Туманные вычисленияfog computing

Некоторые сценарии использования

Сценариев использования Fog Computing может быть очень много, и развитие смежных технологий будет позволять всё новые сценарии. По данным Ovum, Fog Computing является основной средой для интернета вещей.

Тенденции интернета вещей и Fog Computing.

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..

Компоненты Fog-узлов в ADS

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, и Microsoft — начали несколько проектов использования Fog Computing в своих экосистемах IoT, в которых применяется т.н. «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 т.н. 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, т.е. горизонтально между Fog-устройствами при помощи различных радио-протоколов интернета вещей.

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).

Схема решения «интеллектуальный карьер» российской компании ВИСТ Майнинг Технолоджи

Определение

И то и другое облачные вычисления и туманные вычисления предоставляют конечным пользователям хранилище, приложения и данные. Однако туманные вычисления ближе к конечным пользователям и имеют более широкое географическое распространение.

«Облачные вычисления» — это практика использования сети удаленных серверов, размещенных в Интернете, для хранения, управления и обработки данных, а не локального сервера или персонального компьютера.

Также известные как периферийные вычисления или туманные вычисления, туманные вычисления облегчают работу вычислительных, хранилищ и сетевых служб между конечными устройствами и центрами обработки данных облачных вычислений. Хотя граничные вычисления обычно относятся к месту, где создаются экземпляры услуг, туманные вычисления подразумевают распределение ресурсов связи, вычислений, хранения и услуг на устройствах и системах или рядом с ними под контролем конечных пользователей. Туманные вычисления — это средний и средний уровень вычислительной мощности. Вместо замены туманные вычисления часто служат дополнением к облачным вычислениям.

Национальный институт стандартов и технологий в марте 2018 г. было выпущено определение туманных вычислений, принявшее большую часть коммерческой терминологии Cisco в виде специальной публикации NIST 500-325, Концептуальная модель туманных вычислений, который определяет туманные вычисления как горизонтальную парадигму физических или виртуальных ресурсов, которая находится между интеллектуальными конечными устройствами и традиционными облачные вычисления или Дата центр. Эта парадигма поддерживает вертикально изолированные приложения, чувствительные к задержкам, обеспечивая повсеместные, масштабируемые, многоуровневые, федеративные, распределенные вычисления, хранилище и сетевое подключение. Таким образом, туманные вычисления лучше всего отличаются расстоянием от края. В теоретической модели туманных вычислений узлы туманных вычислений физически и функционально действуют между граничными узлами и централизованным облаком. Большая часть терминологии не определена, включая ключевые архитектурные термины, такие как «умный», и различие между туманными вычислениями и граничными вычислениями в целом не согласовано. Туманные вычисления более энергоэффективны, чем облачные вычисления.

Примечания

1. https://www.openfogconsortium.org/wp-content/uploads/OpenFog_Reference_Architecture_2_09_17-FINAL.pdf
2. Antonio Brogi, Stefano Forti, Ahmad Ibrahim, How to best deploy your Fog applications, probably. Accepted at ICFEC’17
3. https://www.i-scoop.eu/internet-of-things-guide/iot-trends-2017/
4. https://www.slideshare.net/JustinJacob27/autonomous-driving-system-ads
5. Fog Computing and Edge Computing Architectures for Processing Data From Diabetes Devices Connected to the Medical Internet of Things. Journal of Diabetes Science and Technology 2017, Vol. 11(4), стр. 647–652
6. F. Bonomi, `Connected vehicles, the Internet of Things, and fog computing`. The Eighth ACM International Workshop on Vehicular Inter-Networking (VANET), Las Vegas, USA, 2011, pp. 13-15.
7. https://www.openfogconsortium.org/wp-content/uploads/451-Research-report-on-5-year-Market-Sizing-of-Fog-Oct-2017.pdf
8. Держи туман шире

