¿Qué es la informática de niebla?

La informática de niebla es un modelo computacional que trata de procesar los datos lo más cerca posible de su fuente.

Los "nodos" de procesamiento se crean en ubicaciones intermedias entre las fuentes de datos y redes locales, por un lado, y la Nube, por otro.

A diferencia de los modelos de nube, la informática de niebla crea una red descentralizada, generando una "niebla" para el procesamiento de datos.

Lo que hace este modelo descentralizado es reducir la distancia que deben recorrer los datos en una red determinada, con lo que se consigue un rendimiento más rápido y que consume menos recursos.

Diferencias entre Thin Edge Computing y Fog Computing

Para entender las diferencias entre Thin Edge Computing y Fog Computing, de nuevo es necesario acudir a la definición del primero. Edge Computing utiliza los propios dispositivos que están creando los datos para procesarlos y almacenarlos.

Lleva el concepto descentralizado de Fog Computing un paso más allá, ya que no hay nodos intermedios a los que transferir datos y éstos se procesan en el propio dispositivo.

Edge Computing se ha convertido rápidamente en un catalizador para la transformación digital del sector industrial, permitiendo un despliegue más rápido de los modelos de IoT industrial frente a los posibles problemas de conectividad.

Aunque existen algunas diferencias importantes entre Thin Edge y Fog Computing, también es importante destacar lo que tienen en común: ambos son modelos computacionales para la distribución de inteligencia.

Entre las ventajas colaterales de ambos sistemas figuran la reducción de la latencia, el menor uso del ancho de banda (ya que los datos se filtran antes de ser enviados a la red) y la mejora de la seguridad.

Dónde se realiza el análisis de los datos:

- El modelo Edge Computing lleva el procesamiento de datos al "borde", cerca de los dispositivos donde se generan los datos. Por tanto, utiliza los sistemas de hardware individuales, incluidos sensores ambientales, controladores y otros dispositivos.

- El modelo Fog Computing lleva el procesamiento un paso más arriba en la topología de la red, procesando los datos en una red intermedia situada entre la Nube y el Edge. Esto significa que Fog Computing utiliza un menor número de nodos para el procesamiento de datos, y puede combinar datos de diferentes fuentes.

Costes de implantación de la tecnología

En general, un sistema de Fog Computing es más caro de implantar, ya que se necesitan equipos más potentes (y, por tanto, más caros).

Rendimiento de Thin Edge Computing y Fog Computing

- La computación de borde ofrece menor latencia con mayor seguridad, ya que menos datos tienen que viajar por la red.

- Los modelos de Fog Computing permiten procesar datos a través de dispositivos con mayores capacidades, y también se pueden combinar varias fuentes de datos durante el proceso de filtrado.

Fog Computing en la agricultura

Existen algunas propuestas, como el proyecto Phenonet (actualmente abandonado), para monitorizar las condiciones del campo y el crecimiento de las plantas. El proyecto propone el despliegue de dos tipos de nodos, sensores y pasarelas, aunque las funciones podrían tener lugar simultáneamente en algunos de ellos. También propone la recogida de estos datos mediante globos aerostáticos y vehículos móviles sobre el terreno, para eliminar las comunicaciones inalámbricas de larga distancia.

Fog Computing en el transporte público

Imaginemos que se quiere instalar un conjunto de sensores ambientales en los autobuses para que, mientras circulan por la ciudad, recojan datos sobre contaminación, gases, ruido ambiental, etc. Como en este ejemplo no es necesario disponer de los datos en tiempo real, bastaría con desplegar nodos pasarela en determinadas paradas para que los datos puedan transferirse del autobús al nodo pasarela cuando se detenga allí.

Fog Computing en la gestión de residuos

La recogida y tratamiento de residuos urbanos es sin duda uno de los ejemplos típicos sugeridos para el uso de la IO. Sin entrar en demasiados detalles, podemos simplificar todo el sistema fijándonos en los participantes en el mismo:

- Autoridades locales que desean prestar un servicio eficaz de la forma más económica posible, cumpliendo al mismo tiempo las condiciones de los contratos vigentes.

- Empresas de recogida y tratamiento posterior que desean automatizar y mejorar sus procesos en la medida de lo posible.

- Autoridades sanitarias que quieren estar completamente seguras de cómo se llevan a cabo todos los productos de desecho y el tratamiento de residuos.

