שימוש ב- Fog Computing כדי לשפר את ה- Iot עיבוד נתונים Capabilities

מבוא: חשיבה מחדש על עיבוד נתונים של ערפל

האינטרנט של הדברים (IoT) ממשיך את ההתרחבות המהירה שלו, עם מיליארדי מכשירים משובצים שיוצרים נתונים כל שנייה על פני קומות הייצור, רחובות העיר, חדרי בית החולים, ושדות חקלאיים מסורתיים, נאבקים לשמור על קצב עם נפח הרדאר, מהירות ומגוון של נתונים אלה.המזל הופך קריטי עבור יישומים בזמן אמת, רוחב פס, עלויות שמילאט, ודאגות פרטיות כאשר כל קריאה היא מקורקעת למרכז מחשוב רחוק יותר, אפילו מהירות, כלומר, כלומר, יכולת חישובית של אבטחה מוגבלת, היא יעילה יותר, כאשר היא מערכת מחשוב שנייה, היא יעילה, כלומר, היא יעילה יותר, כלומר, היא יעילה יותר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, היא מערכת אבטחה, היא מערכת מחשוב, היא יעילה יותר, כלומר, כלומר, היא יעילה יותר, היא יעילה יותר ויותר יעילה יותר, היא יעילה, כאשר היא יעילה, דרך אבטחה של אבטחה של אבטחה, דרך אבטחה, דרך אבטחה, כאשר היא יעילה יותר, דרך אבטחה, דרך אבטחה של אבטחה, כאשר היא יעילה, דרך אבטחה של אבטחה מרחוק, כאשר היא יעילה יותר, כאשר היא יעילה יותר, מערכת מחשוב, מערכת מחשוב, כאשר היא יעילה יותר, היא מערכת מחשוב, היא מערכת מחשוב, היא מערכת מחשוב, היא מערכת מחשוב, היא מערכת מחשוב, כאשר היא יעילה יותר, היא מערכת מחשוב, היא

מאמר זה חוקר את יסודות מחשוב ערפל, היתרונות הייחודיים שלה עבור מכשירי IoT משובצים, אסטרטגיות יישום מעשי, ואת הטכנולוגיות שהופכות אותו לעבוד.We גם לבחון מקרים של שימוש בעולם האמיתי, אתגרים נוכחיים, ואת המסלול העתידי של גישה טרנספורמטיבית זו.

מה זה Fog Computing? A Clear Definition

מחשוב פוג, המכונה גם רשת ערפל או ערפל, היא תשתית מחשוב מבוזרת שבה נתונים, compute, אחסון, ושירותי רשתות ממוקמים בין מרכזי נתונים בענן לבין מכשירים פיזיים IoT.המונח "פו" הוטבע על ידי סיסקו בשנת 2012 כדי לתאר שכבה כי גשרים הענן (השמים) ואת הקצה (הקרקע) אשר מסתמך על כמה מרכזי מחשוב מסיביים, אפילו על פני מרכזי מחשוב גיאוגרפיים, אפילו לא מתפזרים, לעתים קרובות, אפילו על פני ערפלים, אשר מתפזרים, אשר לעתים קרובות, אשר משווקים ממונעים, אשר מקודמים, אפילו על פני השטח של חומרים מתפזרים, אשר לעתים קרובות, אשר מתפזרים, אפילו מקודמים, אשר מקודמים גיאוגרפיים, אשר מתפזרים, אשר לעתים קרובות, אשר מקודדים, ומעבדים, אפילו על פני האדמה, לא ממונעים, אשר מתפזרים, לא ממונעים, אשר לעתים קרובות, אשר לעתים קרובות, אשר לעתים קרובות, אשר מתפזרים, אשר מתפזרים, לא ממולא ממולא ממולא ממונעים, אפילו מקודמים גיאוגרפיים, אשר מקודמים, לא ממולאים, אשר מתפזרים, הם מתפזרים, אפילו מקודדים גיאוגרפי

ערפל לעומת עננים: הבנת השכבות

חשוב להבחין מחשוב ערפל מ מחשוב קצה, אם כי התנאים משמשים לעתים קרובות. Edge מחשוב מתייחס בדרך כלל לעיבוד המתרחש ישירות על מכשיר ה-IoT או על שער מקומי קרוב פיזית לחיישן. Fog מחשוב, לעומת זאת, מציג היררכיה: זה כולל לא רק את המכשירים הניתוחים קצה אלא גם את נקודות ביניים המצטברות, המסנן, לנתח נתונים לפני שליחתו ל-Cloud.

