A fizikai réteg például a gépekből, robotokból, valamint az ezekhez kapcsolódó szenzorokból áll. Egy másik az adatgyűjtés, adatelemzés, ami ipari környezetben nagyon nagy mennyiségű, nagy sebességgel változó és nagyon változatos adatok feldolgozásáról szól, vagyis Big Data. A hatalmas adatmennyiség gyors elemzési és feldolgozási szükséglete miatt az adatelemzőréteg újabb rétegekre bomlik. Ezek különbségeit tekintjük át röviden ebben a cikkben.
Edge computing
Az Edge computing esetében a fizikai gyártó gépek, szenzorok közvetlenül adatfeldolgozó eszközökhöz kapcsolódnak. Ezek az eszközök különböző műveleteket végeznek a bejövő adatokon, itt főként aggregálásra, transzformálásra vagy egyéb, kevésbé számítás igényes algoritmusok futtatására kell gondolnunk. Ezt a technológiát főként azokban az esetekben használják, amikor a beérkező adat digitálisan fel nem ismerhető formában érhető el az eszközök számára. Ebben az esetben az edge node-ok áttranszformálják a beérkező adatokat digitálissá és továbbítják azokat a „fog réteg” felé, további analízisre. Lehetséges továbbá, hogy kevésbé számítás igényes előkalkulációkat futtassunk az edge node-on, de ez nem igazán javasolt, hiszen így elvesztjük a lehetőségét annak, hogy komplex algoritmusokat futtassunk a nyers adatokon a „fog rétegben”.
Cloud computing
Cloud computing esetében erőforrásokat vásárlunk cloud szolgáltatóktól, ahová aztán „felrakhatjuk” az adatokat analízis céljából. Azonban megjegyzendő, hogy az IoT rendszerek esetében ez nem jelenti azt, hogy minden nyers adatot „feltöltenénk” a cloud-ba. A cloud computing esetében fontos megkülönböztetni a publikus és a privát verziót. A publikus eset nem azt jelenti, hogy az adataink nyilvánosak lesznek bárki számára, egyszerűen azt értjük ez alatt, hogy az erőforrásokat és adott szolgáltatásokat bárki elérheti, illetve megrendelheti, aki azt megfizeti. A privát cloud rendszerek többet jelentenek annál, mint egy szervezet több telephelyéről vagy gyáráról csatlakoznak egy egységesített központi architektúrába, ez igazából egy adatközpont, amit az adott vállalat birtokol. Fontos kiemelni, hogy mindkét rendszer hálózatfüggő, ezáltal Ipar 4.0 architektúra esetén, például gyárak közötti aggregált adatok analízisére javasolt használni.
Fog computing
A FOG computing kifejezés önmagában is nagyon képletes. Ahogy magyarban is a köd a föld felszínének közelében található felhőt jelenti, ugyanezt jelenti az informatikában is. A fog tartalmazza a cloud megoldások minden előnyét a rendelkezésre állásra, skálázhatóság, megbízhatóságra vonatkozóan, ugyanakkor miután nem a felhőben működik, hanem a gyárakban, így kiküszöböli a felhő két legnagyobb hiányosságát: a kapcsolati bizonytalanságot és késleltetést. Ahhoz pedig, hogy gépek működésébe érdemben be lehessen avatkozni, sokszor pillanatok alatt kell reagálni. A Fog computing tulajdonképpen arról szól, hogy az edge node-ok által gyűjtött adatokon nagy számításigényű, komplex algoritmusokat futtassunk. Ezen számítások nem elérhetőek az edge node-on, ebből fakadóan nem kivitelezhető a futtatásuk ott, továbbá az edge eszközök nem látnak rá többi eszközre, nem kapják meg az adataikat, így nem érzékelik az ott történő eseményeket. A gyári komplex eseménytereket – vagyis a gyártási folyamat különböző lépéseit összefüggéseit és kölcsönhatásait – valós időben kiértékelni nem lehet az edge rétegben, a késleltetés és a kapcsolati bizonytalanság miatt a cloud-ban sem. Ez valósul(hat) meg a fog rétegben. Nagyon sok szenzor mikroszekundum bontásban szolgáltat adatokat és esetenként másodpercek alatt kell a beérkező jeleket kiértékelni, döntéseket hozni és beavatkozni a működésbe, vagyis az edge réteg felé visszaküldve a rendszer képes arra, hogy bármely gépet vagy eszközt vezéreljen komplex, feldolgozott események alapján.
Nem jelenthető ki, hogy az Edge, Fog és a Cloud computing bármelyike önmagában tökéletesen elég lenne egy Ipar 4.0 rendszer lefedéséhez. Megvalósítási tapasztalataink azonban azt mutatják, hogy fokozatosan a „fog réteg” válik az ipari IoT megoldások legfontosabb elemévé. Együttműködésben az Edge és a Cloud rendszerekkel.
