Размышления о «туманных вычислениях» / Habr

Доброго времени суток.
На Хабре уже мелькала статья на данную тематику. Я хочу попробовать развить эту тему, и поделиться своими мыслями — как бы оно могло быть.
Итак, что же такое «туманные вычисления», или «fog computing». Это вычисления, основанные на распределенной инфраструктуре с негарантированной доступностью. Топологически — это ячеистая (mesh) сеть с динамической маршрутизацией, узлами которой являются сравнительно однородные по вычислительной мощности компьютеры.
В идеале, в эру «туманных вычислений» компьютеры-узлы находятся буквально повсюду — под ногами, в воздухе, на улице… Они настолько миниатюрны и дешевы, что их можно носить с собой килограммами. В наше время это скорее всего будет какая-то программная среда, консолидируюшая ресурсы множества виртуализованных «капель», и позволяющая на такой параллельной машине выполняться программам, написанным под кросс-платформенные среды — платформенная зависимость в таком окружении будет убийственна. Скорей всего, речь будет идти о Java, CLR, Python, JavaScript…

Что касается аппаратной базы — вряд ли это будут микроконтроллеры в чистом виде — ресурсы микроконтроллера сильно ограничены и малодостаточны для создания разделяемой среды. А ведь скорей всего, «капли» будут обслуживать параллельно несколько потребителей. Но сама концепция исполнения таких устройств близка к концепции микроконтроллера, или SoC. По моему разумению выглядеть чип такого устройства будет следующим образом: на одном кристалле размещаются многоядерный CPU, GPU, 3-4 Гб DRAM, и 32 Гб SSD плюс периферийная логика по минимуму. Наружу выходит минимум интерфейсов — SATA и SD для «программирования» (записи ОС на SSD), HDMI+VGA+USB в случае если система используется в качестве рабочего места, LightPeak или 10GE для межсистемных коммуникаций. Если это управляющий узел — то GPIO. Возможно — какой-то локальный радиоинтерфейс. В целом такая система стремится к дизайну Atom CE или Raspberry Pi — минималистичный энергоэффективный вычислительный комплекс. Безусловно, найдется место и для аккумулятора, и для беспроводного приемника электроэнергии.

Программная основа в первую очередь, вероятно, будет включать в себя гипервизор, способный консолидировать мощность «туманной сети» и представлять их как одну многопроцессорную систему. Такой подход в свое время уже использовался в ОС OpenMosix. Запрошенные потребителем (другой «каплей») ресурсы выделятся в виде виртуальной машины, в которой запускается, например, bare-metal Java-машина. В ней развертывается пакет приложения, приложение запускается, и так далее…

Особо стоит упомянуть о роли компьютеров-каплей в качестве «пользовательского терминала» — это единственный сценарий, когда к «капле» подключается какая-то периферия. Мне это видится, как некие устройства оболочки, наподобие SmartDocks от Motorola: оболочка-смартфон, оболочка-планшет, оболочка-ноутбук, оболочка-десктоп. Оболочка-ноутбук и оболочка-десктоп вполне могут вмещать в себя несколько модулей, и таким образом нести многоузловой частный кластер, «облачко тумана». А человек превращается в реальную PAN.

При таком подходе апгрейд системы превращается в простое подключение новых узлов. Если узлы-капли будут размером с MicroSD-карточку, будущим системным блоком вполне может оказаться трехлитровая банка с пластинами беспроводного питания по торцам, и тоненькой ниточкой оптики к огромному монитору.
В такой ситуации «три килограмма контрафактных серверов» уже не выглядят бредом.

Суммируя вышесказанное, можно отметить, что нам не видать «туманных ПК» и «туманных сетей» пока не будут выполнены следующие требования:

— Наличие высокоэффективных (в Вт/MIPS) SoC распространенной архитектуры (ARM, x86, AMD64) с минимальной обвязкой по экстремально низкой цене ($2 — $10)
— Стандартизация и распространение консолидирующих гипервизоров
— Повсеместное распространение IPv6 и скоростных интерфейсов — как кабельных, так и беспроводных.

— Наличие дешевых и емких источников автономного питания (как минимум на порядок более емких, чем литий-ионные аккумуляторы)

За кадром остались вопросы аутентификации, авторизации, и разделения ресурсов «капли» несколькими «туманными сетями».

ЧТО ТАКОЕ «ТУМАННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ»?

ЧТО ТАКОЕ «ТУМАННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ»?

Судя по всему, российские элиты продолжают искать пути, чтобы разрушить сырьевое проклятие страны. Недавно к списку передовых технологий, которые собираются продвигать в стране, – квантовой телепортации, высокоскоростному трубопроводу Hyperloop и блокчейну, – добавилось новое направление с не менее интригующим названием: президент Владимир Путин поручил проработать вопрос о развитии в стране технологии «туманных вычислений» (fog computing). Slon Magazine разобрался, что в реальности стоит за этими словами.

Что такое туманные вычисления?

