Fog Computing ist ein Cloud-Computing-Konzept. Es bringt Rechenleistung und Intelligenz an den Rand der Cloud und näher an die Endgeräte. Dank der Dezentralisierung der Cloud-Computing-Services ist es nicht mehr zwingend erforderlich, alle Daten zu den in der Cloud gelegenen Rechenzentren zu übertragen. Datenverarbeitungsvorgänge am Rand der Cloud reduzieren die Verarbeitungs- und Latenzzeiten und machen Prozesse echtzeitfähig.
Die wichtigsten IT-Fachbegriffe verständlich erklärt.
Alternative Begriffe für Fog Computing sind Fog Networking oder Fogging. Beim Fog Computing handelt es sich um ein Konzept aus dem Umfeld des Cloud Computings. Der Begriff wurde ursprünglich vom US-amerikanischen Unternehmen Cisco geprägt.
Wie das Cloud Computing verwendet das Fog Computing eine Analogie zu meteorologischen Begriffen. Während beim Cloud Computing die Leistungen wie Storage, Networking oder Computing innerhalb einer "Netzwerkwolke" erbracht werden, rücken diese Leistungen beim Fog Computing näher an den Rand der Wolke, vergleichbar mit Nebel, der sich in Bodennähe oder in einem diffusen Randbereich der Wolken bildet.
Fogging stellt die Cloud-Computing-Services nicht mehr nur innerhalb der Cloud in zentralisierten Rechenzentren, sondern auch dezentral am Rand der Cloud in der Nähe der Endgeräte zu Verfügung. Diese Architektur bietet den Vorteil, dass Daten nicht mehr prinzipiell alle in die Cloud-Rechenzentren übertragen werden müssen und sich bestimmte Aufgaben auf intelligenten Knoten (Fog Nodes) zwischen der Cloud- und der Edge-Ebene erledigen lassen. Die Übertragungsstrecken für Daten werden verkürzt und Latenzzeiten reduziert. Insgesamt sinken dank der lokalen Datenverarbeitung die Bearbeitungszeiten. Prozesse werden echtzeitfähig.
Als intelligente Networking-, Computing- und Storage-Knoten agieren so genannte Fog Nodes. Sie verbinden die Endgeräte im Edge Layer über einen intelligenten Fog Layer mit der Cloud. Abhängig von den Anforderungen der Endgeräte und der Anwendungen werden bestimmte Daten im Fog Layer verarbeitet und vorgehalten, andere Daten werden an zentrale Datenverarbeitungsprozesse in Cloud-Rechenzentren weitergeleitet.
Die wichtigsten Ziele des Fog Computings sind die Reduzierung der in die Cloud zu transportierenden Datenmengen, das Verringern von Bearbeitungs- und Latenzzeiten sowie die Steigerung der Effizienz des Cloud Computings. Auch Compliance-Anforderungen oder Vorgaben zur Datensicherheit können Gründe für den Einsatz des Foggings sein. Typische Anwendungsbereiche des Fog Computings sind das Internet der Dinge (IoT), Prozesse der Industrie 4.0, autonomes Fahren oder die Smart City. Auch die 5G-Mobilfunktechnik integriert Konzepte des Foggings.
2015 gründete Cisco zusammen mit anderen namhaften Unternehmen wie Microsoft oder Intel und mit wissenschaftlichen Einrichtungen wie Universitäten das OpenFog Consortium. Primäre Aufgabe des Consortiums ist die Standardisierung von Fogging-Technologien. 2019 verschmolz das OpenFog Consortium mit dem Industrial Internet Consortium.
Abgrenzung zwischen Fog Computing, Cloud Computing und Edge Computing
Auch wenn die Begriffe Fog Computing, Cloud Computing und Edge Computing von Unternehmen oft technisch etwas unterschiedlich interpretiert und teilweise als Marketingbegriffe verwendet werden, lassen sich die verschiedenen Technologieansätze dennoch deutlich voneinander abgrenzen.
Cloud Computing lässt sich als Oberbegriff verwenden. Fog Computing und Edge Computing sind spezielle Architekturkonzepte des Cloud Computings. Während beim Cloud Computing Services wie Rechenleistung, Networking oder Storage innerhalb der Netzwerkwolke in zentralen oder bis zu einem gewissen Grad verteilten Cloud-Rechenzentren erbracht werden, verschiebt das Fog Computing den Ort der Serviceerbringung an den Rand der Netzwerkwolke. Die Datenverarbeitung verlagert sich durch intelligente Fog Nodes, eine Art Minirechenzentren, in Richtung der Entstehung der Daten im Edge-Bereich. Das Edge Computing sorgt für eine noch stärkere Dezentralisierung der Datenverarbeitung, indem Services nicht mehr nur in der Cloud oder in der Fog-Ebene, sondern direkt in den Endgeräten außerhalb der Cloud im Edge-Bereich erbracht werden. Endgeräte erhalten eine eigene Intelligenz, mit der sie selbst Datenverarbeitungsprozesse erledigen und mit anderen Endgeräten direkt kommunizieren können.
