smanjuje potreban protok i redukuje komunikaciju između senzora i clouda , koja može negativno da utiče na IoT performanse .
Naime , kašnjenje može da bude dosadno kada su senzori deo gejming aplikacije , ali kašnjenja u prenosu podataka u mnogim IoT scenarijama u stvarnom svetu mogu da budu opasna po život , upozoravaju stručnjaci . Na primer , u implementaciji pametnih mreža , telemedicini i okruženjima za negu pacijenata , gde su važne milisekunde , kašnjenja mogu biti pogubna , opominju i u Internet Of Thinks Agendi .
Fog computing i IoT se takođe koriste u pametnoj železnici , proizvodnji i komunalnim uslugama .
Proizvođači hardvera , kao što su Cisco , Dell i Intel , rade sa vendorima IoT analitike i mašinskog učenja da bi stvorili IoT getveje i rutere koji podržavaju fogging .
Mašinsko učenje
“ Za obradu big data koji dolazi od IoT-a za ključne aplikacije kao što su optimizacija zahteva za snabdevanjem energijom i upravljanje saobraćajem , biće potrebno rudarenje podataka u realnom vremenu i skalabilni algoritmi online mašinskog učenja . Ovi algoritmi će se oslanjati na nove paradigme kao što je kognitivno računarstvo omogućeno kognitivnim računarskim sistemima kao što je IBM-ov Watson . Ovi kompjuterski modeli koji nastaju moraće da budu prilagođeni za cloud computing velikih razmera i obradu u blizini ivice u okruženjima sa memorijskim i energetskim ograničenjima i nedovoljno real-time podataka , katalizujući nove modele obrade za promenljive strimove podataka u dinamičnim okruženjima , gde su potrebne kompleksne lokalne i globalne informacije radi brze optimizacije . Kognitivno računarstvo će uticati na heterogene podatke koji dolaze od širokog spektra IoT uređaja i omogućiće brze obaveštene online odluke ”, uveren je dr Marc Fincu .
Podizanje “ magle ” do “ oblaka ”
Zaključak je da “ oblaci ” sami ne mogu da obrade predstojeći IoT velikog obima koji pokreće pametni svet . Potrebno je redefinisanje toga kako se upravlja podacima i kako se oni prenose na cloud , i kako uređaji na ivici interaktuju da bi se upravljalo lokalnim optimizacijama . Pored toga , podseća dr Fincu , uključivanje kognitivnog računarstva će omogućiti najoptimalnije obaveštene odluke u realnom vremenu na osnovu heterogenih podataka iz različitih IoT senzora . Ova rešenja će pomoći diza-nju magle iznad tehničkih poteškoća korišćenja današnjih tehnologija i prespajanju perifernih uređaja sa “ oblacima ”.
Dakle , da istaknemo još jednom , fog computing nije zamena za cloud computing , već njegova značajna dopuna . Io
Internet ogledalo Business & Technologies Magazine :: Broj 179