Mgła obliczeniowa (ang. fog computing, znana również jako fogging) to rozwiązanie, które zakłada wprowadzenie warstwy pośredniczącej pomiędzy inteligentnymi urządzeniami (tzw. Internet rzeczy, Internet of Things) a chmurą. Przetwarzanie, pozyskiwanie i przechowywanie danych poza środowiskiem chmurowym pozwala skracać czas potrzebny na realizację różnorakich procesów.
Mgła obliczeniowa, to model rozproszonego przetwarzania danych, w którym zasoby obliczeniowe, pamięć masowa i usługi sieciowe są ulokowane pomiędzy urządzeniami końcowymi (np. czujnikami IoT) a scentralizowaną chmurą obliczeniową (data center).
Koncepcja mgły obliczeniowej, opracowana przez firmę Cisco, powstała jako odpowiedź na ograniczenia chmury w obsłudze ogromnej ilości danych generowanych przez Internet Rzeczy (IoT).
W przeciwieństwie do chmury, która jest scentralizowana, mgła pozwala na wstępne przetwarzanie i analizę danych lokalnie, blisko ich źródła, (na tzw. brzegu sieci), zanim zostaną one przesłane dalej.
Jak działa mgła obliczeniowa?
Architekturę mgły można porównać do warstwy pośredniej. Dane z czujników nie trafiają bezpośrednio do odległej chmury, lecz dowęzłów mgły, (mogą to być routery, przełączniki, bramy IoT czy stacje bazowe), które dokonują selekcji i analizy w czasie rzeczywistym.
urządzenia końcowe: generują dane (np. czujniki w fabryce, kamery miejske),
warstwa mgły: agreguje dane, przetwarza informacje krytyczne czasowo i filtruje szum informacyjny,
chmura: służy do skomplikowanych analiz historycznych i długoterminowego przechowywania danych.
Rola mgły obliczeniowej w branżach technicznych
Mgła obliczeniowa odgrywa kluczową rolę w sektorach, gdzie liczy się milisekundowy czas reakcji oraz oszczędność przepustowości łącza.
Jej główne zastosowania w technice to:
Przemysł 4.0 i inteligentne fabryki
W nowoczesnych zakładach produkcyjnych mgła obliczeniowa jest fundamentem automatyzacji i robotyzacji.
diagnostyka predykcyjna: analizuje dane z czujników wibracji czy temperatury w czasie rzeczywistym, przewidując awarie maszyn zanim one nastąpią, co zapobiega kosztownym przestojom,
sterowanie w czasie rzeczywistym: roboty i maszyny mogą podejmować autonomiczne decyzje (np. zatrzymanie linii produkcyjnej w przypadku wykrycia błędu) bez opóźnień wynikających z przesyłania danych do chmury,
redukcja danych: przesyłanie wszystkich surowych danych z tysięcy czujników do chmury "zatkałoby" łącza. Mgła filtruje te dane, przesyłając do chmury tylko istotne raporty.
Energetyka (Smart Grid)
Mgła obliczeniowa wspiera cyfryzację sektora energetycznego, umożliwiając tworzenie inteligentnych sieci (smart grids):
zarządzanie rozproszone: pozwala na integrację odnawialnych źródeł energii i zarządzanie nimi na poziomie lokalnym, co zwiększa stabilność sieci,
inteligentne liczniki: przetwarzanie danych o zużyciu energii odbywa się lokalnie, co pozwala na bilansowanie popytu i podaży w czasie rzeczywistym oraz szybką reakcję na awarie,
bezpieczeństwo: przetwarzanie danych na brzegu sieci (zamiast w jednym centralnym punkcie) zwiększa odporność infrastruktury krytycznej na ataki cybernetyczne i zapewnia ciągłość działania nawet przy utracie łączności z centrum.
Transport i motoryzacja
W tej branży mgła obliczeniowa jest niezbędna dla systemów wymagających natychmiastowej reakcji:
pojazdy autonomiczne: samochody (np. Tesla) wykorzystują lokalne zasoby obliczeniowe do analizy obrazu z kamer i czujników, aby w ułamku sekundy rozpoznać przeszkodę (np. pieszego czy zwierzę) i zahamować. Przesłanie tych danych do chmury trwałoby zbyt długo, by uniknąć wypadku.
sterowanie ruchem: inteligentna sygnalizacja świetlna może analizować natężenie ruchu lokalnie i dynamicznie zmieniać światła, aby rozładować korki lub nadać priorytet karetkom pogotowia.
Smart City
Mgła wspiera infrastrukturę miejską w zakresie monitoringu i bezpieczeństwa:
monitoring wizyjny: kamery mogą przetwarzać obraz lokalnie, identyfikując zagrożenia lub poszukiwane osoby bez konieczności przesyłania strumieni wideo wysokiej rozdzielczości do centrum danych, co oszczędza pasmo,
inteligentne oświetlenie: latarnie uliczne mogą działać jako węzły mgły, dostosowując jasność do obecności przechodniów i warunków pogodowych.