Fog Computing: qué es y en qué se diferencia del Edge Computing

31 de marzo de 2022, by Barbara IoT

¿Quieres saber qué es el Fog Computing exactamente y cómo está ayudando a muchos negocios a agilizar sus procesos? Te lo contamos.

Los modelos informáticos de Fog Computing están facilitando la creación de sistemas IoT industriales con menores latencias y necesidad de menores requisitos de ancho de banda, redundando en operaciones más económicas. 

Al igual que el Edge Computing, el Fog Computing se alza así como un nuevo modelo de computación que aprovecha todo el potencial de los dispositivos de red cada vez más potentes, liberando ancho de banda y facilitando procesos más rápidos.

¿Quieres saber qué es el Fog Computing exactamente y cómo está ayudando a muchos negocios a agilizar sus procesos? Te lo contamos.

¿Qué es el Fog Computing?

El Fog Computing es un modelo computacional que trata de acercar el procesamiento de datos a las fuentes desde las que han sido tomados. 

De este modo, se crean “nodos” de procesamiento en localizaciones intermedias entre las fuentes de datos y redes locales por un lado y, por otro, la nube. 

Así, a diferencia de los modelos en la nube, el Fog Computing crea una red descentralizada, generando una “niebla” (“Fog”) para el procesamiento de datos, a diferencia de la “nube” (“cloud”).

Lo que este modelo descentralizado permite es reducir la distancia que deben recorrer los datos de una red concreta, logrando así un rendimiento más rápido y que requiere de menores recursos

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Relación entre el Fog Computing y el Cloud

Para comprender la relación entre los modelos de Fog Computing y aquellos basados en la nube, es preciso primero determinar también la definición de éste último.

El Cloud Computing (o computación en la nube) supone una serie de tecnologías que permiten el acceso remoto online a diferentes tipos de información (desde software, a archivos almacenados y el procesamiento de datos).

Así, la nube es una especie de servidor remoto al que se envían datos para ser procesados y a los que se puede acceder de forma remota. 

A diferencia de este tipo de modelos, los sistemas basados en Fog Computing evitan enviar directamente los datos generados por dispositivos. Por el contrario, utilizan centros de procesamiento cercanos a los lugares en que se han generado esos datos (desde sensores, a robots y dispositivos IoT). Genera así una red local secundaria que actúa antes de enviar los datos a la red principal. 

Con este paso intermedio de descentralización, se logran actuaciones más inmediatas y que, además, requieren de un menor consumo de ancho de banda. 

Además, se trata de un sistema especialmente útil para entornos de computación industriales en los que existan dificultades de conexión (baja accesibilidad, congesión, redes insuficientes, etc).

No obstante, es importante comprender que el Fog Computing no aparece para sustituir a las infraestructuras en la nube, si no para complementarlas. De este modo, es 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 en la nube.

Diferencias entre el Edge y Fog Computing

Para comprender las diferencias entre el Edge y Fog Computing, de nuevo, es necesario acudir a una definición del primer sistema. El Edge Computing (o computación en el borde) utiliza los propios dispositivos que están creando los datos para procesarlos y almacenarlos. 

De este modo, lleva el concepto descentralizado del Fog Computing un paso más allá, ya que no hay nodos intermedios a los que transferir los datos, sino que los datos se procesan en el mismo dispositivo. 

El Edge Computing se ha convertido rápidamente en un catalizador de la transformación digital del sector industrial, permitiendo la implantación de modelos IoT industrial más rápidos frente a potenciales problemas de conectividad.

Si bien existen algunas diferencias importantes entre Edge y Fog Computing, también es importante delinear lo que tienen en común: ambos son modelos computacionales en los que la inteligencia queda distribuida. 

Como beneficios colaterales de ambos sistemas, aparecen la disminución de la latencia, el menor uso de ancho de banda (pues se produce un filtrado de datos antes de enviarlos a la red) y mejoras en seguridad. 

Dónde se realiza el análisis de datos

  • El modelo de Edge Computing lleva el procesamiento de datos al extremo o borde, cerca de los dispositivos donde se generan los mismos. Es decir, se utilizan los sistemas hardware individuales, incluyendo sensores ambientales, controladores, y otros dispositivos.
  • El modelo de Fog Computing lleva el procesamiento un salto más arriba en la topología de red, procesando los datos en una red intermedia entre el cloud y el extremo. Así, el fog utiliza un menor número de nodos para realizar el tratamiento de datos, siendo capaz de combinar datos de diferentes fuentes.

Costes de implementación de las tecnologías

Hablando de forma general, un sistema de Fog Computing es más costoso de implementar, ya que se requieren equipos con mayor potencia (y, por tanto, más caros). 

Desempeño del Edge y Fog Computing

  • El Edge Computing proporciona una menor latencia con mejor seguridad, ya que menos cantidades de datos deben hacer trayectos por la red.
  • Por otro lado, los modelos Fog Computing permiten un tratamiento de datos a través de dispositivos con mayores capacidades, pudiendo asimismo combinarse diversas fuentes de datos durante el proceso de filtrado. 

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Edge Computing y Fog Computing como tecnologías complementarias

Al igual que hemos comentado más arriba en el artículo respecto a los sistemas en la nube, los modelos de Edge y Fog Computing ofrecen las mayores ventajas cuando se combinan para aprovechar los beneficios de ambos.

Utilizando ambas tecnologías, es posible: 

Esquema de fog computing y edge computing
  • Acceder a cálculos y procesamientos más complejos gracias al Fog Computing
  • Realizar procesamientos con menor latencia en la toma de decisiones gracias a los sistemas Edge

Así, ya trabajamos en una funcionalidad de nuestra plataforma que permitirá, de manera muy sencilla, controlar la jerarquía en redes de varios nodos. Así, se simplificará de forma significativa el despliegue y ejecución de algoritmos que requieran combinar escenarios en modelos Fog Computing y Edge Computing.

Como ejemplo y caso de éxito, destacamos la combinación exitosa entre ambas tecnologías en nuestro proyecto CONNECTS, en el que hemos desarrollado una red de Centros de Transformación Inteligentes con Edge Computing.

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

Aún en desarrollo, este proyecto posiblemente requiera de la instalación de nodos en diferentes niveles jerárquicos, trabajando así tanto en Edge Computing como en Fog Computing.

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