Le Fog Computing est un paradigme qui étend l'informatique et les services en nuage à la périphérie du réseau. Comme le nuage, le brouillard fournit des services de données, de calcul, de stockage et d'application aux utilisateurs finaux. Les caractéristiques distinctives du brouillard sont sa proximité avec les utilisateurs finaux, sa distribution géographique dense et son support de la mobilité. Les services sont hébergés à la périphérie du réseau ou même sur des dispositifs finaux tels que des décodeurs ou des points d'accès. Ce faisant, le Fog réduit la latence des services et améliore la qualité de service, ce qui se traduit par une expérience utilisateur supérieure. Le Fog Computing prend en charge les applications émergentes de l'internet de tout (IoE) qui exigent une latence en temps réel/prévisible (automatisation industrielle, transport, réseaux de capteurs et d'actionneurs). Grâce à sa large distribution géographique, le paradigme Fog est bien positionné pour le big data en temps réel et l'analyse en temps réel. Le brouillard prend en charge des points de collecte de données densément distribués, ajoutant ainsi un quatrième axe aux dimensions du Big Data souvent mentionnées (volume, variété et vélocité).
Contrairement aux centres de données traditionnels, les dispositifs Fog sont répartis géographiquement sur des plates-formes hétérogènes, couvrant plusieurs domaines de gestion. Cisco s'intéresse aux propositions innovantes qui facilitent la mobilité des services entre les plateformes, ainsi qu'aux technologies qui préservent la sécurité et la confidentialité des utilisateurs finaux et du contenu entre les domaines.
Le brouillard offre des avantages uniques pour les services dans plusieurs secteurs verticaux tels que l'informatique, le divertissement, la publicité, l'informatique personnelle, etc. Cisco est particulièrement intéressé par les propositions qui se concentrent sur les scénarios de Fog Computing liés à l'Internet de tout (IoE), aux réseaux de capteurs, à l'analyse de données et à d'autres services à forte intensité de données, afin de démontrer les avantages de ce nouveau paradigme, d'évaluer les compromis dans les déploiements expérimentaux et de production et d'aborder les problèmes de recherche potentiels pour ces déploiements.
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