Концепция

Туманные вычисления, также называемые пограничными вычислениями, предназначены для распределенных вычислений, когда многочисленные «периферийные» устройства подключаются к облаку . (Слово «туман» предполагает периферию или край облака). Многие из этих устройств будут генерировать объемные необработанные данные (например, от датчиков), и вместо того, чтобы пересылать все эти данные на облачные серверы для обработки, идея туманных вычислений состоит в том, чтобы выполнять как можно большую обработку с использованием совместно используемых вычислительных блоков. расположены с устройствами генерации данных, так что пересылаются обработанные, а не необработанные данные, а требования к полосе пропускания снижаются. Дополнительным преимуществом является то, что обработанные данные, скорее всего, потребуются тем же устройствам, которые сгенерировали данные, так что за счет локальной, а не удаленной обработки задержка между вводом и ответом сводится к минимуму. Эта идея не совсем нова: в сценариях, не связанных с облачными вычислениями, уже давно используется специализированное оборудование (например, микросхемы обработки сигналов, выполняющие быстрое преобразование Фурье ) для уменьшения задержки и уменьшения нагрузки на ЦП.

Туман сеть состоит из плоскости управления и плоскости данных . Например, на уровне данных туманные вычисления позволяют вычислительным службам располагаться на границе сети, а не серверам в центре обработки данных. По сравнению с облачными вычислениями , туманные вычисления подчеркивают близость к конечным пользователям и целям клиента (например, эксплуатационные расходы, политики безопасности, использование ресурсов), плотное географическое распределение и контекстную осведомленность (что касается вычислительных ресурсов и ресурсов Интернета вещей), сокращение задержки и пропускную способность магистрали. экономия для достижения лучшего качества обслуживания (QoS) и пограничной аналитики / потокового майнинга, что приводит к превосходному удобству работы пользователей и избыточности в случае сбоя, а также его можно использовать в сценариях Assisted Living .

Туманные сети поддерживают концепцию Интернета вещей (IoT), в которой большинство устройств, используемых людьми ежедневно, будут подключены друг к другу. Примеры включают телефоны, носимые устройства для мониторинга состояния здоровья, подключенный автомобиль и дополненную реальность с использованием таких устройств, как Google Glass . Устройства IoT часто ограничены в ресурсах и имеют ограниченные вычислительные возможности для выполнения криптографических вычислений. Узел тумана может обеспечить безопасность устройств IoT, вместо этого выполняя эти криптографические вычисления.

SPAWAR , подразделение ВМС США, создает прототип и тестирует масштабируемую и безопасную ячеистую сеть, устойчивую к нарушениям, для защиты стратегических военных объектов, как стационарных, так и мобильных. Приложения управления машинами, работающие на узлах сети, «берут на себя», когда теряется подключение к Интернету. Примеры использования включают Интернет вещей, например, рои умных дронов.

ISO / IEC 20248 предоставляет метод, с помощью которого данные объектов, идентифицированных с помощью граничных вычислений с использованием автоматизированных носителей идентификационных данных , штрих-кода и / или метки RFID , могут быть прочитаны, интерпретированы, проверены и сделаны доступными в «тумане» и т. Д. «Edge», даже когда тег AIDC переместился.

Возвращение к блокчейну

Недавно блокчейн оказался в свете софитов в качестве первой технологии, использующей децентрализованные сети устройств. Обещая пользователям монетизацию предоставляемой информации, блокчейн-технологии становятся лучшими альтернативами сторонним дата-фермам. Почему же мы до сих пор не используем эту технологию? Просто потому что мы неправильно понимаем назначение блокчейна.

Блокчейн позиционируется как безопасная, неизменяемая и прозрачная база данных. Однако, без использования руководящего устройства, то есть будучи по-настоящему децентрализованной сетью, блокчейн может содержать небольшое количество информации. К тому же, к блокчейну довольно сложно обращаться. Отчасти, потому что информация хранится в блоках без временных пометок. К тому же делать это мешает отсутствие понятных пользователям языков для запросов. Вкратце, использование блокчейна в целях хранения информации неэффективно и труднореализуемо.

