Trang chủ » » News » Smart home & IoT

Smart home & IoT

Điện toán cạnh Edge computing và IoT - khi trí thông minh đi đến giới hạn

Điện toán cạnh và IoT là một kết hợp hoàn hảo vì nhiều lý do. Không có gì ngạc nhiên khi điện toán cạnh có trong hầu hết tất cả các báo cáo xu hướng IoT tương lai.
Điện toán cạnh Edge computing và IoT - khi trí thông minh đi đến giới hạn
Đến năm 2020, chi tiêu cho cơ sở hạ tầng cạnh sẽ đạt tới 18% tổng chi tiêu cho cơ sở hạ tầng IoT (IDC)

Như một vấn đề của thực tế, nhiều sự phát triển và xu hướng trong bài viết đó vẫn còn cho hiện tại và những năm sau, làm thế nào khác có thể? Con số và dự đoán thay đổi nhưng tất cả trong tất cả các diễn biến quan trọng đều không giới hạn trong một năm. Tuy nhiên, chúng ta có một số cập nhật. Xin nhắc lại: trong bài viết về xu hướng và diễn biến tháng 4 năm 2017, chúng ta đã nói về điện toán cạnh nhưng về điện toán sương mù và đã đến lúc giải thích điều đó.

Chúng ta thường sử dụng thuật ngữ điện toán cạnh và, như hầu hết mọi người, đã sử dụng nó thay thế cho điện toán sương mù. Tuy nhiên, có một sự khác biệt giữa điện toán sương mù và điện toán cạnh và cách thức chính xác (công nghệ) mà chúng đóng vai trò trong hệ sinh thái IoT, chủ yếu là trong IoT công nghiệp (nhưng không chỉ ở đó). Tuy nhiên, chính xác là chính xác và, mặc dù cả hai thuật ngữ đều nói về việc chuyển trí thông minh sang cạnh trong IoT, chúng ta phải phân biệt trước khi đưa ra những dự báo đó.

Trong bài viết về điện toán sương mù, chúng ta cũng đã đề cập rằng điện toán cạnh không phải là mới, trong khi tại thời điểm viết về nó, điện toán sương mù chắc chắn là ’mới. Một số người gọi nó là tiếp thị của Cisco trên nền tảng điện toán cạnh trong IoT nhưng có nhiều hơn thế. Trong cùng một bài báo, chúng tôi cũng đã nói rằng điện toán sương mù là một hình thức của điện toán cạnh, theo nghĩa cũ, đó là. Do tầm quan trọng ngày càng tăng của điện toán cạnh theo nghĩa IoT như thể hiện trong rất nhiều nghiên cứu, thời gian đã đến để giải thích thêm một chút về điện toán cạnh, sương mù và tại sao tất cả đều quan trọng. Trước khi chúng ta bắt đầu: hãy lưu ý rằng điện toán cạnh cũng như điện toán sương mù chỉ là về IoT mặc dù vậy, trong bài viết này, chúng tôi chủ yếu xem xét nó từ quan điểm đó tất nhiên. Đối với một mô tả chính thức hơn về sự khác biệt giữa cả hai: điện toán sương mù so với điện toán cạnh.
 

Điện toán cạnh và điện toán sương mù: cùng trình điều khiển

Cả điện toán cạnh và điện toán sương mù đang gia tăng mạnh mẽ vì cùng một lý do chính xác: một sự hủy bỏ dữ liệu IoT.

Sự hủy bỏ dữ liệu IoT này, trong số những thứ khác, diễn ra trong thế giới hội tụ của CNTT và OT (chủ yếu là IoT công nghiệp) và nói chung xảy ra khi chúng ta tiếp tục thêm nhiều thiết bị IoT trong phạm vi chủ yếu là các dự án IoT quy mô lớn, thị trường công nghiệp Các trường hợp và ứng dụng Công nghiệp 4.0 và IoT sử dụng rất nhiều dữ liệu cần được phân tích và tận dụng, thường là trong môi trường CNTT và OT, ví dụ như chúng ta tìm thấy chúng trong IoT trong sản xuất.

Một ví dụ khác: các tòa nhà thông minh và hệ thống quản lý tòa nhà nơi chúng ta ngày càng nhìn vào tòa nhà một cách toàn diện và tích hợp thay vì từ góc độ khá im lặng của các lĩnh vực khác nhau, từ quản lý năng lượng và quản lý năng lượng đến HVAC, kiểm soát ánh sáng, hiệu quả năng lượng và nhiều hơn nữa .