Das Architekturkonzept des Fog Computings
Im Vergleich zum Cloud Computing sieht das Architekturkonzept des Fog Computings eine zusätzliche Ebene vor. Zwischen der Cloud-Ebene und der Edge-Ebene ist eine Fog-Ebene eingefügt. Es sind folglich diese drei Architekturebenen vorgesehen:
1. Cloud-Ebene
2. Fog-Ebene
3. Edge-Ebene
Die Endgeräte, die Daten erheben, bereitstellen und die Datenverarbeitungsprozesse anstoßen, befinden sich in der Edge-Ebene. Sie kommunizieren nicht direkt mit der Cloud, sondern mit der Fog-Ebene als Zwischenebene zwischen Cloud und Edge. Sind Konzepte des Edge Computings in das Gesamtmodell integriert, können Endgerät bestimmte Datenverarbeitungsprozesse selbst durchführen. Alle Daten, die nicht im Edge verarbeitet werden, gelangen zunächst in die Fog-Ebene zu den so genannten Fog Nodes.
Stand: 08.12.2025
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Die Fog Nodes besitzen eigene Intelligenz und stellen Services wie Networking, Computing und Storage bereit. Mit diesen Services sind sie in der Lage, Datenverarbeitungsvorgänge in Edge-Nähe durchzuführen. Bei Bedarf lassen sich die Daten der Endgeräte oder die von den Fog Nodes vorverarbeiteten Daten an die Cloud-Ebene übergeben und dort zur weiteren Analyse oder Verarbeitung der Prozessierung in einem zentralisierten Cloud-Rechenzentrum zuführen.
Einsatzmöglichkeiten des Fog Computings
Das Fog Networking bietet eine große Vielfalt an Einsatzmöglichkeiten. Für echtzeitfähige Prozesse der Industrie 4.0 oder die massenhafte Vernetzung und Datenverarbeitung der Geräte des Internet of Things (IoT) und des Industrial Internet of Things (IIoT) stellen Fog Computing und Edge Computing Schlüsseltechnologien dar. Daten großer Sensornetze lassen sich am Netzwerkrand von den Fog Nodes verarbeiten und die Ergebnisse mit minimalen Latenzzeiten bereitstellen. Innerhalb kürzester Zeit erhalten Anlagen, Maschinen, Prozesse oder IoT-Geräte die benötigten Steuerinformationen zurück.
Eine weitere Einsatzmöglichkeit des Fog Computings ist das autonome oder das halbautonome Fahren. Die zahlreichen von den Sensoren der intelligenten Fahrzeuge erfassten Daten müssen mit kurzen Verzögerungszeiten im Millisekundenbereich verarbeitet und analysiert werden, um direkt auf aktuelle Umgebungsbedingungen, Verkehrslagen, Fahrsituationen und unvorhergesehene Ereignisse zu reagieren. Fog Nodes in unmittelbarer Nähe zu den Fahrzeugen, beispielsweise innerhalb der Verkehrsinfrastruktur, erfüllen diese Anforderungen. Fog Networking eignet sich für Anwendungen einer vernetzten Stadt (Smart City) mit ihren intelligenten Verkehrs- und Versorgungsnetzen.
Zur mobilen Versorgung dieser Anwendungen sind in modernen 5G-Mobilfunknetzen Konzepte des Fog Networkings integrierbar. Damit schließt sich die Lücke zwischen den von der 5G-Technik bereitgestellten hohen Bandbreiten und den langsamen Datenverarbeitungsvorgängen zentralisierter Cloud-Services.
Die Vorteile des Fog Computings kurz zusammengefasst
Gegenüber klassischem Cloud Computing mit zentralisierten Cloud-Services bietet das Fog Computing eine Vielzahl an Vorteilen. Kurz zusammengefasst ergeben sich durch Fogging unter anderem folgende Vorteile:
kürzere Latenz- und Übertragungszeiten
höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit der Daten
Reduzierung der in der Cloud zu übertragenden Datenmengen und Einsparung von Cloud-Bandbreiten
Unabhängigkeit von den zentral verfügbaren Übertragungs-, Storage- und Rechenkapazitäten
echtzeitfähige Anwendungen durch die beschleunigten Verarbeitungs-, Analyse- und Entscheidungsprozesse
Bereitstellung elementarer Datenverarbeitungsservices auch ohne Verbindung zu zentralen Cloud-Rechenzentren
höhere Verfügbarkeit der Anwendungen
höheres Schutzniveau sensibler oder kritischer Daten durch die lokale Datenhaltung und Datenverarbeitung
schnelle Reaktion auf neue Anforderungen und agile Bereitstellung spezifischer Services in der Fog-Ebene
Die Nachteile des Fog Computings kurz zusammengefasst
Den zahlreichen Vorteilen des Fog Networkings stehen einige Nachteile gegenüber. Die Nachteile des Fog Computings sind kurz zusammengefasst diese:
Bereitstellung von Intelligenz und Cloud-Computing-Services am Rand des Netzwerks erfordert zusätzliche IT-Ressourcen und IT-Komponenten. Eine komplexere Architektur ist die Folge
dezentrale Hardware muss betrieben, gewartet und gemanagt werden – es entstehen höhere Kosten
es sind dezentrale Cyber-Security- und Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren
es entsteht eine größere Anfälligkeit für Man-in-the-Middle-Angriffe durch das Vortäuschen dezentraler Fog-Services
schwierige kurzfristige Skalierbarkeit von Rechenleistung und Speicherplatz