Это модель, в которой для хранения данных, их анализа и принятия решений используются ресурсы устройств, работающих «на земле» (персональных компьютеров, гаджетов, бытовых приборов, дронов, видеокамер и так далее), а не центральных узлов сети.

Проще понять смысл термина, отталкиваясь от понятия «облако», с которым уже многие знакомы. В облачной модели основные функции выполняют централизованные дата-центры, которые собирают данные с крайних узлов сети и находят им дальнейшее применение. Облака, содержащие миллионы терабайт информации, есть у всех IT-гигантов: Apple, Google, Intel и других. В облачной модели многое зависит от пропускной способности каналов, по которым идет обмен информацией между облаком и периферией. По замыслу авторов идеи туманных вычислений, передача значительной части этой работы «на места» позволит увеличить скорость принятия решений. Централизованное «облако» и децентрализованный «туман» не исключают друг друга, а скорее взаимодополняют.

Где можно использовать модель?

Туманные решения лучше всего пригодны для интернета вещей – сети, в которой различные устройства взаимодействуют друг с другом и окружающей средой на основе определенных правил (давно не было дождя – поливается грядка) или по команде человека. Если удастся добиться успешного воплощения модели в жизнь, она будет наиболее эффективна в сферах, где критически важна оперативность реагирования и безопасность: в медицине, электроэнергетике, автомобилестроении и так далее. Следом предположительно последуют отрасли, где оперативность будет не так сильно важна, однако дополнительная автоматизация может увеличить эффективность процессов.

«Например, расположенные вокруг торгового центра камеры и датчики могут непрерывно передавать данные о потоке клиентов и трафике. Торговый центр извлекает определенную пользу из получаемых данных, отсылая их в облако для анализа и выявления долговременных тенденций. Но эту пользу можно многократно увеличить, если система сможет обрабатывать данные локально и в реальном времени, а затем мгновенно предпринимать соответствующие меры, вызывая, к примеру, дополнительных кассиров перед наплывом покупателей», – приводит пример Мачек Кранц, вице-президент производителя роутеров Cisco, который стал основным популяризатором понятия.

У модели, вероятно, будут ограничения с точки зрения длительности хранения данных – до нескольких недель, предполагают разработчики Cisco. То есть ваш робот-пылесос едва ли будет «помнить» в деталях историю уборок квартиры: это попросту не нужно и потребует от пылесоса и окружающих его вещей дополнительных объемов памяти. Другое дело архив фильмов и звукозаписей, который большинство людей хотели бы сохранять в течение многих лет – в данном случае больше подойдут облачные решения.

Кто занимается развитием технологии?

В 2015 году был создан консорциум Open Fog, куда, помимо «туманного евангелиста» Cisco, вошли другие гиганты индустрии (GE Digital, Schneider Electric, Dell, Intel, Microsoft и другие), а также Принстонский университет. Его целью является создание открытой архитектуры, которой смогут пользоваться производители, с целью обеспечения совместимости разных устройств друг с другом.

О технологических прорывах организации не сообщалось, зато популяризаторы «тумана» любят эксплуатировать поэтическую мощь образа. Так, например, начинается пост исполнительного директора Open Fog Линн Кэнэвэн на сайте консорциума:

«В детстве я каждое лето проводила в маленьком коттедже на побережье штата Мэн. Я знала про туман все – все типы тумана. Иногда туман поднимался не спеша. А бывало, что плотные слои тумана быстро окутывали побережье, скрывая все, что было в поле вашего зрения. Туман был неотвратимым. Непреклонным. Могучим».

Каковы экономические перспективы?

В 2015 году рынок интернета вещей, где в основном будут применяться туманные вычисления, оценивался консалтинговой компанией IDC в $2,7 млрд. По ее прогнозу, спустя пять лет он вырастет до $7,1 млрд.

Кто займется «туманом» в России?

Поручение Путина адресовано Минкомсвязи, Минпромторгу, Агентству стратегических инициатив и государственной компании «Ростелеком». Минкомсвязи, в свою очередь, обращалось за консультациями к российским игрокам IT-отрасли, в том числе к компании «Т-Платформы», которая разрабатывает суперкомпьютеры.

Георгий Неяскин


Туманные вычисления | АЙК Обнинск

Туманные вычисления призваны расширить облачные функции хранения, вычисления и сетевого взаимодействия. Концепция предполагает обработку данных на конечных устройствах сети (компьютерах, мобильных устройствах, датчиках, смарт-узлах и т.п.), а не в облаке, решая таким образом основные проблемы, возникающие при организации интернета вещей.

В 2011 году данный термин ввёл в обращение Флавио Бономи.

Он предложил концепцию Fog Computing по аналогии с «облачными вычислениями» (Cloud Computing), как расширение «облака» до границ сети. Технологически, концепция Fog Computing тесно связана с распределёнными (облачными) дата-центрами, в которых серверы дата-центров могут располагаться во многих местоположениях, вплоть до границы сети. Дата-центры могут быть небольшими (контейнерного, модульного или мобильного исполнения), являясь фактически «выносами» крупных дата-центров. Таким образом, отличительная черта Fog Computing — приближенность к конечным пользователям и поддержка их мобильности.