Cùng một quan điểm tổng thể, theo đó chúng tôi muốn biết những gì xảy ra trong các tòa nhà nói chung xảy ra trong quản lý cơ sở diễn ra trong các môi trường khác. Ví dụ, Công nghiệp 4.0, Hậu cần 4.0, v.v., nói về quan điểm từ đầu đến cuối về vòng đời sản phẩm và chuỗi giá trị đầu cuối và chuỗi cung ứng.
 

Tại sao di chuyển trí thông minh đến cạnh của IoT

Nếu bạn nhận được nhiều dữ liệu như trường hợp khi bạn tận dụng IoT theo các cách từ đầu đến cuối hoặc thậm chí trong các môi trường chuyên sâu về cảm biến và do đó, dữ liệu được tạo ra ở rìa mà theo định nghĩa xảy ra trong IoT khi các thiết bị cảm biến và thu thập dữ liệu của bạn đang ở rìa (hãy nghĩ về tất cả các cảm biến và dữ liệu mà chúng tạo ra trong một dự án dầu khí lớn, nơi bạn có thể có hàng trăm ngàn điểm dữ liệu cảm biến trên vô số giếng mà còn về tất cả dữ liệu IoT trong một thành phố thông minh hoặc các tòa nhà năng lượng quan trọng lớn như một sân bay), bạn không thể tránh khỏi những thách thức ở các cấp độ như băng thông, độ trễ mạng, tốc độ tổng thể và vv trong đó sương mù và điện toán cạnh đóng vai trò. Trong các ứng dụng IoT có thành phần quan trọng và / hoặc từ xa, nhu cầu về tốc độ và các phương pháp khác nhau như tính toán cạnh thậm chí còn quan trọng hơn.

Điện toán cạnh được tập trung vào các thiết bị và công nghệ gắn liền với những thứ trong Internet of Things như máy công nghiệp (GE)

Tùy thuộc vào bối cảnh và phạm vi của dự án mà bạn muốn dữ liệu bạn cần nhanh chóng. Hoặc tốt hơn: bạn cần dữ liệu tổng hợp và phân tích, dưới hình thức trí thông minh hành động, cho phép bạn thực hiện các hành động và quyết định, nhanh chóng, cho dù các quyết định này có phải là con người hay không. Vì vậy, bạn không cần dữ liệu để lưu trữ và phân tích dữ liệu đó trên đám mây nhưng bạn chỉ muốn bit dữ liệu đó truyền qua mạng của mình.

Bạn có thể tưởng tượng hàng trăm kịch bản trong đó tốc độ và dữ liệu nhanh là chìa khóa, từ quản lý tài sản, các vấn đề quan trọng về năng lượng, tối ưu hóa quy trình, phân tích dự đoán đến nhu cầu quản lý chuỗi cung ứng trong thời gian thực trong thế giới siêu kết nối, danh sách này là vô tận.

Bạn cũng có thể tưởng tượng rằng tòa nhà, hệ sinh thái kinh doanh của bạn càng phát triển mạnh về dữ liệu nhanh và quản lý tổng thể theo thời gian thực trong bất kỳ bối cảnh rộng lớn nào, dữ liệu càng có giá trị khi được tận dụng và phân tích nhanh chóng. Chúng ta sống trong thời đại mà có những hiểu biết đúng đắn đủ nhanh có thể có những hậu quả to lớn.

Tốc độ của dữ liệu và phân tích là rất cần thiết trong nhiều ứng dụng IoT công nghiệp nhưng cũng là yếu tố chính của chuyển đổi công nghiệp và tất cả các lĩnh vực khác mà chúng ta hướng tới các quyết định tự trị và bán tự trị được thực hiện bởi các hệ thống, bộ truyền động và các điều khiển khác nhau.

Mức độ tự chủ đó thậm chí là cốt lõi của nhiều kết quả mong muốn và mục tiêu, ví dụ, Công nghiệp 4.0 khi chúng ta tiến tới giai đoạn tiếp theo của nền tảng thứ ba, tất cả là về tự chủ.
 

Điện toán cạnh và IoT trong tương lai

Với thông tin thời gian thực thậm chí là một sự khác biệt cạnh tranh đã được chứng minh, rõ ràng là sự gia tăng dữ liệu phi cấu trúc ngày càng tăng trong đó phần mềm xóa dữ liệu cảm biến và IoT là một phần, cách tiếp cận truyền thống không còn phù hợp như chúng ta sẽ thấy.

