FOG COMPUTING by Gianella Sofía Yupton Soplapuco

Webgrafía

2025-01-28 11:01:10 UTC

5. IBM Edge Computing

josefernandezaraque — 2025-01-28 11:02:25 UTC

6. FogFlow (FIWARE)

josefernandezaraque — 2025-01-28 11:03:37 UTC

9. Google Classroom

gianellayuptonsoplapuco — 2025-01-28 11:06:29 UTC

Se podría usar Fog para sincronizar tareas, guardar documentos localmente en nodos escolares y reducir la latencia en áreas con conectividad limitada.

Beneficio: Permitir que los estudiantes y docentes trabajen offline en una red local y luego sincronicen los datos con la nube cuando sea posible.

1. Internet de las cosas (IoT)

claudiagarridourena — 2025-01-28 11:07:00 UTC

Ciudades inteligentes : Gestión del tráfico en tiempo real, alumbrado público eficiente y monitoreo ambiental.

Hogares inteligentes : Procesamiento local de datos para dispositivos IoT, como termostatos y cámaras de seguridad.

12. E-learning Personalizado

2025-01-28 11:11:10 UTC

Análisis local de datos de estudiantes (como progreso, interacciones y rendimiento) para ajustar el contenido educativo en tiempo real.

10. Monitoreo y Seguimiento de Estudiantes

2025-01-28 11:12:29 UTC

Implementar sensores y cámaras con procesamiento local para analizar la asistencia y el comportamiento en tiempo real.

Ejemplo: EdgeX Foundry puede usarse para conectar dispositivos de monitoreo y procesar datos sin necesidad de depender de la nube.

3. Laboratorios Virtuales y Realidad Aumentada

sarayrodriguezgomez — 2025-01-28 11:12:53 UTC

Fog Computing reduce la latencia en aplicaciones de realidad virtual y aumentada, esenciales para simulaciones en laboratorios educativos.
Microsoft Azure IoT Edge puede integrarse con herramientas de simulación para dar soporte local a la experiencia de aprendizaje.

2. Aulas inteligentes

claudiagarridourena — 2025-01-28 11:14:44 UTC

Procesamiento de datos locales para gestionar sensores en el aula (como iluminación, temperatura y dispositivos de asistencia).
Ejemplo: Usar AWS IoT Greengrass para conectar dispositivos y realizar análisis local en el aula.

8. Edgify

josefernandezaraque — 2025-01-28 11:18:08 UTC

Plataforma de aprendizaje federado que permite entrenar modelos de inteligencia artificial en dispositivos locales (ideal para personalización en el aprendizaje).
Se puede usar para análisis de rendimiento en tiempo real.

4. Kaltura (Plataforma de Videoeducación)

sarayrodriguezgomez — 2025-01-28 11:18:55 UTC

Al implementar Fog Computing, los servidores locales pueden gestionar transmisiones en vivo y grabaciones sin sobrecargar la red principal.

LanSchool Air

josefernandezaraque — 2025-01-28 11:19:03 UTC

Sistema de gestión de aulas que funciona localmente o con la nube.
Fog Computing podría optimizar su desempeño en redes locales escolares, mejorando la latencia.

OpenEdX + FogFlow

josefernandezaraque — 2025-01-28 11:19:56 UTC

Implementación de OpenEdX (plataforma de cursos online) con procesamiento Fog para gestionar datos de estudiantes localmente y optimizar el rendimiento.

7. Google Workspace (con Fog Computing personalizado)

josefernandezaraque — 2025-01-28 11:20:11 UTC

Aplicaciones como Google Meet, Classroom o Drive podrían integrarse con nodos Fog para mejorar la latencia en zonas con conexión limitada.

11. Microsoft Teams for Education

gianellayuptonsoplapuco — 2025-01-28 11:26:48 UTC

Reducción de la congestión en redes locales y optimización de videoconferencias en tiempo real.