Развитие интернета вещей (IoT, Internet of Things) потребовало поддержки мобильности устройств IoT для различных местоположений с геолокацией и с небольшой задержкой на обработку данных. Поэтому была предложена новая платформа для удовлетворения таких требований, которая и получила название Fog computing – «туманные вычисления». Её основной особенностью является обработка данных в непосредственной близости от источников их получения, без необходимости их передачи в крупные дата-центры только для того, чтобы их там обработать и передать назад результаты.

Таким образом, становится ясным происхождение термина «туманные вычисления»: когда густое облако опускается до поверхности земли (на границу сети), мы видим туман.

Проекты:

— Sonm

Стандартизация:

В 2015 году с целью выработки единых подходов к реализации Fog компаниями ARM, Cisco, Dell, Intel, Microsoft, а также Принстонским Университетом (Princeton University), в США был создан консорциум OpenFog Consortium. В дальнейшем, в консорциум OpenFog вошло много других компаний (General Electric, Hitachi, ZTE и др), а также университетов, например, ShanghaiTech University. К 2018 году в OpenFog выходят более 50 членов. Консорциум OpenFog разрабатывает стандартную архитектуру OpenFog RA (OpenFog Reference Architecture).

Реализация и архитектура:

Как Cloud, так и Fog Computing, используют сходные ИТ-ресурсы: вычислительные устройства (серверы и процессоры компьютеров пользователей), узлы коммутации сети и системы хранения данных. Однако, расширение облака до границ сети не сводится лишь к масштабированию этого облака. Техническая реализация, а также спектр приложений Fog, могут значительно отличаться от Cloud. Fog предназначен, в основном, для приложений и услуг, которые плохо работают в архитектуре Cloud Computing, либо вообще не могут в ней работать. В основном, это область интернета вещей, нарастающее развитие которого не может быть полностью поддержано только при помощи решений Cloud. Развитие IoT столкнулось с необходимостью фильтрации и предварительной обработки данных перед отправкой в облако. В основном, это следующие приложения:

— Приложения, требующие низкой и предсказуемой задержки передачи информации по сети, например, игровые приложения или видеоконференции.

— Приложения для транспорта, такие как: беспилотные автомобили, скоростные поезда, интеллектуальные транспортные системы и др.

— Приложения, требующие локальной обработки данных в реальном времени, такие как: интеллектуальные системы электроснабжения (Smart Grid), интеллектуальные транспортные системы (ИТС), геофизическая разведка недр, управление трубопроводами, сенсорные сети мониторинга окружающей среды и пр.

Fog не является альтернативой для Cloud. Напротив, Fog плодотворно взаимодействует с Cloud, особенно в администрировании и аналитике данных, и такое взаимодействие порождает новый класс приложений.

Архитектура Fog Computing представляет собой некую «прослойку» на границе между облаком и устройствами интернета вещей с сенсорами, а также мобильными устройствами пользователей.

Основные архитектурные отличия Fog от Cloud:

— Обеспечение качества услуг (QoS, Quality of Service), что требует динамической адаптации приложений к состоянию сети.

— Отслеживание местоположения (Location Awareness) для того, чтобы поддерживать стабильность работы приложения в условиях мобильности терминала.

— Отслеживание контекстной информации (Context Awareness), т.е. способность обнаруживать наличие доступных ресурсов поблизости, чтобы задействовать их в работе приложения, с возможностью горизонтального взаимодействия.

В архитектуре Fog сетевые узлы (Fog Sites), расположенные ближе к облачным дата-центрам, обладают большей вычислительной мощностью и большим объёмом данных в системах хранения. Сетевые узлы, расположенные ближе к сенсорам интернета вещей и мобильным устройствам, обладают большей интерактивностью и быстрым откликом. Отличительной особенностью Fog является то, что в качестве сетевого узла могут выступать устройства пользователя, такие как персональные компьютеры, домашние шлюзы, телеприставки и мобильные устройства. Чтобы устройство пользователя могло работать как узел сети Fog, пользователь должен дать оператору связи соответствующее разрешение на использование вычислительной мощности своего гаджета в фоновом режиме, в обмен на различные льготы со стороны оператора.

Автономные системы управления транспортом (ADS, Autonomous Driving System):

ADS используют различные многорежимные сенсоры, технологии компьютерного зрения и анализа изображений, спутниковое и сетевое позиционирование на картах и предиктивную аналитику, на базе которых ADS помогает управлять водителю или управляет самостоятельно движущимся транспортным средством. В таких приложениях требуется высокое быстродействие, поэтому Fog-узел с элементами искусственного интеллекта необходимо размещать непосредственно в транспортном средстве.