במערכת IoT מוטבעת טיפוסית, צינורות העיבוד נעים ממכשיר קצה ערפל ערפל ערפל ערפל ניתן לפרוס במפעלים, ארונות רחוב, תחנות בסיס או כלי רכב, יצירת מרש חזק, מדרגי המפחית את העומס על רשתות הליבה ומרכזי נתונים.

כיצד מחשוב פוג משפר את יכולת עיבוד הנתונים של IoT

מכשירים אלקטרוניים Embedded הם לעתים קרובות מוגבלים על ידי CPU מוגבל, זיכרון, תקציבי חשמל. שליחת נתונים גולמיים לענן עבור כל ניתוח הוא לא יעיל. ערפל מחשוב כתובות זה על ידי מתן נתונים מקומיים לעיבוד, סינון, וקבלת החלטות אינטליגנטית ישירות בתוך הפריפריה של הרשת.

החלטות בזמן אמת

יישומים רבים של IoT - כגון בקרת רובוטים תעשייתיים, כלי רכב אוטונומיים, או ניטור מכשיר רפואי - זמני תגובה מהירים במילימטרים. שליחת נתונים לשרת ענן מאות קילומטרים משם מציג lag בלתי מתקבל על הדעת. ערפל נודס יכול להפעיל מנועי ניתוח קלים כי גורמים פעולות מיידיות באופן מקומי.לדוגמה, חיישן תחזוקה צופה על חגורת העברה יכול לזהות רטט ואזהרה צוות תחזוקה או אפילו לסגור את הענן ללא אישור לחכות לאישור הענן.

סינון נתונים ו Aggregation

חיישנים מעומענים לעתים קרובות לייצר זרמים עצומים של נתונים מחוסנים או לא רלוונטיים. חיישן טמפרטורה עשוי לדווח על 100 מקרי קריאה לדקה, אבל רק הממוצע מעל 10 דקות חשוב עבור מערכת בקרת תהליכים.ערפל נודס יכול לאסוף, דחוס, ולסינון נתונים אלה, שליחת רק סיכומים משמעותיים או התראות לענן.זה מפחית צריכת רוחב פס עד 90% בפריסה ועלויות אחסון נמוכות יותר.

מודעות קונטקסט

ערפל יכול לשמור על מצב מקומי והקשר כי מכשירים משובצים בודדים חסרים.לדוגמה, רעש זרקור חכם עשוי לשקול דפוסי תנועה היסטוריים, נתוני מזג אוויר, וזמן של יום כדי להתאים בהירות - מידע כי חיישן אור אחד לא יכול ללכוד.

אחריות ומבצע Offline

מכשירים אלקטרוניים Embedded בסביבות מרוחקות או ניידות לעתים קרובות חווים לסירוגין או ללא קישוריות לענן. Fog מאפשר עיבוד מקומי להמשיך ללא הפרעה.מכשירים יכולים לנפץ נתונים, לבצע לוגיקה, ולסנכרון עם הענן כאשר חיבור משוחזר.