Thậm chí có những ứng dụng và ngành công nghiệp, ví dụ, ở cấp độ gửi dữ liệu, các mạng truyền thống không đủ, có thể sử dụng một mình, ví dụ vì tính xa xôi của chúng và chi phí phải gửi tất cả dữ liệu này qua, ví dụ, Truyền thông vệ tinh.

Vì vậy, vì nhiều lý do (băng thông, chi phí, tốc độ, tự động hóa, bảo trì, phân tích dự đoán, xa xôi, bạn đặt tên cho nó), chúng tôi cần một cách tiếp cận nhanh hơn, rẻ hơn và thông minh hơn so với cách truyền thống như: thu thập dữ liệu, gửi chúng thông qua các mạng đến đám mây hoặc các môi trường khác nơi chúng có thể được xử lý và tận dụng và vv.

Số lượng thiết bị IoT ngày càng tăng và sự phụ thuộc vào thiết bị IoT, nhu cầu xử lý nhanh hơn, tăng sự chấp nhận của đám mây và sự gia tăng áp lực đối với các mạng thúc đẩy thị trường điện toán cạnh (thị trường thị trường)

Đó là nơi mà cả điện toán cạnh và điện toán sương mù thực sự xuất hiện. Nếu dữ liệu của bạn được tạo ra ở rìa trong IoT, vậy thì tại sao không mang tất cả trí thông minh và phân tích của bạn càng gần rìa, càng tốt, càng tốt, với tất cả những lợi ích rõ ràng. Và nó cũng là nơi mà những dự báo được hứa hẹn về điện toán cạnh và IoT xuất hiện.
 

Vì vậy, đây là một số dự đoán về điện toán và IoT cạnh:

Theo IDC (dữ liệu được công bố vào ngày 1 tháng 11 năm 2017, IoT trên toàn thế giới dự báo webcast) vào năm 2020, chi tiêu CNTT cho cơ sở hạ tầng cạnh sẽ đạt tới 18% tổng chi cho cơ sở hạ tầng IoT. Chi tiêu đó được thúc đẩy bởi việc triển khai các hệ thống CNTT và OT hội tụ, giúp giảm thời gian giá trị của dữ liệu được thu thập từ các thiết bị được kết nối mà IDC bổ sung. Nó nói những gì chúng tôi đã giải thích và minh họa một cách ngắn gọn.

Theo ngày 1 tháng 11 năm 2017, thông báo về nghiên cứu thị trường máy tính cạnh trên phần cứng, nền tảng, giải pháp và ứng dụng (thành phố thông minh, thực tế tăng cường, phân tích, v.v.), thị trường điện toán cạnh toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt 6,72 tỷ USD vào năm 2022 vào năm 2022 tại một tốc độ tăng trưởng kép hàng năm của một con số khổng lồ 35,4 phần trăm.

Các xu hướng chính chịu trách nhiệm cho sự phát triển của thị trường ở Bắc Mỹ đã quá quen thuộc: số lượng thiết bị ngày càng tăng và phụ thuộc vào thiết bị IoT, nhu cầu xử lý nhanh hơn, tăng áp dụng đám mây và tăng áp lực lên mạng.

Trong một bài đăng trên blog vào tháng 10 năm 2018, Gartner Ít Rob van der Meulen cho biết, hiện tại, khoảng 10% dữ liệu do doanh nghiệp tạo ra được xử lý và xử lý bên ngoài một trung tâm dữ liệu tập trung truyền thống hoặc đám mây. Đến năm 2022, Gartner dự đoán con số này sẽ đạt 50%.

Định nghĩa của Gartner từ tính toán cạnh: Gartner định nghĩa điện toán cạnh là giải pháp hỗ trợ xử lý dữ liệu tại hoặc gần nguồn phát sinh dữ liệu. Ví dụ, trong bối cảnh Internet vạn vật (IoT), các nguồn tạo dữ liệu thường là những thứ có cảm biến hoặc thiết bị nhúng. Điện toán cạnh đóng vai trò là phần mở rộng phi tập trung của mạng lưới trường, mạng di động, mạng trung tâm dữ liệu hoặc đám mây.
 

Điều gì làm cho tính toán cạnh trở nên quan trọng và khác biệt - trong một vài tóm tắt

Bây giờ một vài từ về sự khác biệt giữa điện toán cạnh và điện toán sương mù. Chúng tôi sẽ đến đó.