Fog-системы в электронном здравоохранении (eHealth):

Fog-системы в медицине применяются в тех случаях, когда необходимо произвести оперативный анализ полученных данных с носимых пациентом датчиков и предпринять немедленные действия в соответствии с планом лечения.

Например, Fog-технологии уже применяются для контроля состояния больных диабетом и автоматического введения инъекций. Сенсор на теле пациента определяет критическое значение содержания сахара в крови, и через Fog-сеть выдает сигнал на выполнение инъекции при помощи микро-шприца, также расположенного на теле пациента. Таким образом, пациент избавляется от необходимости постоянно производить измерения и делать инъекции самому.

Fog-проекты облачных провайдеров:

В 2016 году три крупнейших провайдера облачных платформ — Amazon, Google и Microsoft — начали несколько проектов использования Fog Computing в своих экосистемах IoT, в которых применяется так называемая «безсерверная архитектура» (serverless architecture).

Безсерверная архитектура позволяет выполнять исходный код тысяч и миллионов пользователей (в частности, fog-устройств) внутри вычислительной среды, не заботясь о масштабировании ресурсов.

Microsoft:

Компания Microsoft анонсировала поддержку функций Azure (Azure Functions) внутри платформы разработки SDK (Software Development Kit). Функции Azure вначале были введены в семейства облачных продуктов с безсерверной архитектурой (Serverless Architecture), разработанных в Microsoft.

Amazon:

Компания Amazon разработала платформу Greengrass с поддержкой так называемых Lambda-функций (безсерверной архитектуры) в устройствах IoT при взаимодействии с облачной платформой AWS. Greengrass — это контейнер исполнения программного модуля, который может быть запущен непосредственно на Fog-устройстве, а не на сервере в дата-центре. Устройства с Greengrass могут обмениваться информацией между собой вне зависимости от наличия внешнего интернета, то есть горизонтально между Fog-устройствами при помощи различных радио-протоколов интернета вещей.

Google:

Google представил платформу для интернета вещей Android Things с поддержкой микрокомпьютеров Intel Edison и Joule 570x, NXP Pico i.MX6UL и Argon i.MX6UL, а также Raspberry Pi 3. Fog-приложения разрабатываются на платформе Android Studio для любого из этих устройств. Android Things также обеспечивает интеграцию с Google Play и всей экосистемой Android, на которой сейчас работают 90% смартфонов в мире. Таким образом, система Android Things даёт возможность любому Android-смартфону или планшету работать в качестве Fog-узла.

Эти проекты показывают тенденцию «коммодитизации» устройств IoT, то есть проектирование и создание их на базе общедоступных элементов Fog Computing.

В России технологии IoT и Fog Computing используются, например, в решениях «интеллектуальный карьер» российской компании «ВИСТ Майнинг Технолоджи» (слово «майнинг» в названии российской компании используется в своём исходном значении — добыча полезных ископаемых).

Преимущества и прогнозы:

Fog Computing — новая ступень развития облачных вычислений, которая снижает задержки, возникающие при передаче данных в центральное облако и обеспечивает новые возможности создания интеллектуальных устройств интернета вещей.

Преимуществом туманных вычислений является снижение объема данных, передаваемых в облако, что уменьшает требования к пропускной способности сети, увеличивает скорость обработки данных и снижает задержки в принятии решений. Туманные вычисления решают ряд самых распространенных проблем, среди которых:

— Высокая задержка в сети;

— Трудности, связанные с подвижностью оконечных точек;

— Потеря связи;

— Высокая стоимость полосы пропускания;

— Непредвиденные сетевые заторы;

— Большая географическая распределённость систем и клиентов.

Глобальный рынок Fog-систем оценивается в $18 млрд к 2022 году.

Самый большой потенциал развития технологии Fog computing имеют в следующих отраслях: энергетика, коммунальные службы, и транспорт, сельское хозяйство, торговля, а также здравоохранение и промышленное производство.

Энергетический сектор и коммунальные службы представляют собой наибольший рынок для систем Fog computing, с потенциалом роста до $3,84 млрд к 2022 году.

Сектор транспорта — второй по значимости потенциальный рынок для Fog computing с потенциалом роста до $3,29 млрд к 2022 году.

Отрасль медицины представляет третий по величине рынок Fog computing, объём которого оценивается в $2,74 млрд к 2022 году.

2016 год. Кремль поручил подготовить инфраструктуру туманных вычислений:

1 июля 2016 года стало известно о том, что Кремль поручил Минкомсвязи, Минпромторгу, а также другим ведомствам подготовить инфраструктуру туманных вычислений.

По данным «Коммерсанта», администрация президента направила в Минкомсвязи, Минпромторг, «Ростелеком» и Агентство стратегических инициатив (АСИ) письмо с подписью президента Владимира Путина на тему развития туманных вычислений в России.

Другой источник в одном из профильных министерств в разговоре с газетой уточнил, что результаты выполнения поручения нужно представить в октябре 2016 года. Отмечается, что инициатива по работе в данной сфере исходит от «Ростелекома» и АСИ, чью идею поддержали в администрации президента.