היתרונות העיקריים של פוג עבור Embedded IoT

• (FLT:0)חינוך לנטייה: עיבוד 1 (FLT:1) בשכבת הערפל יכול לחתוך את זמני התגובה משניות (ענן) ל- מילימטרים, המאפשר ללולאות בקרה בזמן אמת.
• (FLT:0)Bandwidth Optimization: FIRLT:1) על ידי סינון ודחיסת נתונים במקור, מחשוב ערפל מצמצם את תעבורת הרשת. מפעל חכם ששלח לפני כן 10 TB של וידאו גולמי יכול להפחית את זה עד 200 GB על ידי ניתוח קצה עיבוד מקומי ושולח רק התראות וסיכומים.
• (FLT:0) שיפור הפרטיות והביטחון: ההרחבה 1 (נתוני רגיש) כגון רשומות בריאות המטופל, סריקות ביומטריות, או פרמטרים של ייצור קנייניים - ניתן לעבד באופן מקומי בתוך ערפל השוכן על-ידי ערפל.רק נתונים שלא מזוהים או מצטברים מותירים את הרשת המקומית, להפחית סיכונים חשיפה ולפשט את הציות לתקנות כגון ה-GDPR או HIPAA.
• (FLT:0)Imroved Reliability:FreaLT:1 ערפל פועל באופן עצמאי מהענן.אם עמוד השדרה האינטרנט נכשל, פעולות מקומיות ממשיכות להוכיח במהלך משבר רשת החשמל בטקסס, שבו מערכות מסוימות של IoT תעשייתיות עם עיבוד ערפל מקומי המשיכו לרוץ בזמן שמערכות תלויות ענן הלכו חשוכות.
• (FLT:0) calScalability:001) ככל שמספר המכשירים המוטבעים גדל לעשרות אלפי, ארכיטקטורת ענן מרכזית הופכת לצוואר בקבוק.ממ"ל מפיץ את עומס העיבוד על פני הרבה צמתים, ומאפשרת למערכת לעלות באופן אופקי ללא שטף רשת הליבה או מרכז הנתונים.
• (FLT:0)Lower Operational Costs:FLT:1 הקטנת נתוני הענן בתוקפנות ובאחסון צריכה לחתוך ישירות חשבונות שירות ענן.בנוסף, עיבוד מקומי יכול להפחית את צריכת החשמל בהעברה, אם כי עם עלייה של כוח בערפל, אשר לעתים קרובות מנוהל עם חומרה יעילה.

אדריכלות של Fog Computing for Embedded IoT Systems

ארכיטקטורה ערפל מעוצב היטב עבור IoT משובצ בדרך כלל מורכבת משלושה tiers, אם כי שכבות נוספות עשויות להתקיים פריסות מורכבות.

טייר 1: The Edge Layer

שכבה זו מכילה את כל החיישנים, הטורפים, ומיקרו-בקרים משובצים (MCUs) אשר אינטראקציה עם העולם הפיזי.המכשירים האלה הם מאוד מאומנים - לעתים קרובות 8 סיביות או 32 סיביות MCUs עם קילוביס של RAM וריצה על סוללות.הם מבצעים רכישת נתונים גולמית ומעבדת פשוטה (למשל, סף בדיקה, סינון בסיסי) הם מתקשרים אלחוטיים (BLE, Zig, ZANT, אוטובוסים ל-LAN-4 (R) או RSC) דרך RSAN) או קווי WAN (R.

טייר 2: שכבת הערפל

שכבת הערפל מורכבת מרשת צפופה של ערפל - מכשירים חזקים יותר מאשר חיישנים קצה. אלה יכולים להיות שערים תעשייתיים, נתבים קצה, מחשבים בודדים (כמו Raspberry Pi או NVIDIA Jetson), או אפילו מכשירים ערפל בנוי מטרה. Fog nodes מארח יישומים מקומיים, הפעלת microservices, לבצע נתונים aggregation, לבצע את המכונה הקלה בלמידה, ניהול אחסון ולנהל גם פרוטוקולים בין-cookries מקומיים.

תקשורת בתוך שכבת ערפל משתמשת בפרוטוקולים כגון MQTT (publish /subscribe) או OPC UA (עבור יכולת בין-תעשייתית) Nodes עשוי להיות מאורגן במאפר עמית או עץ היררכי, בהתאם למקרה השימוש.

Tier 3: The Cloud Layer

הענן מספק ניהול מרכזי, ניתוח לטווח ארוך, אימון מודל וחשיפה גלובלית.ערפל נודס לשלוח רק מעובד, דחוס, או נתונים אנונימיים לענן.ענן גם מארגן עדכונים לתוכנה ערפל, מפיץ מודלים חדשים של ניתוחים, ומעקב אחר בריאות המערכת הכוללת.

Key Technologies ופרוטוקולים Enabling Fog Computing

יישום מחשוב ערפל בסביבות IoT משובצ דורש מבחר זהיר של טכנולוגיות קל משקל, אמינות שיכולות לפעול על חומרה מאומנים משאבים תוך שמירה על יכולת הדדית.