Đầu tiên, điện toán sương mù, theo thuật ngữ được đặt ra bởi Cisco như chúng tôi mô tả trong bài viết của chúng tôi về điện toán sương mù. Đôi khi nó còn được gọi là mạng sương mù và từ sương mù chỉ đám mây (những đám mây treo thấp, gần rìa hơn, phải không?).

Chi tiêu cơ sở hạ tầng được thúc đẩy bởi việc triển khai các hệ thống CNTT và OT hội tụ, giúp giảm thời gian giá trị của dữ liệu được thu thập từ các thiết bị được kết nối của họ (IDC)

Đồng thời, điện toán sương mù cũng là một phần của định nghĩa và sự phát triển rộng hơn của đám mây mà IDC gọi là Cloud 2.0 và bao gồm các đám mây và đám mây công nghiệp ở khắp mọi nơi, bao gồm cả sương mù.

Điện toán cạnh, như một thuật ngữ và một kiến ​​trúc như đã nói tồn tại từ lâu hơn. Tuy nhiên, trong phạm vi của điện toán cạnh IoT công nghiệp tập trung vào các thiết bị và công nghệ gắn liền với những thứ trong Internet of Things như bài đăng trên blog này của GE giải thích. Một ví dụ về các thiết bị như vậy: máy công nghiệp. Mặt khác, các mạng sương mù tập trung nhiều hơn vào các thiết bị cạnh nói chuyện với nhau, bao gồm các cổng IoT GE giải thích thêm và như bạn có thể đọc bên dưới.

Vì IoT là tất cả về việc kết nối những gì trước đây chưa được kết nối để thu thập, phân tích và tận dụng dữ liệu từ các tài sản và thiết bị đóng góp cho mục tiêu của chúng tôi (và sau đó, rất nhiều trong số đó vẫn chưa được sử dụng) sau đó tất cả dữ liệu từ các tài sản được kết nối, có thể là những cỗ máy công nghiệp như robot, máy phát điện, linh kiện tòa nhà thông minh, bất cứ thứ gì thực sự, chúng ta cần một kiến ​​trúc để cho phép điều này. Cả điện toán sương mù và điện toán cạnh đều là những kiến ​​trúc như vậy với một vài mục tiêu thiết yếu: tốc độ nói chung và bối cảnh quan trọng hoặc từ xa; tiết kiệm băng thông, lưu trữ, thời gian và chi phí bằng cách giới hạn dữ liệu cần truyền (khi chúng tôi chuyển trí thông minh sang cạnh thay vào đó và theo định nghĩa, giảm độ trễ mạng).

Điện toán cạnh đẩy trí thông minh, sức mạnh xử lý và khả năng giao tiếp của cổng cạnh hoặc thiết bị trực tiếp vào các thiết bị như bộ điều khiển tự động hóa được lập trình

Sự khác biệt giữa hai kiến ​​trúc, điện toán sương mù và điện toán cạnh, nằm ở chỗ trí thông minh và sức mạnh tính toán cần thiết để đạt được tất cả các mục tiêu đó, như đã được giải quyết trong bài viết tuyệt vời này, nơi David King của FogHorn Systems và Matt Newton của Opto 22 giải thích về nó cho tác giả David Greenfield.

Tóm lại, trích dẫn, điện toán cạnh của đẩy mạnh trí thông minh, sức mạnh xử lý và khả năng giao tiếp của một cổng cạnh hoặc thiết bị trực tiếp vào các thiết bị như bộ điều khiển tự động hóa lập trình, so sánh với bài GE. Mặt khác, điện toán sương mù, mạng sương mù hoặc sương mù mang lại sự thông minh cho cấp độ mạng cục bộ và thiết bị hoặc vật, nhờ đó dữ liệu được xử lý trong nút sương mù hoặc trong cổng IoT.

OK, có nhiều điều hơn thế (cả hai đều có người đề xuất) nhưng hy vọng bây giờ chúng ta có thể nói về điện toán cạnh, biết rằng ít nhất chúng ta đã nói có một sự khác biệt. Điều chính cần nhớ? Điện toán cạnh là chìa khóa cho IoT và trí thông minh đang dịch chuyển sang cạnh. Và dữ liệu, tốc độ và phân tích là quan trọng.



English edition:
By 2020, the spend on edge infrastructure will reach up to 18% of the total IoT infrastructure spend (IDC)

As a matter of fact, many of the evolutions and trends in that article still go for 2018 and the years after that, how else could it be? Numbers and predictions do change but all in all key evolutions aren’t limited to a year of course. However, we do have some updates. As a reminder: in the previously mentioned April 2017 trends and evolutions article we didn’t talk about edge computing but about fog computing and the time has come to explain that.