«Коммерсантъ» сообщает, что Минпромторг обратился к нескольким российским технологическим компаниям с просьбой предоставить экспертизу проекта. В частности, соответствующую просьбу министерство направило компании «Т-Платформы», которая занимается разработкой вычислительной техники.



Fog Computing. Размышления о «туманных вычислениях

Большинство облачных вычислительных служб подразделяются на три общие группы: инфраструктура как услуга (IaaS), платформа как услуга (PaaS) и программное обеспечение как услуга (SaaS). Такие службы иногда называют облачным вычислительным стеком, потому что они накладываются одна на другую. Если вы узнаете, что они из себя представляют и чем друг от друга отличаются, то вам будет проще реализовать поставленные бизнес-цели.

Еще один способ подхода к облачным вычислениям — рассмотреть его как виртуализованную платформу, которая обычно находится между устройствами конечного пользователя и облачными центрами обработки данных, размещенными в Интернете. Таким образом, облачные вычисления могут обеспечить более высокое качество обслуживания с точки зрения задержек, энергопотребления, снижения трафика данных в Интернете и т.д. главной особенностью облачных вычислений является его способность поддерживать приложения, требующие низкой латентности, распознавания местоположения и мобильности.

Инфраструктура как услуга (IaaS)

Платформа как услуга (PaaS)

PaaS относится к облачным вычислительным службам, которые поставляют среду, доступную по запросу, для разработки, тестирования, доставки приложений программного обеспечения и управления ими. PaaS упрощает разработчикам задачу быстрого создания веб-приложений или мобильных приложений без необходимости иметь дело с базовой инфраструктурой серверов, хранилища, сети и баз данных, необходимых для разработки. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое PaaS?

Эта возможность становится возможной благодаря тому, что компьютерные системы в тумане широко распространены очень близко к конечным пользователям. В облачных вычислениях хостинговые узлы должны обладать достаточной вычислительной мощностью и способностью к хранению для обработки запросов ресурсов, требующих больших ресурсов.

Облачные вычисления в действии

Как все это работает в реальном мире? Рассмотрим этот пример: система светофор в Чикаго оснащена интеллектуальными датчиками. Ожидается волна движения в городе, так как фанаты собираются отпраздновать победу своей команды. По мере накопления трафика данные собираются с отдельных светофоров. Приложение с открытым исходным кодом, разработанное городом для настройки интервалов и синхронизации светофоров, выполняется на каждом устройстве по краю. Приложение автоматически настраивает интервалы светофора в режиме реального времени, по краю, решая препятствия трафика в среднем, которые возникают и уменьшаются.

Программное обеспечение как услуга (SaaS)

SaaS — это метод доставки программного обеспечения для приложений через Интернет по запросу и обычно на основе подписки. В схеме SaaS облачные поставщики размещают программное обеспечение и базовую инфраструктуру и управляют ими, а также занимаются всем обслуживанием, включая обновление программного обеспечения и установку исправлений безопасности. Пользователи подключаются к приложению по Интернету, обычно с помощью веб-браузера на своем телефоне, планшете или ПК. Дополнительные сведения см. в разделе

Задержки трафика сведены к минимуму, и поклонники тратят меньше времени на свои автомобили и имеют больше времени, чтобы насладиться их большим днем. В примере светофоров нет смысла отправлять поток ежедневных данных трафика в облако для хранения и анализа. Инженеры имеют хороший контроль над нормальными трафиком. Соответствующей информацией являются данные датчиков, которые отклоняются от нормы, как данные дня парада. Такие данные будут отправляться в облако и анализироваться, обеспечивая прогностический анализ и позволяя городу улучшать и адаптировать реакцию своего приложения трафика на будущие аномалии трафика.

УДК: 004.45

ББК: 32.97-018.2

Саламатов И.А.

ЛОКАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ ЗА СЧЕТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОБЛАЧНО-ТУМАННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

SIMPLIFICATION OF DATA LOCALIZATION THROUGH THE USE OF CLOUD-FOG TECHNOLOGY

Ключевые слова: сетевые технологии, облачные технологии, туманные технологии, большие данные, ЦОД 1, Интернет вещей.

Keywords: network technologies, cloud computing, fog computing, big data, data center, IoT

Сочетание тумана, облака и вещей Интернет

Но поскольку зависимость от наших недавно подключенных устройств увеличивается вместе с преимуществами и использованием зрелых технологий, надежность шлюзов, которые делают Интернет функциональной реальностью, должна увеличиваться и доступность — практически гарантия. Использование надежных шлюзов на краю может укрепить всю инфраструктуру Интернета, поглощая большую часть обработки, прежде чем переместить ее в облако. Интеллектуальные вычисления могут удовлетворять требованиям надежных ответов с низкой задержкой, обрабатывая данные на краю и могут справляться с большим объемом трафика, используя интеллектуальную фильтрацию и выборочную передачу.