Представьте медицинскую компанию, которая хочет получить доступ к данным как можно быстрее. Вероятнее всего, она вначале переведёт информацию в стороннюю быструю базу данных, а потом будет выполнять запросы, таким образом полностью разрушая концепцию децентрализации. Блокчейн больше всего подходит для платёжных систем или систем, основанных на транзакциях.

К тому же это то, для чего технология была изначально создана: Bitcoin, платёжная система с относительно коротким цифровым следом. Хоть блокчейн и использует возрастающие мощности устройств, он имеет узкий круг функционала и не эксплуатирует полностью свой потенциал.

Это всё не для того, чтобы сказать, что блокчейн бесполезен для хранения информации. Например, с созданием Ethereum появился гораздо больший ассортимент возможностей использования.

Как вы можете увидеть слева, цены на хранение информации до сих пор до ужаса огромные. Однако, это представило миру совершенно новый концепт: маленькие контракты, которые, как мы увидим позже, крайне полезны в использовании вместе с децентрализованными хранилищами.

Не просто несколько облаков, а ИТ-стратегия

Если в 2010-х годах перед компаниями стоял вопрос, переходить на облако или нет, то сейчас они решают, какое облако выбрать и сколько их должно быть. Стало очевидно, что без облачных технологий сложно пробовать и внедрять новые сервисы, экспериментировать и увеличивать отрыв от конкурентов, быстро выводя продукты на рынок. 

Бизнес начал искать пути оптимизации уже существующей практики и постепенно пришел к мультиоблачной (Multicloud) стратегии. Если упростить, она подразумевает использование решений сразу нескольких облачных провайдеров или распределение рабочих нагрузок между частным и несколькими публичными облаками. 

При этом с развитием рынка мультиоблако могут позволить себе не только крупные корпорации, но и средний, а также малый бизнес. В этом сегменте такой подход позволяет экономить на инфраструктуре, оптимизируя расходы, и получать нужные ресурсы без капитальных затрат.

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 распределенность 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.

Пользователи: иллюзия контроля и владения

Существует большое количество альтернатив Facebook. Но почему же после скандала большинство пользователей осталось ему верно?

Я, как и многие другие, считаю, что причиной этому “золотая клетка”: за последние несколько лет на *вставьте название крупной компании*, пользователи загрузили огромное количество данных, таких как друзья, фотографии, воспоминания, которые непросто перенести на другую платформу. Удаление аккаунта означает потерю доступа ко всему, что принадлежало им. Даже если пользователь, удаливший аккаунт, и был владельцем поста, он больше не владеет “отношениями”, которые он создаёт на платформе.

К тому же, немалое количество пользователей не заинтересовано в приватности данных настолько, чтобы принимать серьёзные меры. Это взаимовыгодная сделка; недостаток приватности компенсируется бесплатными сервисами, персонализированными продуктами и рекламой

Люди не чувствуют, что у них есть что-то важное, что нужно прятать, поэтому они охотно делятся информацией, питая иллюзию контроля

Компании, создающие продукты, которые извлекают нашу информацию, используют метод “кнута и пряника”. Чем больше предоставишь информации о себе, тем больше получишь бесплатных функций. Если же не примешь пятидесятистраничное соглашение, то для тебя сервис или даже девайс будет полностью бесполезным. Если мир двадцать первого века и научил нас чему-то, так это тому, что впечатления пользователя правят балом.

В конце концов, давайте признаем, нет никакой гарантии, что новые маленькие альтернативные стартапы со схожим функционалом будут иметь меньшую утечку данных, чем компании, которые тратят на безопасность миллионы долларов каждый год.

Какие технологии ускоряют развитие мультиклауда

Развитию мультиоблаков способствует микросервисный подход к разработке приложений. Его суть в том, что приложение разделено на ряд независимых сервисов. Каждый такой сервис отвечает за отдельную функцию, и его можно тестировать, развертывать и обновлять отдельно, в том числе в разных инфраструктурах и разными командами разработки. 