We often have used the term edge computing and, as most people do, used it interchangeably with fog computing. Still, there is a difference between fog computing and edge computing and the exact (technological) ways in which they play a role in the IoT ecosystem, mainly in industrial IoT that is (but not just there). However, correct is correct and, although both terms are about moving intelligence to the edge in IoT, we must distinguish before unleashing those forecasts.

In our article on fog computing we also mentioned that edge computing is not new, whereas at the time of writing about it, fog computing was definitely ‘new’. Some called it Cisco’s marketing take on edge computing in IoT but there is more. In the same article we also said that fog computing is a form of edge computing, in the ‘old sense’ that is. Given the rising importance of edge computing ‘in the IoT sense’ as shows in so much research, time has come to elaborate a bit more on edge computing, fogging and why the heck it all matters. Before we start: do note that edge computing nor fog computing are just about IoT though However, in this article we mainly look at it from that perspective of course. For a more formal description of the difference between both: fog computing versus edge computing.

Edge computing and fog computing: same drivers
Both edge computing and fog computing are strongly on the rise for the same exact reasons: an IoT data deluge.

This IoT data deluge, among others, takes place in the converging worlds of IT and OT (again predominantly Industrial IoT) and occurs in general as we keep adding more IoT devices in the scope of mainly large-scale IoT projects, the industrial markets of Industry 4.0 and IoT use cases and applications where a lot of data needs to be analyzed and leveraged, often also in an IT and OT environment as we, for instance, find them in IoT in manufacturing.

Another example: smart buildings and building management systems where we increasingly look at the building in a holistic and integrated way instead of from a rather siloed perspective of various areas ranging from energy management and power management to HVAC, light control, energy efficiency and much more.

That same holistic view whereby we want to know what happens in buildings as a whole as happens in facility management takes place in other environments. Industry 4.0, Logistics 4.0and so forth, for instance, are about an end-to-end view on the product life cycle and the end-to-end value chain and supply chains.

The why of moving intelligence to the edge of IoT
If you get a lot of data as is the case when you leverage IoT in such end-to-end ways or even in specific highly sensor-intensive and thus data-intensive environments whereby data is generated at the edge which by definition happens in IoT as your data sensing and gathering devices ARE at the edge (think about all the sensors and data they generate in a large oil and gas project where you can have hundreds of thousands of sensor data points across myriad wells but also about all the IoT data in a smart city or large critical power buildingsuch as an airport), you inevitable encounter challenges on levels such as bandwidth, network latency, speed overall and so forth where fog and edge computing play a role. In IoT applications with a mission-critical and/or remote component the need for speed and for different approaches such as edge computing is even more important.

Edge computing is focused on devices and technologies that are attached to the things in the Internet of Things such as industrial machines (GE)

Depending on the context and scope of the project you want the data you need fast. Or better: you need the aggregated and analyzed data, in the shape of actionable intelligence, enabling you to take actions and decisions, fast, whether these decisions are human or not. So, you don’t need all that data to store it and analyze it in the cloud but you only want that bit of data traveling across your networks.
You can imagine hundreds of scenarios where speed and fast data is key, from asset management, critical power issues, process optimization, predictive analytics to the real-time needs of supply chain management in a hyper-connected world, the list is endless.
You can also imagine that the more your building, business ecosystem and whatnot thrives on fast data and real-time holistic management in any broader context, the more valuable that data can become when properly leveraged and rapidly analyzed. We do live in times where having the right insights fast enough can have enormous consequences.

Speed of data and analysis is essential in many industrial IoT applications but is also a key element of industrial transformation and all the other areas where we move towards autonomous and semi-autonomous decisions made by systems, actuators and various controls.

That degree of autonomy is even at the very core of many of the desired outcomes and of the goals in, for instance, Industry 4.0 as we move towards the next stage of the third platform which is all about autonomy.


Edge computing and IoT in 2018 and beyond
With real-time information even being a proven competitive differentiator it is clear the in the increasing unstructured data deluge of which the IoT and sensor data deluge is part, traditional approaches don’t fit anymore as we’ll see.

There are even applications and industries where, just on the level of sending data, traditional networks don’t suffice, let alone can be used, for instance because of their remoteness and the costs it takes to send all this data through, for instance, satellite communications.

So, for a mix of reasons (bandwidth, costs, speed, automation, maintenance, predictive analytics, remoteness, you name it) we need a faster, cheaper and smarter approach than the traditional one which typically goes like: gather the data, send them through networks to the cloud or other environments where they can get processed and leveraged and so forth.