פרוטוקול תקשורת

• (FLT:0) MQTT (Mesage Queuing Telemetry Transport): פרוטוקול פרסום של A מפרסם המיועד רוחב פס נמוך וכוח נמוך.זהו תקן דה פקטו עבור פריסות ערפל רבות כי הוא תומך בתקשורת רב-לגברית ויש לו הודעה קטנה על מברקים (כמו Eclipse Mosquitto) יכול לרוץ על ערפלים ואלפי מכשירים.
• (FLT:0)CoAP (פרוטוקול יישום בלתי מוגבל): פרוטוקול מבוסס UDP מבוסס על HTTP, אידיאלי עבור מכשירים מוטבעים מאוד. CoAP מאפשר אינטראקציות פשוטות עם ראש נמוך ותומכת רב-טק לתקשורת קבוצתית יעילה.
• (FLT:0)OA (Open Platform Communications Unified Architecture):FLT ( 1 Widely בשימוש ב-IoT תעשייתי, OPC UA מספק תקשורת מכונה אמינה-to-machine עם מודל מידע סטנדרטי.זה יכול לרוץ על שערים לערפל כדי לגשר על מכשירים רצפת המפעל עם ניתוח ברמה גבוהה יותר.
• (FLT:0)LoRaWAN ו-NB-IoT:BuildFLT:1) לתקשורת בעוצמה נמוכה רחבת-עוצמה רחבת-שטח, פרוטוקולים אלה מחברים חיישנים מוטבעים מרחוק לערפל, אשר לאחר מכן מעביר נתונים לענן.ערפל נודים יכולים לבצע דחיסת נתונים מקומית ודחיסה של אחסון-ו-ו-וקדימה כאשר קישוריות רחבה היא ללא הפסק.

מכיל ותזמורת

טכנולוגיות המכילות כמו Docker ו חלופות קלות משקל (למשל, מקוטב, Balena) הפכו חיוניות לפרוס וניהול תוכנת ערפל. Containers לבודד יישומים, לפשט עדכונים, ולאפשר ארכיטקטורות מיקרו-שירותים - דרישה קריטית לדרגות.עבור תזמורת על פני צי גדול של ערפל, קלוש התפלגות Kubernetes (K3s, MicroK8s, KubeEd) המיועדת לסביבות לא-Kregeative, במיוחד, המיועדות, המיועדות, מיועדות לניהול ערפל.

עיבוד נתונים מקומי ו-AI

ערפל לעתים קרובות קצה קצה קצה מנועי הקצוץ כדי לבצע למידה מכונה מבלי לשלוח נתונים לענן. מסגרות כמו TensorFlow Lite, OpenVINO, ו- ONNX Runtime הם אופטימיזציה עבור מעבדי ARM ו- GPU-accelerated מכשירים. כלים אלה מאפשרים ערפל כדי להפעיל אובייקטים, זיהויomaly ומודלים חיזוי ישירות.

רשת זמן-רגישה (TSN)

עבור פריסות ערפל תעשייתי הדורשות שקיפות נמוכה ⁇ סטית, TSN מעל Ethernet מספק סינכרוניזציה זמן מדויקת ומשלוח מובטח. ערפל שערים עם יכולות TSN יכולים להשתלב עם שדות תעופה מורשת ולהבטיח נתונים מחיישנים מוטבעים מגיעים לערפל בתוך מיקרו-שניות.

Real-world Use Cases of Fog מחשוב עם Embedded IoT

ייצור חכם (Industry 4.0)

גורמים צפופים עם חיישנים משובצים על רובוטים, ממריצים וקווי ההרכבה. Fog nodes פרוסים על רצפת המפעל לאסוף נתונים מאלפי חיישנים, לבצע בקרת איכות בזמן אמת, ולתאם פרמטרים של מכונות באופן מקומי.לדוגמה, יצרנית הרכב המובילה משתמשת מחשוב כדי לפקח על איכות הנדנדה באמצעות חיישנים אקוסטיים.במקום לשלוח זרמי אודיו לענן, ערפל מפעיל מודל ML שמזהה אותנו מתחת ל- 30 שניות, לעצור את המחירים.

רכב אוטונומי ותחבורה חכמה

כלי רכב מחוברים ואוטונומיים מייצרים terabytes של נתוני חיישן לשעה.מחשוב פוג יכול להיות פרוס ביחידות צד דרכים (RSUs) ומרכזי ניהול התנועה. An RSU פועל כערפל כי תהליכים מזינים מצומת דרכים מרובים, מצטברים נתוני התנועה ושולחים רק תמליל תנועה לענן מרכזי.

רשתות חכמות וניהול אנרגיה

מדפים חכמים Embedded, מופנים סולאריים ומערכות ניהול סוללות לייצר נתונים רציפה של כוח. Fog nodes ברמת ה substation יכול לנתח דפוסי צריכת, לזהות omalies (למשל, גניבת חשמל או כישלון בציוד), ולייעל את חלוקת האנרגיה המקומית. בפרויקט טייס באוסטרליה, מחשוב ערפל אפשר איזון דינמי על פני מיקרוגריד, צמצום ההסתמכות על קישוריות ושיפור התגובה לספיקים פתאומיים.

