Komputasi kabut (fog computing) memperluas konsep komputasi awan (cloud computing) ke tepi jaringan, dan menjadikannya ideal untuk internet of things (IoT) dan aplikasi lain yang memerlukan interaksi waktu nyata.
Apa itu Komputasi Kabut?
Awan (cloud) terhubung ke host fisik melalui koneksi jaringan dalam komputasi kabut. Kapasitas penyimpanan, daya komputasi, data, dan aplikasi terletak di ruang tengah ini. Fungsionalitas ini fokus pada host, menempatkannya di dekatnya, dan membuat pemrosesan lebih cepat karena dilakukan di dekat tempat data dibuat.
Kabut, seperti komputasi tepi, membawa manfaat dan kekuatan cloud lebih dekat ke tempat data dihasilkan dan digunakan. Banyak yang membingungkan komputasi kabut dan komputasi tepi karena keduanya menyiratkan membawa kecerdasan dan pemrosesan lebih dekat ke sumber data. Ini sering dilakukan untuk meningkatkan produktivitas tetapi juga dapat digunakan untuk motivasi keamanan dan peraturan.
Cara kerja komputasi kabut
Jaringan kabut melengkapi – bukan menggantikan – komputasi awan ; fogging memungkinkan analitik jangka pendek di edge, sementara cloud melakukan analitik jangka panjang yang intensif sumber daya. Meskipun perangkat dan sensor edge adalah tempat data dihasilkan dan dikumpulkan, terkadang perangkat tersebut tidak memiliki sumber daya komputasi dan penyimpanan untuk melakukan tugas analitik dan pembelajaran mesin tingkat lanjut. Meskipun server cloud memiliki kekuatan untuk melakukan ini, mereka seringkali terlalu jauh untuk memproses data dan merespons dengan segera.
Selain itu, memiliki semua titik akhir yang terhubung dan mengirim data mentah ke cloud melalui internet dapat memiliki implikasi privasi, keamanan, dan hukum, terutama ketika berurusan dengan data sensitif yang tunduk pada peraturan di berbagai negara. Aplikasi komputasi kabut populer termasuk jaringan pintar, kota pintar, bangunan pintar, jaringan kendaraan, dan jaringan yang ditentukan perangkat lunak.
Manfaat Komputasi Kabut
Pada dasarnya, pengembangan kerangka kerja komputasi kabut memberi organisasi lebih banyak pilihan untuk memproses data di mana pun yang paling tepat untuk melakukannya. Untuk beberapa aplikasi, data mungkin perlu diproses secepat mungkin – misalnya, dalam kasus penggunaan manufaktur di mana mesin yang terhubung harus dapat merespons insiden sesegera mungkin.
Komputasi kabut dapat membuat koneksi jaringan latensi rendah antara perangkat dan titik akhir analitik. Arsitektur ini pada gilirannya mengurangi jumlah bandwidth yang dibutuhkan dibandingkan dengan jika data tersebut harus dikirim kembali ke pusat data atau cloud untuk diproses. Ini juga dapat digunakan dalam skenario di mana tidak ada koneksi bandwidth untuk mengirim data, sehingga harus diproses di dekat tempat pembuatannya. Sebagai manfaat tambahan, pengguna dapat menempatkan fitur keamanan di jaringan kabut, dari lalu lintas jaringan tersegmentasi hingga firewall virtual untuk melindunginya.
Kekurangan dari Komputasi Kabut
- Kemacetan dapat terjadi antara host dan node kabut karena peningkatan lalu lintas (aliran data yang berat).
- Konsumsi daya meningkat ketika lapisan lain ditempatkan di antara host dan cloud.
- Menjadwalkan tugas antara host dan fog node bersama dengan fog node dan cloud itu sulit.
- Manajemen data menjadi membosankan karena seiring dengan data yang disimpan dan dihitung, transmisi data juga melibatkan enkripsi-dekripsi yang pada gilirannya melepaskan data.
Platform dan Aplikasi
Jaringan listrik pintar adalah kasus penggunaan untuk komputasi kabut. Agar berfungsi secara efisien, kota pintar harus menanggapi permintaan yang naik dan turun, mengurangi produksi sesuai kebutuhan agar tetap hemat biaya. Ini berarti bahwa jaringan pintar membutuhkan data konsumsi dan produksi listrik secara real-time. Sistem utilitas pintar semacam ini sering mengumpulkan data dari banyak sensor atau perlu menghadapi penerapan jarak jauh. Either way, arsitektur komputasi kabut adalah solusi ideal.
Jaringan transportasi pintar adalah contoh lain dari aplikasi komputasi kabut. Setiap kendaraan yang terhubung, perangkat lalu lintas, dan bahkan jalan di jaringan semacam ini menghasilkan aliran data. Ini berarti sejumlah besar analisis data secara real-time sangat penting untuk menghindari kecelakaan, dan pendekatan komputasi kabut sangat penting untuk berbagi bandwidth seluler terbatas yang tersedia.
Komputasi kabut dan IoT umumnya adalah area yang kaya. Perangkat manufaktur yang terhubung dengan kamera dan sensor memberikan contoh lain penerapan komputasi kabut, seperti halnya sistem yang menggunakan analitik waktu nyata.
Kesimpulan
Komputasi kabut meningkatkan kelincahan bisnis sekaligus meningkatkan Kualitas Layanan (QoS). Semakin cepat informasi diproses, semakin baik pengalaman bagi pengguna. Ini juga berarti bahwa karyawan tidak perlu beroperasi di jaringan yang tersendat, dan perusahaan tidak perlu membayar jumlah yang gila-gilaan untuk penyimpanan cloud yang diperpanjang. Jaringan seluler menjadi lebih andal dan lebih kuat, bahkan saat teknologi berkembang pesat.
Mempertimbangkan banyak hal positif dan akselerator dari komputasi kabut, perusahaan perlu mempertimbangkan sistem ini secara alami seperti halnya mereka mempertimbangkan komputasi awan saat membangun infrastruktur mereka.
