Fog Computing vs Cloud Computing:Différence entre les deux Expliquée

Fog et cloud les deux plates-formes informatiques offrent à l’entreprise de gérer leur communication de manière efficace et efficiente.

Le brouillard, également connu sous le nom de brouillard informatique, est une extension du cloud computing qui imite une connexion instantanée sur les centres de données avec ses multiples nœuds de périphérie sur les périphériques physiques.

Il établit un chaînon manquant entre le cloud computing quant aux données à envoyer au cloud et à l’Internet des objets et aux données pouvant être traitées localement sur différents nœuds.

Fog computing:

Le Fog networking ou edge computing est une infrastructure décentralisée où les données sont traitées à l’aide d’un panneau individuel de la périphérie de réseau plutôt que d’héberger ou de travailler dessus à partir d’un cloud centralisé.

Il permet d’accéder au point d’entrée des différents fournisseurs de services pour calculer, stocker, communiquer et traiter les données sur la zone réseau.

Il est difficile pour une plate-forme cloud de répondre à temps à chaque appareil, capteur et application, car une grande quantité de données est générée et transférée sur Internet.

Le calcul du brouillard est déployé en utilisant des nœuds sur le réseau. Tout d’abord, le signal est transmis à partir d’un périphérique IoT, puis les données sont envoyées via une passerelle de protocole à chaque nœud.

Les données sont traitées à l’extrémité des nœuds des appareils intelligents pour séparer les informations provenant de différentes sources au niveau des passerelles ou des routeurs de chaque utilisateur.

Avantages du calcul du brouillard:

  • Il est moins coûteux de fonctionner avec fog computing car les données sont hébergées et analysées sur des périphériques locaux plutôt que de les transférer vers n’importe quel périphérique cloud.
  • Il aide à faciliter et à contrôler le fonctionnement de l’entreprise en déployant l’application fog selon les besoins de l’utilisateur.
  • La brumisation offre différents choix aux utilisateurs pour le traitement de leurs données sur tous les appareils physiques.

Cloud computing:

Le Cloud computing est la délivrabilité à la demande des services hébergés sur Internet. Il permet aux utilisateurs d’accéder à des informations sur l’emplacement distant plutôt que d’être limité à un endroit spécifique.

Le fonctionnement du cloud computing est divisé en deux composants, qui comprennent la couche frontale et la couche dorsale.

Le frontal est le côté utilisateur, qui permet d’accéder aux données présentes dans le cloud via le navigateur ou le logiciel de calcul.

Le back-end est la section cloud du système qui est responsable de la sécurisation et du stockage des données. Ces deux composants sont intégrés pour fournir à l’utilisateur une plate-forme de réseau transparente et gérer le trafic sur le terrain.

Avantages du Cloud Computing:

  • Il fonctionne sur un modèle de paiement à l’utilisation où les utilisateurs ne doivent payer que pour les services dont ils bénéficient pendant une période donnée.
  • L’utilisateur du Cloud peut augmenter rapidement ses fonctionnalités en accédant aux données de n’importe où tant qu’il dispose d’une connectivité réseau.
  • Il améliore les économies de coûts car les charges de travail peuvent être transférées d’un cloud à d’autres plates-formes cloud.

Différence entre l’informatique en brouillard et l’informatique en nuage:

Informations:

  • Dans l’informatique en brouillard, les données sont reçues en temps réel à partir d’appareils IoT utilisant n’importe quel protocole.
  • Le Cloud computing reçoit et résume les données de différents nœuds de brouillard.

Structure:

  • Le brouillard a une architecture décentralisée où les informations sont situées sur différents nœuds à la source la plus proche de l’utilisateur.
  • Le Cloud dispose d’une grande quantité de centres de données centralisés, ce qui rend difficile l’accès des utilisateurs aux informations à leur source la plus proche sur la zone de mise en réseau.

Sécurité:

  • Fog est un système plus sécurisé car il dispose de divers protocoles et normes, ce qui réduit ses risques d’effondrement lors de la mise en réseau.
  • Comme le nuage fonctionne sur Internet, ses chances de s’effondrer sont élevées en cas de connexions réseau non diagnostiquées.Composants

:

  • Le brouillard possède des fonctionnalités supplémentaires autres que celles fournies par les composants du cloud qui améliorent son stockage et ses performances au niveau des passerelles d’extrémité.
  • Le cloud comprend différentes parties telles que la plate-forme frontale (par exemple, un appareil mobile), les plates-formes dorsales (stockage et serveur), la livraison dans le cloud et le réseau (Internet, intranet, intercloud).

Réactivité:

  • Le temps de réponse du système est ici relativement supérieur à celui du cloud car la buée sépare d’abord les données puis les envoie au cloud.
  • Le cloud ne fournit aucune ségrégation des données lors de la transmission des données à la porte de service, augmentant ainsi la charge et rendant ainsi le système moins réactif.

Application:

  • Edge computing peut être utilisé pour la gestion du trafic urbain intelligent, l’automatisation des bâtiments intelligents, la sécurité visuelle, le train auto-entretenant, les réseaux de capteurs sans fil, etc.
  • Le Cloud computing peut être appliqué aux logiciels de commerce électronique, aux applications de traitement de texte, au stockage de fichiers en ligne, aux applications Web, à la création d’albums d’images, à diverses applications, etc.

Conclusion :

La demande d’information augmente globalement sur les canaux de mise en réseau. Et pour y faire face, des services tels que l’informatique en nuage et le cloud computing sont utilisés pour gérer et transmettre rapidement les données aux utilisateurs.

Cependant, l’informatique de brouillard est une option plus viable en termes de gestion d’un haut degré de correctifs de sécurité et de réduction des problèmes de bande passante.

Fog computing nous permet de localiser des données sur chaque nœud sur des ressources locales et de rendre ainsi l’analyse des données plus accessible.

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