בריאות ובדיקות מרחוק של מטופלים

התקנים משובצים כמו צגים גלוקוז רציף ו- ECG מזרים נתונים חשובים לסימן נתונים. A ערפל הממוקם בבית חולים או בית חולים של המטופל יכול לעבד את הנתונים האלה באופן מקומי כדי לזהות אירועים קריטיים (למשל, arrhythmia, hypoglycemia) ולשלוח התראות מיידיות על ידי מערכת חירום רק de-identified Syntified Syntified, אשר מועברים לענן עבור ניתוח לטווח ארוך.

אתגרים ב- Deploying Fog מחשוב עבור Embedded IoT

למרות היתרונות הרבים שלה, מחשוב ערפל מציג מורכבות שיש לטפל בה ליישום מוצלח.

ארכיון תגיות: Fog Nodes

בעוד שאבני ערפל הן יותר עוצמתיות מחיישנים קצה, הן עדיין מוגבלות יחסית בהשוואה לשרתי ענן.יתכן שיש להן CPU מוגבל, RAM (למשל 1-4 GB), ואחסון (למשל, 32-256 GB) ריצה מספר רב של מיקרו-שירותים מקוטבים, מודלים של AI, והנתונים בו זמנית יכולים להדגיש את המשאבים האלה.

אבטחה ב- Scale

[הערפל המטושטש] יוצר משטח התקפה גדול יותר.כל צומת חייב להיות מאובטח נגד tampering פיזית, חדירה רשת, ותוכנות ניצולים.המכשירים המושפעים לעתים קרובות חסרים מודולים אבטחה חומרה, מה שהופך את עיקרי ניהול מאתגר. A ערפל פגום יכול להדליף נתונים רגישים או לשמש כקטורת אבטחה מבוססת בלוקצ'יין (TEEs כמו SGX), חומרת אבטחה מאובטחת, המבוססת על בסיס נתונים של פחמן, כלומר, כלומר, כלומר, מנגנון הגנה על בסיס של אפס-F1.

אפשרויות וסטנדרטים

הנוף של IoT מפוצל: מכשירים משובצים משתמשים בפרוטוקולים מגוונים (Zigbee, Z-Wave, Messenger, Bluetooth, Modbus) ופורמטי נתונים. Fog nodes חייב לפעול כמתרגמים, אבל אין תקן אוניברסלי. מסגרות בין-אופרציה כמו אחדM2M וסטנדרטים תעשייתיים כגון IEC 62541 (OPC UA) הם צוברים, אך לא הגיעו לאימוץ בכל מקום במסגרות של מערכת תחזוקה, אשר לעתים קרובות, אשר מגבירים מורכבות.

ניהול ותזמורת של צומת

עם אלפי ערפל מתפשטים באזורים גיאוגרפיים רחבים, תצורה ידנית ועדכונים הם לא מעשיים.פלטפורמות ניהול מרחוק חייב לספק עדכונים על-אוויר (טא), ניטור בריאות, וכשלונות אוטומטיים. כלים כמו Azure IoT Edge, AWS Greengras, Balena, KubeEdge כתובת זו, אבל הם מציגים את עקומות הלמידה שלהם וסיכוני מנעול-אין בלעם מקומיים עם אוטונומיה מתמשכת עדיין מאתגר הנדסית.

רשת וחיבוריות

ערפל לעתים קרובות להסתמך על קשרים אלחוטיים (Wi-Fi, סלולארי, לווין) כדי לתקשר אחד עם השני ואת איכות הענן.קישור יכול להשתנות באופן דרסטי, להשפיע על סינכרוניזציה נתונים ותיאום עם צומת. יישומי פוג יש לתכנן עם מודלים עקביים, תורים מקומיים, ומנגנוני retry. Offline-First אדריכלות, שבו הערפל ממשיך לפעול עם נתונים מקומיים ומאוחר יותר, הם חיוניים כדי להוסיף רזולוציה.

שם הסרטון: Where Fog Computing Is Head

האבולוציה של מחשוב ערפל עבור IoT משובצת היא מאיצה, המונעת על ידי התקדמות בחומרה, קישוריות ו- AI.

