Fog computing

Dès 2012, le concept de l'informatique en brouillard a émergé d'une généralisation des idées de l'informatique en nuage à la périphérie des réseaux, notamment pour répondre aux besoins de performances liés à l'utilisation d'un grand nombre de capteurs ou d'objets connectés dans un contexte de traitement en temps réel[4].

En novembre 2015, le consortium OpenFog est créé, sous l'impulsion de ARM, Cisco, Intel, Microsoft, et l'Université de Princeton (membres fondateurs)[5]. Ce consortium, qui compte 62 membres (sociétés industrielles et universités) en avril 2018[6], a pour but de définir un cadre architectural et des standards ouverts pour l'informatique en brouillard, afin de faciliter l'interopérabilité de ses composantes et la mise à l'échelle des capacités géodistribuées. Le 31 janvier 2019 le consortium fusionne avec l'Industrial Internet Consortium qui intègre le fog avec ses autres initiatives[7].

La norme IEEE[8] définit le « fog computing » comme « une architecture horizontale au niveau du système qui distribue les ressources et les services de calcul, de stockage, de contrôle et de mise en réseau à travers tout le continuum cloud-objets »[9].

Cette informatique géodistribuée se caractérise[4] en général par:

• la mise en œuvre d'un grand nombre de capteurs intelligents ou d'objets connectés,
• l'utilisation de l'informatique en nuage,
• des volumes de données importants à traiter,
• une sensibilité à la latence des communications dans le réseau,
• une large distribution géographique des objets connectés et/ou la prise en compte de leur localisation,
• une hétérogénéité des équipements,
• l'utilisation de réseaux sans-fils et/ou d'équipements mobiles.

Outre la décentralisation des traitements et l'optimisation des communications, l'informatique géodistribuée permet un meilleur contrôle des équipements, des flux d'informations et des services deployés [10] et une meilleure sécurité[11] - [12].

L'informatique géodistribuée (« fog computing ») et l'informatique en périphérie (« edge computing ») ont beaucoup de similarités : les deux concepts décentralisent les données et distribuent les traitements avec des technologies réseau similaires. La différence principale est que l' « edge computing » tend a décentraliser les traitements le plus possible sur les équipements à la périphérie des réseaux, c'est-à-dire les ordinateurs auxquels sont reliés les capteurs, alors que l'informatique géodistribuée cherche à distribuer les traitements sur des unités du réseau local, en utilisant des stratégies d'agrégation de données intermédiaires lorsque c'est nécessaire[13] - [14].