Аннотация: в статье рассмотрены вопросы использования облачных технологий, а также новый тип сетевых технологий — туманные вычисления. Приводятся некоторые отличительные особенности вычислительного «облака» от вычислительного «тумана». Конкретизируется необходимость туманных вычислений.

Abstract: in the article the questions of use of cloud technologies, as well as a new type of network technologies — Fog Computing. Provides some features of the «cloud» Computing and «Fog» Computing. Concretized necessity of Fog Computing.

Таким образом, интеллектуальные пограничные шлюзы могут разумно управлять или перенаправлять миллионы задач из множества датчиков и интернет-мониторов, передавая только сводные данные и исключения из фактического облака. По словам Гартнера, каждый час простоя может стоить компании до $ 000. Важным фактором также является быстрое развертывание, экономическая масштабируемость и управляемость с ограниченными ресурсами.

Это эволюционное изменение от облака до тумана имеет большой смысл. Первоначальный бум облака начался, когда устройства, такие как смартфоны и планшеты, разозлились. К тому времени эти устройства имели небольшую вычислительную мощность, а мобильные сети были медленными и ненадежными. Поэтому было разумно использовать радиальную архитектуру в облаке для всех коммуникаций.

На данный момент существует огромное количество разнообразных передаваемых и хранимых в электронном виде данных, и количество это растет из года в год. Поэтому часто возникает проблема доступа к ним в любое время, в любом месте и с любых доступных пользователю устройств (ПК, планшеты, смартфоны).

По прогнозам компании Cisco, к 2015 году количество сетевых устройств может превысить 15 млрд., т.е. вдвое превысит население нашей планеты. При этом в период с 2014 по 2015 гг. рост трафика составит 200 эксабайт3, что больше общемирового объема трафика в 2010 году. Таким образом, объем трафика вплотную приблизится к 1 зеттабайту (зеттабайт равен 1 триллиону гигабайт или 1 секстиллиону байт). По мнению Cisco, главными локомотивами такого роста стали следующие факторы:

Это позволит устранить узкие места в пропускной способности и проблемы с задержкой, которые, без сомнения, парализуют движение Интернета в течение длительного времени. Поэтому, если вы считаете, что о

Безопасность туманных вычислений Википедия

Безопасность туманных вычислений (англ. fog computing security) — меры безопасности, применяемые для предотвращения несанкционированного доступа, использования, раскрытия, искажения, изменения, исследования, записи или уничтожения информации, обрабатываемой в инфраструктуре туманных вычислений. Основная задача безопасности туманных вычислений — сбалансированная защита конфиденциальности, целостности и доступности данных, с учётом целесообразности применения и без какого-либо ущерба производительности инфраструктуры. Это достигается, в основном, посредством многоэтапного процесса управления рисками, который позволяет идентифицировать основные средства и нематериальные активы, источники угроз, уязвимости, потенциальную степень воздействия и возможности управления рисками. После определения критических проблем безопасности, характерных для конкретной реализации инфраструктуры туманных вычислений, вырабатываются необходимые политики безопасности, разрабатываются и реализуются стратегии с целью снижения вероятности реализации риска и минимизации возможных негативных последствий. Этот процесс сопровождается оценкой эффективности плана по управлению рисками.

Туманные вычисления[ | ]

Туманные вычисления (англ. fog computing) — децентрализованная вычислительная архитектура, с помощью которой данные обрабатываются и хранятся между источником происхождения и облачной инфраструктурой. Архитектура туманных вычислений официально введена компанией Cisco[1].

Архитектура туманных вычислений приводит к минимизации накладных расходов на передачу данных, в последствии чего улучшается производительность вычислений на облачных платформах и уменьшается потребность в обработке и хранении больших объемов избыточных данных. В основе парадигмы туманных вычислений лежит факт постоянного увеличения необходимого устройствам Интернета вещей (англ. Internet of Things (IoT)) объема информации, причем количество информации (по объему, разнообразию и скорости) также растет[2] из-за постоянно расширяющегося количества устройств.

Устройства IoT предоставляют богатую функциональность для конечных пользователей. Эти устройства нуждаются в вычислительных ресурсах для обработки полученных данных, а для обеспечения высокого уровня качества требуются быстрые процессы принятия решений. Этот факт может привести к проблемам масштабируемости и надежности при использовании стандартной архитектуры клиент-сервер, где данные считываются клиентом и обрабатываются сервером. Если сервер будет перегружен в традиционной архитектуре клиент-сервер, тогда устройства могут оказаться непригодными для использования. Парадигма туманных вычислен

Придут ли туманные вычисления на смену облакам?

Автор: Андрей Пшеничнов

За последнее десятилетие облачный подход к построению приложений перевернул IT-индустрию и создал новые цифровые рыночные экосистемы. Такие мощные изменения рынка убивают не одного динозавра, а выживших заставляют приспосабливаться.

Каким будет следующий метеорит на IT-рынке? К каким изменениям придётся приспосабливаться в ближайшие годы? Может быть, это будут туманные и периферийные вычисления (fog & edge computing) — две связанные концепции развития облачной архитектуры, которые «разлочивают» облако для новых отраслей и классов задач.