למידה מפולגת בערפל

מודלים של למידת מכונה באופן מקומי על ערפל ללא חשיפת נתונים גולמיים היא מגמה גדולה. למידה פדרנד מאפשרת לכל ערפל לעדכן מודל משותף באמצעות הנתונים המקומיים שלה, ולאחר מכן לשלוח רק את עדכוני המודל (לא הנתונים) לענן עבור הדבקה. גישה זו משמרת פרטיות ומפחיתה את רוחב הפס.

אינטגרציה עם 5G ו- Edge Slicing

רשתות 5G מציעות תקשורת נמוכה יחסית (URLLC) וקידוד רשת - נקודות שזוג באופן טבעי עם מחשוב ערפל, במקום ערפל נפרד, שרתי מחשוב רשת סלולריים (MEC) יכולים לפעול כמו cloudlets בתוך תשתית 5G. שילוב זה מאפשר יישומים בזמן אמת כמו חטיפות, ניתוח מרחוק, ומדריכי תחזוקה משופרים A.

AI-Optimized Fog Hardware

ספקי הסיליקון מעצבים פתרונות מערכת-על-צ'יפ (SoC) במיוחד עבור ערפל: CPUים חזקים מפוזרים עם יחידות עיבוד עצביות (NPUs) ומודולים אבטחת חומרה, כל אלה בתוך המעטפת כוח של 5-15 וואט. דוגמאות כוללות את NVIDIA Jetson Orin NX ו-NUC עם מארגן AI, אלה להפוך אותו לבלתי אפשרי עבור מחשב מורכב ומודלים אוטומטיים, עיבוד, מודלים חדשים, ערפל אבטחה, ערפל אבטחה, ערפל, ערפל אבטחה, ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל, ערפלים חדשים, ערפל, ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל, ערפל אבטחה ערפל, ערפל, ערפל אבטחה חכם ו-אטים חדשים, ערפל, ערפל, ו-אטמיטיבי, ערפל, ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל אבטחה חכם, ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל אבטחה מטושטשים חדשים, ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל אבטחה חכם, ערפל, ו-עצמי, ערפל, ערפל אבטחה ערפל, ערפל, ערפל, ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל, ערפל,

סטנדרט Efforts

קונסורציונל כמו OpenFog Consortium (כיום חלק מ- Industrial Internet Consortium) ו- IEEE פרסמו ארכיטקטורות התייחסות (למשל, IEEE 1934-2018-2018) המגדירות את המרכיבים והממשקים של מחשוב ערפל.כפי שסטנדרטים אלה בוגרים, בין היתר בין ספקים ישפרו, צמצום עלויות האינטגרציה.

אנרגיה-Harvesting Fog Nodes

כדי להפחית את ההסתמכות על סוללות או כוח מחווט, החוקרים חוקרים לחקור אבני ערפל אנרגיה ממושכות אשר שואבות כוח מפאנלים סולאריים, גנרטורים תרמואלקטריים, או קצירי רטט. צמתים אלה יכולים להיות פרוסים במקומות מרוחקים (למשל, תחנות ניטור סביבתיות) ומעבדים נתונים מקומית במשך שבועות או חודשים ללא תחזוקה. כאשר משולבים עם פרוטוקולים יעילים כמו LoRaWAN, הם יוצרים שכבת ערפל אוטונומית מאוד אשר מתרחבת לאזורים בעבר.

מסקנה: Embracing Fog for Smarter Embedd Systems

מחשוב פוג אינו תחליף לענן אלא שכבת משלים שמביאה אינטליגנציה ואוטונומיה קרוב יותר למקום בו נתונים חיים.עבור מערכות IoT משובצות, היא מאפשרת את התגובה בזמן אמת, חיסכון רוחב פס, הגנת פרטיות, וחוסן כי יישומים מודרניים דורשים.כפי שיכולות חומרה ממשיכות לשפר וסטנדרטים מוצקים, אנו יכולים לצפות מערפל להפוך למרכיב ברירת מחדל באדריכלות של IoT, כמו שערות כבר.

ארגונים מעצבים או שדרוג מערכות IoT מוטבעים צריכים להעריך היכן שכבת ערפל יכולה לספק את הערך הגדול ביותר - בין אם זה צמצום השקיפות במפעל, חיתוך עלויות ענן בבניין חכם, או לאפשר פעילות לא מקוונת בתחום החווה.