Что такое Туманные Вычисления (Fog Computing) и зачем они нужны?

К термину «облачные вычисления», который метафорически отражает сущность использования удаленной (иногда на тысячи километров) серверной инфраструктуры, похоже, уже привыкли даже в сообществах, далеких от ИТ-профессий. «Облако так облако» – не столь критично как назвали эту технологию мировые ИТ-гуру, важно, чтобы удаленный дата-центр (а это и есть «облако») эффективно и безотказно работал на бизнес. Но вот этим самым ИТ-гуру показалось мало «облаков» и они придумали «туман» – вычислительную среду, которая должна располагаться между реально существующей в компании ИТ-инфраструктурой и далеким, «витающим в облаках» дата-центром. По сути, это, говоря на больничном сленге, «приемное отделение» облачного дата-центра, расположенное поблизости обслуживаемого объекта и выполняющее предварительную обработку данных, которые в обработанном виде направляются в «материнский ЦОД», освобождая его от решения мелких рутинных задач.

Необходимость такого решения возникла в результате развития сетей Интернета вещей, в которых одним из важнейших показателей зачастую является минимальное время реакции управляющей системы на изменения в параметрах IoT-объекта. Что может быть достигнуто лишь при минимальном расстоянии между объектом управления и управляющей системой. Идея «туманных вычислений» (Fog Computing) оказалась настолько актуальной, что уже через четыре года после ее представления в 2011 году компанией Cisco, ее адепты – компании Cisco, ARM, Intel, Dell, Microsoft и Принстонский университет основали консорциум OpenFog Consortium, в который немного погодя вошли General Electric, Hitachi, ZTE, ShanghaiTech University и в 2017 году в консорциуме сотрудничали более 50-ти корпоративных членов.

«Туманная компонента» распределенных вычислений используется главным образом в сфере Интернета вещей для предварительной обработки данных на пути к их отправке в облачный ЦОД. Система Fog Computing является своеобразным посредническим звеном (впрочем, выполняющим определенные вычислительные задачи) в цепи связи между полевыми IoT-устройствами (сенсорами, актуаторами), мобильными девайсами пользователей и облачным дата-центром. К основным задачам туманных систем сегодня относят: 1) обеспечение качества услуг (QoS), 2) мониторинг места нахождения мобильного IoT-устройства, 3) способность обнаруживать наличие доступных ресурсов поблизости с целью использования их в работе приложений. В настоящее время системы Fog Computing наиболее востребованы в энергетике, сфере ЖКХ, транспортном, промышленном и аграрном секторах экономики, а также в торговле и здравоохранении. Одним из ключевых отличий туманных систем от облачных является использование в качестве сетевого узла пользовательских терминалов – ПК, домашних шлюзов, телеприставок, мобильных девайсов и т. п. Благодаря близости к IoT-объектам системы Fog Computing обеспечивают снижение задержек в информационно-управляющих сетях при передаче данных в облачный дата-центр, уменьшение объема данных, направляемых в центральный ЦОД, вследствие чего повышается скорость обработки данных и реакция в выработке управляющих команд.

См. также:


Туманные вычисления (Fog Computing), как составная часть 5G

Сети 5G (IMT2020) появятся не ранее 2020-21 года, когда завершится их стандартизация. Однако, ясно, что коммуникации в сетях 5G будут осуществляться на более высоких частотах, чем 3G/4G для достижения более широкой полосы пропускания [1]. Сети 5G смогут обеспечивать низкую задержку – до 1 мс и менее, при скорости более 1 Гбит/с на терминал [2].

Однако, если сети 5G не будут поддерживать технологии “туманных вычислений” (Fog Computing), от такой низкой задержки вряд ли будет ощутимая польза. Радиоинтерфейс базовой станции 5G легко обеспечит миллисекундную задержку, однако, пересылка данных в центральное облако через опорную сеть сведёт на нет все преимущества такого быстрого интерфейса [3].

Если данные будут обрабатываться только в централизованном облаке (Cloud), это сведёт на нет все преимущества 5G. Поэтому, лучше обрабатывать данные приложений  на границе сети, в непосредственной близости к терминальным устройствам [4]. Это и есть архитектура Fog Computing, которая позволяет достичь практически немедленного отклика приложений.

Это выгодно как пользователю, который получает быструю реакцию приложений, так и оператору, у которого разгружается опорная сеть. Таким образом, поддержка Fog computing – необходимый атрибут 5G.

Хотя в сетях 3G/4G число базовых станций значительно больше, чем в 2G, при этом размер соты уменьшается. Однако, в сетях 5G даже такое число базовых станций, не позволит достичь достаточной полосы пропускания. Однако, к счастью, антенны в диапазоне миллиметровых волн в 5G могут быть гораздо меньше антенн 3G/4G. Уменьшение размера антенн приводит к тому, что их можно размещать на обычных фонарных столбах, стенах домов и тому подобных местах, не строя при этом специальные башни.

Такая инфраструктура повышает эффективность использования спектра. На рисунке ниже показан пример маленьких сот 5G Small Cell (слева) по сравнению с обычной станцией 3G/4G.[5]

Рисунок 1. Сравнение маленькой соты 5G (слева) с базовой станцией 3G/4G (источник: http://www.digitalfuturealliance.com).

Использование маленьких сот в городской среде очень эффективно, но в сельской и пригородной местности эффективность этого решения не столь высока [6].

