Erb, Yannick

Problemstellung:

Fog Computing stellt eine in der Forschung zunehmend diskutierte neue Alternative zum Cloud Computing dar. Trotz diverser Vorteile und Potentiale, lassen sich in der Praxis aktuell jedoch nur wenige Early-Adopter feststellen, die im Rahmen ihrer Wertschöpfung auf Fog Computing setzen. Beispielsweise nutzt die Hilti Group, ein bekannter Werkzeughersteller, im Rahmen ihrer „Hilti Neuron“ Reihe ein Fog Computing Konzept um die im Akku der Werkzeuge gespeicherten Informationen während des Ladevorgangs in die „Hilti Cloud“ zu übertragen. So kann die Hilti Group ihren Kunden Dienste, wie zum Beispiel Werkzeugauslastungsanalysen oder Werkzeug-Tracker anbieten, ohne dass die Werkzeuge selbst eine Internetverbindung haben müssen. Als Basis für weitere Forschung auf dem Gebiet, müssen die angesprochenen Early Adopter identifiziert und analysiert werden. Eine Recherche und Identifikation dieser Unternehmen, sowie eine Untersuchung der genutzten Fog Computing Lösungen könnte dabei helfen zu erkennen, in welchen Bereichen Fog Computing sich zum jetzigen Zeitpunkt bereits einsetzen lässt und wo eine Diskrepanz zwischen Forschung und Praxis besteht.

Ziel der Arbeit:

Ziel der Arbeit ist es einen Überblick über in der Praxis verwendete Fog Computing Lösungen zu erhalten. Dazu sollen zunächst existierende Praxislösungen recherchiert und identifiziert werden, um die gefundenen Praxislösungen dann anhand mehrerer Dimensionen zu codieren.

Einstiegsliteratur:

Iorga, M., Feldman, L., Barton, R., Martin, M. J., Goren, N., & Mahmoudi, C. (2018). Fog computing conceptual model: Recommendations of the National Institute of Standards and Technology. Special Publication 500-325, 1–8. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.500-325

Yousefpour, A., Fung, C., Nguyen, T., Kadiyala, K., Jalali, F., Niakanlahiji, A., Kong, J., & Jue, J. P. (2019). All one needs to know about fog computing and related edge computing paradigms: A complete survey. Journal of Systems Architecture, 98, 289–330. https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2019.02.009