As the Internet of Things (IoT) becomes a part of our daily life, there is a rapid growth in connected devices. A well-established approach based on cloud computing technologies cannot provide the necessary quality of service in such an environment, particularly in terms of reducing data latency. Today, fog computing technology is seen as a novel approach for processing large amounts of critical and time-sensitive data. This article reviews cloud computing technology and analyzes the prerequisites for the evolution of this approach and the emergence of the concept of fog computing. As part of an overview of the critical features of fog computing, we analyze the frequent confusion of the concepts of fog and edge computing. We provide an overview of fog computing technologies: virtualization, containerization, orchestration, scalability, parallel computing environments, as well as a systematic analysis of the most popular platforms that support fog computing. As a result of the analysis, we offer two approaches to classification of the fog computing platforms: by the principle of openness/closure of components and a three-level classification based on the provided platform functionality (Deploy-, Platform- and Ecosystem as a Service).


翻译:以云计算技术为基础的成熟方法无法在这种环境中提供必要的服务质量,特别是在减少数据潜伏方面。今天,雾计算技术被视为处理大量关键和时间敏感的数据的一种新颖方法。文章回顾了云计算技术,分析了这一方法的演变和雾计算概念的出现的先决条件。作为雾计算关键特征概览的一部分,我们分析了雾计算概念和边缘计算概念的经常混淆。我们概述了雾计算技术:虚拟化、集装箱化、调控、可扩展性、平行计算环境,以及系统分析支持雾计算的最受欢迎的平台。作为分析的结果,我们提出了对雾计算平台进行分类的两个方法:根据开放/闭关原则以及基于所提供的平台功能(Deplove-Slocision-System as a service)的3级分类。

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