Сети 5G обладают нексколько иной иерархией, чем традиционные 3G/4G (см. рис. 2).

Рисунок 2. Архитектура 5G c уровнем Fog (источник: The Institution of Engineering and Technology London, 2017).

Макро- и микросоты 5G образуют Fog-узлы, в которых производится предварительная обработка данных приложений, вместе с временным храненим данных. В реальности, такие Fog-узлы обычно располагаются в микро-дата-центрах на границе сети (Edge). Пакеты, посылаемые устройствами в сеть устройствами 5G, анализируются в них (точнее, в виртуализированном базовом блоке BBU), перед тем как быть отправленными (или не отправленными – как решит анализ на уровне Edge) в опорную сеть и выше в Cloud.

Кроме того, в 5G возможны коммуникации между конечными устройствами D2D (device-to-device), в т.ч устройствами Интернета Вещей (IoT). Данные работающего приложения могут передаваться непосредственно с одного устройства на другое, при этом базовая станция обрабатывает только протокол управления этой передачей. Это не только разгружает базовые станции всех видов, но также и даёт возможность масштабирования, где множество устройств IoT способны коммуницировать друг с другом, без создания дополнительной нагрузки на сеть. Это, например, очень полезно в таких приложениях, как Smart Home [7].

Иногда технологию D2D также называют Dew Computing (“вычисления росы”), по аналогии с Cloud (облако) и Fog (туман).  Пример D2D показан на рисунке 3.

Рисунок 3. Пример D2D в сети 5G (источник: MWNL, Seoul National University).

***

[1] https://5g-ppp.eu/newsflash-july-2017

[2] https://5g.co.uk/guides/how-fast-is-5g/

[3] Cloud and Fog Computing in 5G Mobile Networks. Emerging advances and applications. The Institution of Engineering and Technology, London, United Kingdom, 2017.

[4] http://www.telecomtv.com/articles/mec/why-edge-computing-mustbe-a-companion-to-nfv-and-5g-13043

[5] https://www.digitalfuturealliance.com/article/the-200-ft-5g-hurdle

[6] http://www.ibwave.com/media-and-events/blog/post/the-technological-future-of-small-cells

[7] http://www.mwnl.snu.ac.kr/

 

 

Like this:

Like Loading…

Related

Безопасность туманных вычислений — Вики

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 вычислений призвана обеспечить масштабируемое децентрализованное решение этой проблемы. Это достигается путем создания новой иерархически распределенной и локальной платформы между облачной системой и устройствами конечного пользователя

[3]. Платформа туманных вычислений способна фильтровать, агрегировать, обрабатывать, анализировать и передавать данные, что приводит к экономии времени и ресурсов связи.

Парадигму туманных вычислений можно рассматривать (в широком смысле) как инструмент для многих передовых технологий. Можно выделить основные функциональности, предоставляемые туманными системами:

  • быстрый анализ;
  • интероперабельность между устройствами;
  • увеличение или уменьшение времени отклика;
  • централизованное управление устройствами IoT или управление конкретной машиной;
  • низкое потребление пропускной способности;
  • эффективное энергопотребление;
  • абстракция устройства и многие другие.

Критические проблемы безопасности туманных систем

Туманные вычисления используются для повышения удобства использования облачной платформы и увеличения ее потенциала[4]. С появлением широкой применимости тумана и аналогичных технологий, таких как граничные вычисления (Edge computing), облачка (Cloudlets) и микроцентр данных (Micro-data center), увеличивается и количество атак, которые могут поставить под угрозу конфиденциальность, целостность и

«Туманные вычисления» стали развитием «облачных», 1 июля 2016 – аналитический портал ПОЛИТ.РУ

Технология «туманных вычислений» является развитием технологии облачных вычислений и важная для развития «интернета вещей». Об этом в беседе с «Полит.ру» рассказал Иван Бегтин, специалист в области работы с данными, директор АНО «Информационная культура», член Комитета гражданских инициатив, комментируя информацию о развитии этой сферы в России.

«В последние годы активно развивается такое явление, как «интернет вещей». К «интернету вещей» относится огромное количество устройств, которые выполняют очень ограниченный функционал, но при этом связывают нас с интернетом и сами с ним связаны. Это самые разные вещи, от телефона с разного рода насадками, то устройств более локализованной задачи, вроде, например, устройств дистанционного общения с младенцами. Оно ставится возле кроватки ребенка и позволяет не только наблюдать за ним по камере, но и обращаться к нему, говорить, чтобы ребенок мог слышать голос родителей, а те могли его видеть в рабочее время.

Есть устройства вроде видеокамер, которые точно так же подключены к интернету — и сейчас они становятся все более «умными», в них изначально встраивается начинка, умеющая обсчитывать алгоритмы процессов, например, распознавать лица. Есть устройства вроде кроссовок, подключенных к интернету, чтобы записывать процесс бега человека; есть одежда, подключенная к интернету, холодильники, микроволновки — огромное количество разного рода устройств, которое, так или иначе, связано в едную сеть. И они занимаются не только отправкой информации, но отчасти и коммуникацией, а в некоторых случаях этими устройствами можно управлять удаленно через интернет. То есть это такая мини-вычислительная платформа, интегрированная в некое пространство и постоянно поставляющая огромный объем информации, иногда коммерциализируемой напрямую, а иногда — косвенно. Пример прямого использовани

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о