Recientemente, el término «computación en la niebla» se ha utilizado junto con la computación en la nube y la computación perimetral. La «computación en la niebla» es un término relativamente nuevo propuesto por Cisco Systems y, a menudo, se usa en el mismo contexto que la computación perimetral. Entonces, ¿por qué necesitábamos crear una palabra nueva? A continuación, explicaremos el significado de «niebla», la diferencia entre la computación en la niebla y la computación perimetral, y el «procesamiento distribuido» común a la computación en la niebla y la computación perimetral. También analizaremos la función de cada servidor en un modelo típico de tres niveles de dispositivos físicos con niebla y periferia en la nube.
¿Qué es la «niebla»?
¿Qué significa niebla? Fog es niebla en inglés. La palabra «nube» en la computación en nube, que se ha convertido en un término común en la actualidad, significa «nube». En otras palabras, significa que está más cerca del suelo que de la nube. Por ejemplo, si un dispositivo físico, como un sensor, es «terrestre», es un término general para los sistemas que existen más cerca de la nube que las nubes y que se encuentran entre la nube y el dispositivo físico. Además, la palabra «niebla» puede tener el significado de dispersar las nubes para que parezcan niebla.
Un término común y similar para un sistema que se ejecuta entre la nube y los dispositivos físicos es «computación perimetral». De hecho, el edge computing y el fog computing no se utilizan de forma muy estricta, y se puede decir que se utilizan prácticamente con el mismo significado en la actualidad. Hay muchos ejemplos de cómo escribir «computación perime/niebla» al mismo tiempo.
La diferencia entre «niebla» y «borde»
Entonces, ¿por qué te atreviste a crear una palabra nueva? Con esto en mente, la diferencia entre la computación periférica y la computación en la niebla se hace evidente.
La computación perimetral es una tecnología que reduce la carga del servidor al procesar los datos en una ubicación cercana al usuario y no centrarse en la nube. De nuevo, hace el trabajo entre la nube y el dispositivo físico, excepto que la computación periférica está más cerca del dispositivo físico, mientras que la computación en la niebla está un poco más cerca de la nube. La computación en la niebla tiene como objetivo optimizar los recursos mientras se aplica la tecnología del lado de la nube a los servidores periféricos y se realiza un procesamiento distribuido casi en tiempo real. Por así decirlo, el objetivo es acercarnos a la computación en nube y, al mismo tiempo, preservar las capacidades y los beneficios de la computación periférica.
Por el contrario, al mover las funciones del servidor en la nube al servidor perimetral, se puede decir que el procesamiento en el servidor en la nube está distribuido. Como se mencionó anteriormente, puede pensar que el término computación en la niebla se acuñó al comparar la descentralización de los servidores en la nube con la dispersión de las nubes en la niebla.
La necesidad de un procesamiento distribuido
Lo que tienen en común la computación periférica y la computación en niebla es el «procesamiento distribuido». La computación en nube, por otro lado, es, en principio, un «procesamiento centralizado». Se puede decir que este «procesamiento distribuido» es la razón por la que la computación periférica y la computación en la niebla están en el centro de atención. Entonces, ¿por qué es necesario el procesamiento distribuido?
Uno de los antecedentes es la limitación de la computación en nube. Las desventajas de la computación en nube, o procesamiento centralizado, son que la cantidad de datos que se envían a la red es grande, lo que reduce la velocidad, y los datos se concentran en el servidor en la nube, lo que genera problemas de seguridad. Por lo tanto, es necesario configurar un servidor intermedio entre el dispositivo físico y el servidor en la nube, y realizar un procesamiento distribuido aquí. Dependiendo de si este servidor intermedio está más cerca del dispositivo físico (servidor perimetral) o es compatible con la nube (llamado servidor de niebla por conveniencia), depende de si se llama computación de borde o computación de niebla.
En el ejemplo anterior, consideramos un modelo de tres capas de un servidor en la nube, un servidor intermedio y un dispositivo físico, pero en realidad, no existe un servidor en la nube y está compuesto por dos capas de varios servidores y dispositivos físicos. También hay un sistema. En un sistema de este tipo, el procesamiento realizado por el servidor en la nube en el modelo de tres niveles es procesado por el servidor frente a la nube. Este grupo de servidores también incluye servidores periféricos, pero es el más parecido al sistema al que apunta la computación en niebla, ya que tiene funciones tanto de servidor en la nube como de servidor perimetral.
Un ejemplo de la función de cada servidor en un modelo de tres niveles
Por último, revisemos la función de cada servidor en el modelo de tres niveles. Como se mencionó anteriormente, puede ser un modelo de dos niveles, pero aquí consideraremos un modelo de tres niveles de un servidor en la nube general, un servidor intermedio y un dispositivo físico.
En primer lugar, la función del servidor perimetral es recopilar datos y responder a las emergencias. La respuesta de emergencia es, por ejemplo, una parada de emergencia temporal de un robot cuando es probable que golpee a una persona. Los servidores perimetrales son básicamente más rápidos en términos de estar más cerca de donde se generan los datos, por lo que la computación perimetral es probablemente la más adecuada para el procesamiento urgente. Por lo tanto, la inteligencia artificial (IA) utilizada en aplicaciones como el mantenimiento predictivo se colocará básicamente en el servidor periférico debido a la demanda de velocidad.
La función del servidor de niebla es almacenar y analizar los datos y enviar los resultados a la nube. En algunos casos, el servidor de niebla puede recopilar datos directamente o actuar como un servidor en la nube en su nombre. En el ejemplo de inteligencia artificial dado anteriormente, podría colocarse en un servidor de niebla para aplicaciones donde no se requiere velocidad de respuesta.
El servidor en la nube es responsable de administrar los datos del servidor perimetral y del servidor de niebla, mostrarlos a la persona a cargo y enviar los resultados del análisis a un sistema de nivel superior (por ejemplo, un sistema de gestión empresarial). Además, en la computación perimetral, los servidores en la nube suelen almacenar y analizar datos.
Aspectos a tener en cuenta al implementar la computación perimetral y nebulosa
Esta vez, eché un breve vistazo a los conceptos básicos de la computación en la niebla. La construcción de la computación perimetral y la computación en la niebla deberá realizarse en función de la estrategia del sistema de producción en su conjunto, teniendo en cuenta cuidadosamente la situación sobre el terreno. Además, no se puede decir que esto sea bueno en general en términos de qué proceso procesa qué servidor y se requiere un sentido de equilibrio. Se puede decir que la computación periférica y la computación en la niebla se desarrollarán en el futuro, por lo que, cuando pregunte a un especialista externo, me gustaría prestar atención a estos puntos y continuar con la construcción del sistema óptimo.
