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El término Cloud Computing es muy conocido. Para una persona de a pie, la Nube significa poder guardar sus fotos, «subir» sus ficheros o compartir documentos con amigos, familiares o compañeros de trabajo. Sin embargo, Fog Computing, o «computación en la niebla» no es tan popular.

Todos entendemos la diferencia entre una nube y la niebla: esta última no es más que una nube muy baja, tanto que podemos tocarla y atravesarla. La nube nos envuelve. Pues bien, esa es la idea, también, detrás del Fog Computing: acercar la Nube físicamente al usuario.

Este concepto se conoce también como «fogging» y «fog networking» y hace referencia a una estructura informática descentralizada en la que los recursos, incluyendo datos y aplicaciones, se encuentran en ubicaciones lógicas situadas entre la fuente de datos y la Nube.

El objetivo de esta tecnología es liberar a los centros de datos de procesamiento que se podría llevar a cabo más cerca de donde se generan los datos. Es decir, llevamos el análisis básico cerca del borde de la red para mejorar el rendimiento. Al hacer esto reducimos la distancia que deben recorrer los datos en la red, mejorando la eficiencia y disminuyendo la latencia.

Esta filosofía tiene ventajas, y la primera es conseguir una latencia más baja y con menos datos que llevar a la nube. Así aumenta la eficiencia con la que se pueden procesar esos datos, en cualquier caso. Además, los datos se pueden procesar aún sin ancho de banda disponible para subirlos a la Nube. Estamos hablando de situar un intermediario entre los dispositivos IoT y la infraestructura en la Nube.

Ejemplos de uso de Fog Computing

  1. Coche conectado: estos coches aumentarán la cantidad de datos en movimiento. Muchos de estos datos se pueden analizar en local, prácticamente en tiempo real, de manera que la computación de niebla sería la solución ideal para obtener la máxima eficiencia con la mínima latencia. En el caso de los coches conectados hemos de tener también en cuenta lo que el Edge Computing nos puede ofrecer.
  2. Smart Cities: los sistemas de servicios públicos, como el agua o la electricidad, usan cada vez más datos en tiempo real para funcionar de manera más eficiente. En ocasiones los datos se generan lejos de las propias ciudades, por lo que el procesamiento cercano es esencial. En otros casos, unas fuentes de datos se agregan a otras, así que el Fog Computing es una solución ideal.
  3. Análisis en tiempo real. Existen muchos casos que podemos mencionar en los que se requiere de un análisis inmediato de los datos para proporcionar una solución, o una respuesta. Por ejemplo, en análisis financiero o en la bolsa; en las cadenas de fabricación en las que hay que reaccionar a eventos imprevistos; o para controlar el fraude.

Por lo tanto, la diferencia entre Fog Computing y Cloud Computing está en la ubicación física de los dispositivos conectados que realizan análisis de los datos. El concepto es, en esencia, el mismo, pero la construcción y la lógica varía un poco. Esto, de cara al usuario de a pie, es completamente transparente.

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