В рамках развития мультиклаудной архитектуры на Kubernetes уже сейчас есть возможность автоматически разворачивать контейнеры под управлением Kubernetes одновременно на мощностях Amazon Web Services (AWS) как глобального облака и Mail.ru Cloud Solutions (MCS) как российского.

Это упрощает управление приложениями, позволяет равномерно распределять нагрузки на сеть и минимизировать задержку при передаче данных за счет использования сервисов, находящихся ближе к клиенту.

Этот подход может эффективно решить целый ряд бизнес-задач, поэтому компаниям не стоит бояться нескольких облаков. Знание о принципах работы мультиклауда в совокупности с осмысленной стратегией перехода к его внедрению поможет организации выстроить надежную инфраструктуру, распределить нагрузки и ускорить цифровизацию.

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.

Архитектура сети Fog Computing

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 бóльшим объемом 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.

Кто уже переходит на мультиоблака, а главное — зачем

Аналитики Gartner ожидают, что к 2021 году более 75% средних и крупных организаций выберут мультиоблачную стратегию.

Если у компании несколько команд разработки, для каждой из них можно найти такое решение, которое обеспечит наилучшую работу всех сервисов и приложений. 

winui / Shutterstock 

Мультиоблака востребованы компаниями из разных отраслей: банки и другой крупный бизнес с повышенными требованиями к безопасности выносят часть нагрузки в публичные облака, в то время как почти вся инфраструктура остается в частном. 

Кроме того, на мультиоблака переходят:

• компании с быстрорастущей инфраструктурой, у которых есть потребность в большом объеме мощностей и активно идет цифровая трансформация;
• крупный бизнес, когда в процессе развития, слияний и поглощений сформировалась экосистема из нескольких облаков; 
• компании, которые экспериментируют, пробуют разные инструменты, чтобы быстрее выпускать продукты на рынок: облачные сервисы от разных поставщиков снижают капитальные затраты на оборудование и ускоряют процесс тестирования;
• игроки, которые хотят получить не только IaaS (инфраструктура как услуга), но и различные платформенные (PaaS) сервисы, которых исторически не оказалось у их IaaS-провайдера.

Сфера применения

Сферы применения граничных и туманных технологий во многом пересекаются. Главное их преимущество — скорость передачи и анализа данных. Поэтому эти технологии используются там, где важна обработка информации в реальном времени — например, в сферах IoT и VR/AR.

На производстве граничные вычисления нужны для своевременного обслуживания оборудования, в нефтяной индустрии они помогут обнаружить неисправности и протечки, а в банковской сфере технология позволит быстро принять решение по кредиту или обнаружить мошенничество. Во всех примерах граничные вычисления помогают действовать без задержек.

«Edge нашел широкое применение на промышленных предприятиях. Облачные вычисления демонстрируют гибкость и эффективность, но распространение IIoT и мобильных вычислений привело к ограничению диапазона частот для обработки. Также нюанс заключается в том, что “умное” оборудование на предприятиях не всегда требует подключения к cloud для выполнения расчетов. В таких случаях проектировщики сетей делают ставку на периферию и повышают эффективность обработки данных».
Геннадий Былов, генеральный директор Rockwell Automation

Перспективы развития облаков 

Облачные технологии стремительно внедряются в нашу жизнь. Согласно данным исследования IDC, рынок облачных услуг в России в 2018 году увеличился на 24,8% и составил $804 млн. Компании потратили $470 млн на оплату «облаков». Самыми активными покупателями услуг стали предприятия розничной и оптовой торговли, производство и финансовый сектор.

Популярнее всех оказались публичные облака — затраты на них составили 85% расходов. Остальное потратили на частные облака. По прогнозам цифры будут расти: в 2019 году расходы увеличатся на 23,6%, а среднегодовые темпы роста рынка до 2023 года будут составлять 14,6%.

Государство тоже заинтересовано в облачных технологиях. Минкомсвязи вместе с «Ростелекомом» давно разрабатывает идею «Гособлака». А в конце августа 2019 года была утверждена концепция единой государственной облачной платформы. Госструктуры будут выбирать между частными провайдерами облачных услуг.