Ограничения облака

Классическое облачное приложение полностью зависит от связи с облаком. Чтобы посмотреть новое видео на youtube, найти ближайшее кафе или поговорить с Siri, нужно быть онлайн.

Ограничения облака

Второй момент: задержка в сотни миллисекунд — вроде, немного. Я включаю видео, приложение обращается к облаку. Перед загрузкой происходит незначительная задержка, но для человека полсекунды — это практически «в реальном времени».


Новым технологиям не подходит старое облако

Облачные ограничения фатально не сочетаются с тем, куда движется IT-рынок.

Технологии интеллектуальной обработки данных создают огромный поток информации в облако. С одной стороны, машинное обучение, нейросети и весь этот умный rocket science требуют мощных вычислительных ресурсов и глубокой экспертизы. Их дорого заводить in-house. С другой стороны, данные генерируются максимально далеко от облака — на конечных устройствах: сенсорах, смартфонах, камерах. В итоге прогресс аналитических технологий приводит к лавинообразному росту данных с периферии и к постоянному дефициту мощности полосы пропускания.

Интернет вещей (IoT) уже здесь. По улицам ездит автопилотируемый транспорт, в небе летают умные дроны. Не верите — посмотрите в окно, не сегодня — так завтра. Вопрос: с какой скоростью два беспилотных автомобиля должны передать навигационную информацию и получить ответ от аналитической системы, чтобы избежать столкновения? У них просто нет времени на отправку и получение данных из облака с задержкой в 100 миллисекунд. Для умных вещей нужна другая скорость.

А ещё «вещь» может потерять связь с облаком. Неужели во имя безопасности каждый робомобиль нужно оснащать полноценным искусственным интеллектом? И сколько будет стоить поездка на таком такси?


Что придумали

Итак, узкое место — это полоса связи между периферией и облаком. Чтобы разгрузить этот канал, надо снизить количество данных, передаваемых в облако. А для поддержки время-чувствительной machine-to-machine коммуникации надо «просто» снизить временную задержку транзакций между конечными устройствами и аналитическим аппаратом.

Сказано — сделано. Перемещаем аналитический аппарат из облака к периферийным устройствам. В этом и состоит идея туманных и периферийных вычислений. Для простоты дальше речь про туманные, а в разнице разберёмся в конце.

Туманные вычисления — это подход к построению приложений, в котором серверные компоненты для обслуживания время-чувствительных транзакций размещаются не в централизованном облаке, а ближе к периферии — рядом с конечными устройствами. Большое облако в такой архитектуре тоже остаётся, но между ним и слоем периферии добавляются дополнительные туманные слои — облачка (cloudlets), эдакие мини-ЦОДы. Туманные облачка умеют делать основные время-критические операции без обращения к большому облаку и обслуживают конечные устройства, которые находятся рядом. Облачками придётся покрывать географические территории так же, как телефонные провайдеры покрывают территории сотовыми вышками: чтобы около любого телефона всегда оказывалась вышка.

Что придумалиВ парадигме туманных вычислений между облаком и конечными устройствами добавляется уровень облачков (cloudlets), который обеспечивает обработку данных с устройств в реальном времени.

Между большим облаком и туманом происходит разделение обязанностей:

  • Большое облако собирает от периферии журналы событий — это уже не время-критичный процесс. Кроме того, большое облако может выполнять виды анализа данных, которые невозможно или дорого выполнять на периферии.
  • Туманные устройства производят локальные вычисления в реальном времени. Ещё они отправляют в большое облако данные и отчёты. Перед отправкой туман может агрегировать и рафинировать данные, чтобы сократить поток информации в большое облако и снять нагрузку на канал связи.

Итак, наши две автопилотируемые машины, которые мчатся навстречу друг другу, спасены: туманная архитектура обеспечивает задержку транзакций порядка 1-10 мс — в 10 раз меньше, чем классическое облако.

Fog computing vs edge computing

Строго говоря, туманные (fog) и периферийные (edge) вычисления — не одно и то же, хотя многие употребляют их как синонимы. Термин «туманные вычисления» возник в Cisco, и в их видении разница выглядит так:

  • Периферийные вычисления — это идея переноса вычислений максимально близко к конечным устройствам.
  • Туманные вычисления — это реализация идеи периферийных вычислений за счёт создания слоя облачков.

Другая точка зрения на определение периферийных вычислений предполагает обработку данных прямо на самих конечных устройствах, без дополнительного слоя облачков. Понятно, что сами устройства в этом случае должны быть более интеллектуальными. В таком понимании edge можно противопоставить fog и спорить о том, какой подход лучше.

Но так или иначе, туман и периферийные вычисления решают одну и ту же проблему похожим путём.

