Seit dem letzten Jahrzehnt ist Cloud Computing eine der wichtigsten Technologien, die die Welt im Sturm erobert haben. Unternehmen und viele andere Betriebe haben begonnen, ihre Arbeitslast auf Remote-Server zu verlagern.

Eines der Probleme, mit denen Cloud Computing oft nicht gut umgehen kann, ist die Zeitverzögerung. Bei der Verarbeitung von Daten in der Cloud kommt es zwangsläufig zu einer gewissen Verzögerung zwischen dem Hochladen der Daten und dem Herunterladen der Ergebnisse.

Diese Zeitverzögerung kann in zeitkritischen Systemen zu Problemen führen. Netzwerkarchitekten schlagen Architekturen und Netzwerkdesigns vor, bei denen die Rechenleistung gleichmäßig verteilt ist, um dieses Problem zu lösen und einen vollständigen Service zu bieten.

Zwei solcher Cloud-Architekturen sind Fog Computing und Mist Computing.

In diesem Blogbeitrag zum Thema Fog und Mist Computing werde ich Ihnen einen Überblick darüber geben, wie sich diese beiden Business-Intelligence-Tools voneinander unterscheiden.

Fog Computing vs. Mist Computing: Was ist beliebter?

Fog Computing	Mist Computing
Erweitert die Cloud bis an den Rand des Netzwerks	Mittelweg zwischen Cloud- und Edge-/Fog-Computing
Jedes Gerät mit Netzwerkverbindung kann ein Fog-Knoten sein.	Mist geräte müssen mit einem Mikrocontroller oder Mikrochip ausgestattet sein.
Fog drängt KI auf LAN-Ebene des Netzwerks	Mist ist keine obligatorische Schicht.
Echtzeit-Datenanalyse und schnelle Maßnahmen	Lokale Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit mit Cloud-Plattformen
Der Fog-Knoten kann öffentlich, privat oder hybrid sein.	Eine definierte Architektur ist im Mist Computing nicht erforderlich.

Aus dem obigen Screenshot von Google Trends lässt sich ableiten, dass Fog Computing in Bezug auf die Kundenpräferenzen Mist Computing weit voraus ist.

Unterschiede zwischen den Parametern

• Was ist Fog Computing?
• Was ist Mist Computing?
• Wichtige Unterschiede zwischen Fog Computing und Mist Computing

Was ist Fog Computing?

Cisco hat Fog Computing entwickelt. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Erweiterung der Cloud-Computing-Fähigkeiten.
Fog Computing ist das Konzept einer Netzwerkarchitektur, die sich von den äußeren Rändern der grundlegenden Cloud aus erweitert.

Im Allgemeinen ist die Cloud der Ort, an dem Daten erstellt, verwaltet und schließlich gespeichert werden. Mung Chiang, einer der führenden Forscher der Vereinigten Staaten im Bereich Cloud Computing, hat Fog Computing kurz und prägnant beschrieben:
„Fog ist das fehlende Bindeglied zwischen Daten, die in die Cloud hochgeladen werden müssen, und Daten, die lokal am Rand analysiert werden können.“

Fog Computing ist eine Netzwerkarchitektur, die die Datenerstellung mit der Datenspeicherung verbindet, sei es in der Cloud oder im Rechenzentrum des Kunden.

Die Architektur umfasst verschiedene Elemente wie Server, Speicher und Cloud-Dienste. Fog Computing wird als Ergänzung zur Cloud, zum Rand des Netzwerks, angesehen.

Es ermöglicht dezentralen Computergeräten, Daten am Fog-Knoten zu verarbeiten. Daher können alle geräteeffizienten Speicher-, Rechen- und Netzwerkverbindungen als Fog-Knoten genutzt werden.

Vorteile von Fog Computing

• Echtzeit-Datenanalyse
• Schnelles Handeln
• Sensible Daten bleiben innerhalb des Netzwerks
• Kosteneinsparungen bei Speicher und Netzwerk
• Skalierbarer als Edge-Computing
• IT-/OT-Teams können den Betrieb verwalten

Der Nachteil von Fog Computing

Fog Computing ist auf viele Verbindungen angewiesen, um Daten von der physischen Anlagenkette zur digitalen Ebene zu übertragen, was ein potenzielles Problem darstellt.

Was ist Mist Computing?

Mist Computing könnte eine mögliche Lösung sein, um die Lücke zwischen zentralem Cloud- und Edge-Computing zu verringern.
Ein Mist-Gerät ist ein verbessertes Edge-Computing- und Fog-Gerät mit Eigenschaften wie professionellen Cloud-Servern.

Beispielsweise können Mist-Geräte:

• Lokale Analysen und Entscheidungsfindung unter Verwendung von Daten aus der Datenbank.
• Es handelt sich um lernende und anpassungsfähige Maschinen wie ML und KI.
• Flexibler und robuster Mechanismus.
• Das Root-Modul ähnelt den HSM-Modulen, die in einem Cloud-Server zu finden sind.
• Datenzugriffskontrollfunktionen zur Durchsetzung des Datenschutzes mit Zustimmung auf Sicherheitsebene und Datenschutz durch Architektur.

Mist- und Fog-Computing ergänzen sich gegenseitig, da Offline- und Online-Anwendungen miteinander korrelieren.

Mist-Computing nutzt die scharfe Kante einer Cloud, die aus Mikrocontrollern und Sensoren besteht.

Durch den Betrieb am äußersten Rand kann Mist-Computing Ressourcen mit Cloud-Netzwerken und Kommunikationseinrichtungen sammeln, auf die über den Sensor zugegriffen werden kann.

Vorteile von Mist Computing

• Lokale Entscheidungsdaten
• Funktioniert mit Fog Computing und Cloud-Plattform

Nachteile von Mist Computing

Da Mist Computing noch neu im System und in den neuesten Cloud-Technologien ist, gibt es bislang noch keine nachgewiesenen Nachteile.

Wichtige Unterschiede zwischen Fog und Mist Computing

Fog Computing erstreckt sich von der Cloud bis zum Rand des Netzwerks. Im Vergleich dazu ist Mist Computing der Mittelweg zwischen Cloud- und Edge-/Fog-Computing.

Hier kann jedes Gerät mit Rechenspeicher und Netzwerkkonnektivität ein Fog-Knoten sein und auf einer Eisenbahnstrecke oder einer Zapfsäule platziert werden.

Im Vergleich dazu ist Mist Computing das leichtgewichtige Computing im Netzwerk, das lediglich Mikrocontroller und Mikrochips verwendet.

Fog verlagert die Intelligenz auf das LAN der Cloud-Architektur, während dies bei Mist nicht zwingend erforderlich ist.

Schlussfolgerung

Anhand dieses Vergleichs zwischen Fog und Mist Computing müssen Unternehmen verstehen, dass Fog Computing und Mist Computing jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen haben.

Das Verständnis und die Anwendung dieser Standards gewährleisten, dass die wachsende Zahl von IoT-Geräten zuverlässig funktioniert. Außerdem können Unternehmen Fog und Mist Computing kombinieren, um ihre Stärken zu nutzen und ihre Einschränkungen zu verringern.

Verschiedene Architekturen ergänzen sich gegenseitig, und Unternehmen sollten solche Techniken einsetzen. Dies trägt dazu bei, eine sichere, zuverlässige und hochfunktionale IoT-Lösung zu schaffen.