Самый быстрый рост объема создаваемых данных в последние годы наблюдается в трёх секторах: видеонаблюдение, Интернет Вещей и медицина (носимые устройства, генерация данных в медучреждениях)^[1].

Все эти три области, так или иначе, связаны с граничными вычислениями (Edge и Fog), и зависят от большого количеств датчиков (тысячи и миллионы в одной сети Fog), гененериущих огромное количество данных. Однако, эти данные имеют разный характер, назначение и время актаильности, поэтому далеко не все из них требуют транспортировки в центральный дата-центр Cloud и обработки. Многие из данных требуются в очень короткие интервалы времени и результат их обработки чувствителен к задержкам (часто не более 10 мкс).

Это обусловило появление граничных вычислений, основным назначением которых является обработка данных на месте или близко к месту их получения и использования.

Концепции граничных и туманных вычислений (Edge и Fog) появились в ответ на быстрый рост Интернета Вещей, объёма данных, им порождаемого, и, соответственно, быстрого роста требований к полосе пропускания сети.

Например, самолёт Boeing 787 во время полёта может генерировать до 40 терабайт данных в час, однако, в дата-центр авиакомпании передаётся лишь небольшая часть этого объёма, для анализа и хранения. Осталльная часть используется для местной аналитики.

Большой супермаркет может собирать примерно 10 гигабайт данных в час, но в дата-центр Cloud передаётся около 1 гигабайта. Поскольку устанавливать дата-центр ни самолёте, ни в супермаркете невозможно, поэтому предварительная обработка и фильтрация данных осуществляется в локальной сети Fog и в серверах распределённого дата-центра Edge.

Исследования Wikibon  показывает, что средний срок службы сервера в дата-центрах Cloud составляет около двух лет. Для бизнес-приложений, которые генерируют большое количество данных, столь частый апгрейд оборудования не только сложен технически, но и очень дорог. Вместо инвестиций, ИТ-департаментам организаций приходится все время заниматься поддержанием соответствия своей ИТ-системы текущим требованиям бизнеса. Однако, на границе сети в небольших распределённых дата-центрах, компоненты серверной инфраструктуры могут служить до восьми лет. Исследование Wikibon также показывает, что решения, основанные только на централизованном облаке Cloud, гораздо более затратные, нежели основанные на архитектуре Cloud+Edge+Fog.

Fog и Cloud будут взаимодополнять друг друга и в то же время каждая из этих двух парадигм будет иметь свои собственные преимущества и недостатки. Fog и граничные вычисления (Edge computing) будут играть критическую роль в развитии Интернета Вещей (IoT). Однако, исследования показывают, что проблемы безопасности, конфиденциальности данных и надёжности системы платформы Fog Computing всё ещё остаются предметом исследований.

Fog computing будет расти за счёт появления новых сетевых парадигм, в которых требования быстрой обработки с меньшей задержкой и джиттером.

Cloud computing будет служить целям высокопроизводительных вычислений, обработки больших объёмов разнородных данных, долгосрочного хранения данных, ценность которых либо не уменьшается, либо падает со временем относительно медленно.

[1] https://siliconangle.com/blog/2016/01/29/how-to-fix-iot-experts-talk-cost-security-and-scale