Туманные вычисления — следующий шаг в эволюции облаков, который открывает новые возможности для бизнеса за счёт поддержки локальной высокоскоростной обработки данных. Это потребует другой архитектуры приложений, которые должны уметь хорошо справляться в частично автономном режиме. Но зато передовые технологии спустятся с облаков и станут ближе к земле.

Туманные вычисления: как облачные, только туманные

  • Поделиться
  • Поделиться
  • Твитнуть
  • Плюсануть

Доброго времени суток, Дорогие Читатели!

Если Вы помните, как-то давно я рассказывал Вам об облачных технологиях. Как мы выяснили, они очень удобны для пользователя: можно хранить большие объёмы данных на «облаке» или запускать программы без установки на жёсткий диск.

Но относительно недавно возникла ещё более интересная технология! На смену облакам идут «туманные вычисления». Давайте вместе разберёмся, что же это такое.

Что такое туманные вычисления?

Термин «туманные вычисления» происходит от английского fog computing и образован по аналогии с термином «облачные вычисления» или cloud computing. Чтобы разобраться с «туманом», сначала вспомним суть облачных технологий.

Условно говоря, облакоэто компьютер. Он может хранить Ваши данные или производить какие-либо вычисления: от рендеринга 3D-моделей до каких-то математических расчётов. Вы, в свою очередь, можете по интернету подключиться к этому облаку и использовать его вычислительную мощность для своих целей. Например, хранить фотографии на Яндекс.Диске или работать с документами в Google.Drive.

Теперь вернёмся к туманным вычислениям. Что такое туман как природное явление? Это капельки воды в воздухе. В основе компьютерного тумана тоже лежат каплилюбые вычислительные устройства, подключённые к сети: компьютер, смартфон, планшет, а в будущем даже кофеварка и стиральная машина. Теперь представьте себе несколько миллиардов устройств-капель, разбросанных по всему миру. Они как бы окутывают планету туманом. Отсюда и название — туманные вычисления.

А в чём же их суть? Суть в том, чтобы распределить вычисления с одного большого облака на много-много небольших капель. Здесь можно провести аналогию с торрентами, когда каждый пользователь скачивает по частичке файла у других пользователей. В туманных вычислениях каждый пользователь получает доступ к вычислительной мощности устройства другого пользователя.

Выглядит это так. Сегодня кто-то пользуется вычислительной мощностью Вашего компьютера, например, для математических расчётов. А завтра уже Вы пользуетесь мощностью других капель для своих целей, например, для обработки 3D-модели.

А теперь учтите, что к концу 2020 года к интернету будет подключено больше 50 миллиардов устройств! И это по самым скромным прогнозам — мелькают цифры свыше 100 и даже 200 миллиардов. Только вдумайтесь: ДВЕСТИ МИЛЛИАРДОВ. Если сложить всю мощь — мощности процессоров и видеокарт, объёмы оперативной памяти и жёстких дисков — этих устройств, то получатся просто космические цифры! Теперь Вы понимаете, каков потенциал туманных вычислений?

Каковы достоинства и недостатки туманных вычислений?

Как правило, облака находятся довольно далеко от пользователя: чтобы воспользоваться Google Drive, мы должны подключиться к серверам Google, расположенным в США или в какой-нибудь Бельгии. А большое расстояние сказывается на скорости передачи данных. Туманные технологии лишены этого недостатка: во всём мире огромное количество устройств-капель, поэтому всегда можно воспользоваться мощью географически близких капель. Меньше расстояние — меньше задержек.

Ещё один плюс — распределение нагрузки на несколько капель. Проще задействовать 100 устройств для решения задачи, чем нагружать одно. Например, нужно собрать и обработать данные с миллиона страниц Вконтакте. Пусть обычный компьютер потратит на это 10 часов. А если задействовать 100 компьютеров, то данные можно обработать за 6 минут. Цифры, конечно, очень грубые, но это только для примера.

А недостаток туманных вычислений состоит в их сложной реализации. Как справедливо распределить доступ к вычислительным мощностям? Как отслеживать рейтинг отданного и полученного? Кто будет следить за этим рейтингом? Однако, эта проблема уже решается! Для примера, существует такой сервис wuala.com, который предоставлял пользователям место в онлайн-хранилище в обмен на пространство на жёстком диске. Сейчас, к сожалению, такую функцию прикрыли.

От «интернета вещей» к «интернету всего» с туманными вычислениями

Об интернете вещей я рассказывал совсем недавно. А вот что такое интернет всего? Как я уже несколько раз говорил, через 5-10 лет к интернету будут подключены уже десятки миллиардов устройств. Все они будут обмениваться данными друг с другом: передавать свои координаты, показания различных датчиков, синхронизировать файлы и т. п.

При этом они будут использовать туманные вычисления! И уже всё это вместе будет называться «интернетом всего». Впрочем, в одной из статей я расскажу о нём подробнее, поэтому подписывайтесь на обновления.

И на таком анонсе я закончу статью :). Если какой-то момент из статьи оказался не совсем понятным или у Вас остались какие-нибудь вопросы, смело отписывайтесь в комментариях.

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о