Todas estas partes quieren estar seguras de que las demás realizan las tareas con la máxima calidad y cumpliendo la normativa y los contratos, y al mismo tiempo quieren que se optimicen sus propios procesos.

Fog Computing en la gestión del agua

La gestión del agua y de todo su ciclo en la sociedad es cada vez más importante, desde la canalización a los puntos de recogida, el tratamiento, la distribución, las fugas, el tratamiento posterior e incluso su destino final.

En cada uno de estos aspectos, la tecnología desempeña ahora un papel fundamental. Se necesita toda una red de sensores para supervisar cada uno de estos procesos, con la mayor precisión y control posibles.

Fog Computing en redes inteligentes

Equilibrar automáticamente las redes eléctricas para garantizar el suministro a los ciudadanos es cada día más complicado, sobre todo con el crecimiento de las energías renovables y la posibilidad de que introduzcan energía en casi cualquier punto de la red.

Ventajas de la informática de niebla

1. Menores costes. Si el ancho de banda es menor, esto repercutirá en los costes. Sin embargo, la inversión inicial para su implantación será mayor.

2. La computación en la niebla genera una mayor agilidad en la gestión y el análisis en las empresas. Permitirá mejorar la productividad y agilizar la creación de aplicaciones.

3. Mayor seguridad. Como los datos se transfieren a distancias más cortas, es más fácil controlarlos y protegerlos.

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Edge Computing y Fog Computing como tecnologías complementarias

Como ya se ha comentado en el artículo sobre los sistemas en nube, los modelos Edge y Fog Computing ofrecen las mayores ventajas cuando se combinan para aprovechar los beneficios de ambos.

Utilizando ambas tecnologías, es posible:

- Acceda a cálculos y procesamientos más complejos con Fog Computing

- Realice un procesamiento de menor latencia en la toma de decisiones con sistemas Edge

Ya estamos trabajando en una funcionalidad de nuestra plataforma que permitirá controlar la jerarquía en redes multinodo de forma muy sencilla. Esto simplificará significativamente el despliegue y ejecución de algoritmos que requieran combinar diferentes escenarios en modelos Fog Computing y Edge Computing.

Un ejemplo de ello es la exitosa combinación de ambas tecnologías en nuestro proyecto CONNECTS. Proyecto CONNECTS. En este proyecto hemos desarrollado una red de Centros de Transformación Inteligentes con Edge Computing.

Fruto de la colaboración entre Barbara IoT y el Centro Tecnológico Corporativo Ormazabal, los agentes de la cadena de valor de la energía podrán crear nuevos modelos de negocio y optimizar la Operación, Mantenimiento y Planificación en las tareas necesarias en el Centro de Transformación.

Aún en fase de desarrollo, este proyecto puede requerir la instalación de nodos en distintos niveles jerárquicos, trabajando así tanto en Edge Computing como en Fog Computing.

Relación entre el Fog Computing y la nube

Para entender la relación entre el Fog Computing y los modelos basados en la nube, primero es necesario determinar la definición de estos últimos.

La computación en nube engloba una serie de tecnologías que permiten el acceso remoto en línea a distintos tipos de información (desde software hasta archivos almacenados y procesamiento de datos).

La nube es, por tanto, una especie de servidor remoto al que se envían los datos para su procesamiento y al que se puede acceder a distancia.

En cambio, los sistemas basados en Fog Computing evitan enviar directamente los datos generados por los dispositivos. En su lugar, utilizan centros de procesamiento cercanos al lugar donde se generan los datos (desde sensores a robots y dispositivos IoT). Se crea así una red local secundaria que actúa sobre los datos antes de enviarlos a la red principal.

Con este paso intermedio de descentralización se consiguen acciones más inmediatas, que además requieren un menor consumo de ancho de banda.

También es especialmente útil para entornos informáticos industriales en los que existen dificultades de conexión (baja accesibilidad, congestión, redes insuficientes, etc.).

Sin embargo, es importante entender que el Fog Computing no sustituye a las infraestructuras Cloud, sino que las complementa. Esto hace posible que las empresas industriales se beneficien de las posibilidades de ambos modelos computacionales: la baja latencia del fog computing y las altas capacidades y versatilidad de los modelos cloud.

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