The growing number of IoT devices and dependency on IoT devices, the need for faster processing, the increase in cloud adoption and the increase in pressure on networks drive the edge computing market (MarketsandMarkets)

That’s where both edge computing and fog computing really come in. If your data is generated at the edge in IoT, then why not bring all your intelligence and analysis as close to the edge, the source, as possible, with all the obvious benefits. And it’s also where those promised forecasts on edge computing and IoT come in.

So, here are some of those edge computing and IoT predictions:
According to IDC (data announced in its November 1, 2017, worldwide IoT forecasts webcast) by 2020, the IT spend on edge infrastructure will reach up to 18% of the total spend on IoT infrastructure. That spend is driven by the deployment of converged IT and OT systems which reduces the time to value of data collected from their connected devices IDC adds. It’s what we explained and illustrated in a nutshell.

According to a November 1, 2017, announcement regarding research of the edge computing market across hardware, platforms, solutions and applications (smart city, augmented reality, analytics etc.) the global edge computing market is expected to reach USD 6.72 billion by 2022 at a compound annual growth rate of a whopping 35.4 percent.

The major trends responsible for the growth of the market in North America are all too familiar: a growing number of devices and dependency on IoT devices, the need for faster processing, the increase in cloud adoption, and the increase in pressure on networks.
In an October 2018 blog post, Gartner’s Rob van der Meulen said that currently, around 10% of enterprise-generated data is created and processed outside a traditional centralized data center or cloud. By 2022, Gartner predicts this figure will reach 50 percent.
Gartner’s definition of edge computing: “Gartner defines edge computing as solutions that facilitate data processing at or near the source of data generation. For example, in the context of the Internet of Things (IoT), the sources of data generation are usually things with sensors or embedded devices. Edge computing serves as the decentralized extension of the campus networks, cellular networks, data center networks or the cloud.”

What makes edge computing important and different – in a few nutshells

Now a few words on that difference between edge computing and fog computing. We’ll get there.

First, fog computing, as term is coined by Cisco as we describe in our article on fog computing. It is sometimes also called fog networking and the word fog refers to the cloud (low-hanging clouds, closer to the edge, right?).

Edge infrastructure spending is driven by the deployment of converged IT and OT systems which reduces the time to value of data collected from their connected devices (IDC)

At the same time fog computing is also part of the broader definition and evolution of cloud which IDC calls Cloud 2.0 and encompasses industry clouds and cloud everywhere, including fog.

Edge computing, as a term and an architecture as said exists since longer. However, in the scope of the Industrial IoT edge computing is focused on devices and technologies that are attached to the things in the Internet of Things as this blog post from GE explains. An example of such devices: industrial machines. Fog networks on the other hand focus more on the edge devices that speak to each other, including IoT gateways GE further explains and as you can read below.

As the IoT is all about connecting what was previously unconnected in order to acquire, analyze and leverage data from the assets and devices that contribute to our goals (and still then, a lot of it remains unused) then all the data from connected assets, which could be those industrial machines such as robots, generators, intelligent building components, anything really, we need an architecture to enable this. Both fog computing and edge computing are such architectures with a few essential goals: speed in general and in critical or remote contexts; saving bandwidth, storage, time and costs by limiting the data that needs to be transmitted (as we moved the intelligence to the edge instead and, by definition, decrease network latency).

Edge computing pushes the intelligence, processing power and communication capabilities of an edge gateway or appliance directly into devices like programmable automation controllers

The difference between the two architectures, fog computing and edge computing, resides in where the intelligence and computing power needed to achieve all those goals sits, as is tackled in this great article where David King of FogHorn Systems and Matt Newton of Opto 22 explain it to author David Greenfield.

In a nutshell, quoting, “edge computing pushes the intelligence, processing power and communication capabilities of an edge gateway or appliance directly into devices like programmable automation controllers” (compare with the GE post). Fog computing, fog networking or fogging on the other hand brings the intelligence to the local area network level and the device or thing, whereby data gets processed in a fog node or in an IoT gateway.

OK, there is more to it than that (both do have their proponents) but hopefully we can now speak about edge computing, knowing that at least we said there is a difference. The main thing to remember? Edge computing is key for IoT and intelligence is shifting to the edge. And data, speed and analytics are important.

 
(Nguyễn Thảo Trường - http://DienElectric.com theo i-scoop)
BÀI VIẾT XEM NHIỀU