Что такое туманные вычисления

Что такое облачные и туманные вычисления и почему они стали актуальны в эпоху Интернета вещей? Датчики движения, сна, температуры, сенсоры, микроконтроллеры, видеокамеры собирают терабайты информации, которую нужно «закинуть» на облако. 
Но что происходит, когда: а) разрывается интернет-соединение; б) транспортный канал «забит» данными и не справляется; в) нужно получить ответ в течение 1 мс, а на 10-15? Когда классические облака не справляются на помощь приходит новый «слой» ИТ-структуры – «туман» (Fog Computing).
Nathan Anderson / UNSPLASH

Что такое туманные вычисления – определение и концепция

IoT (Интернет вещей, internet of things) растет в геометрической прогрессии. Авторы книги «Fog Computing. Concepts, Frameworks, and Applications» приводят данные: если в 2020 г. количество устройств составляло 30 млрд, то к 2025 г. приблизится к 60 млрд. Объем данных, с которыми работают сервера, увеличивается. Появляются проблемы оптимизации и распределения нагрузок.

 

Перед тем, как разбирать туманные вычисления, давайте посмотрим, как устроена классическая облачная инфраструктура.

 

Она подразумевает обмен данными по протоколам AMQP и REST HTTP. Пользователь отправляет запрос (к примеру, кликом на кнопку) и получает ответ сервера. Бытовая ситуация: зашли в приложение и нажали кнопку запуска электрического чайника.

 

Со временем появился другой вопрос: как сделать обновление данных на клиенте «как бы автоматическим», т.е. без необходимости каждый раз кликать на условную кнопку и отправлять запрос. Так появились подписки на события. 

 

Клиенту не нужно каждый раз запрашивать информацию с сервера. Достаточно подписаться на событие через посредника – брокера. Бытовая ситуация: когда вода нагрелась до 60 градусов, чайник прислал уведомление (нотификацию). 

 

Но IoT (Интернет вещей) расширился: появились беспилотные автомобили, управляемые дроны и т.д. Если каждая «умная вещь» будет отправлять сигнал на облако, а затем дожидаться ответа, это займет время. Для машин на автопилоте это подразумевает риск аварий и столкновений, ведь каждая миллисекунда на счету.

 

Появляются и другие проблемы:

 

  • «умных устройств» становится слишком много, и мощностей облака не хватает для обработки данных;
  • отключение интернет-соединения чревато непредвиденными ситуациями (а обработать данные на уровне устройства невозможно). 

 

В 2011 году вице-президент компании Cisco Флавио Бономи (Flavio Bonomi) предлагает концепцию «Fog Computing» («туманные вычисления»), которая подразумевает обработку данных ближе к пользователю. Т.е. в ИТ-инфраструктуре вводится «промежуточный слой» между облаком и «умным гаджетом» – своего рода «мини ЦОД». 

 Упрощенная модель Fog computing

Архитектура решения

Туманные вычисления (Fog computing) позволяют обрабатывать данные в непосредственной близости от источников их получения. Не нужно отправлять запросы в крупные дата-центры, обрабатывать их там и ожидать результаты (респонс).

Архитектура туманных вычислений

 

Термин «Fog» для обозначения слоя ИТ-инфраструктуры выбран закономерно: «мини-ЦОДы» действительно так близки к пользователю и облакам, словно туман.

Fog computing (fogging, fog networking) – децентрализованная архитектура, которая использует периферийные устройства для вычислений, хранения данных и связи локально. 

 

Это могут быть:

 

  • маршрутизаторы;
  • шлюзы;
  • коммутаторы;
  • хабы и т.д.

 

Устройства физически ближе к пользователю, поэтому обеспечивают мгновенные соединения и возможность выполнения большого объема операций без отправки на облако (сервер). 

 

При этом fog networking не заменяет облачные вычисления (Cloud Computing), а дополняет их. Конечно, туманные вычисления более сложные, подразумевают несколько уровней. Но о них поговорим в других статьях.

Применение Fog Computing и сценарии использования

 

  1. Здравоохранение. Технологии туманных вычислений позволяют контролировать состояние пациента и реагировать на чрезвычайные ситуации. К примеру, экстренный укол инсулина при повышении уровня сахара в крови. В медицине есть и другие ситуации, когда требуется мгновенная реакция на изменение критических показателей состояния здоровья пациентов.
  2. Умные города. Где используются туманные вычисления? Примеры – регулирование движения транспорта, уборки мусора и др. характеристик в крупных городах. Датчики сигналов светофоров и спидометров, многорежимные сенсоры, технологии компьютерного зрения нужны для организации безопасного движения пешеходов, автомобилей, машин экстренных служб и т.д. Пример использования туманных вычислений в мегаполисе – беспилотные автомобили или роботы-доставщики.
  3. Видеонаблюдение и системы безопасности. Объем данных с установленных по городу камер, большой. Это вызывает проблемы с передачей, обработкой, хранением. Fog Computing позволяет быстрее обнаруживать потенциальные угрозы и реагировать на них.
  4. Облачные провайдеры и поставщики услуг хостинга. Чтобы снять нагрузку на ИТ-инфраструктуру, провайдеры облачных платформ используют Fog Computing. Microsoft предлагает поддержку Azure (Azure Functions) внутри SDK, Amazon работает над Greengrass с Lambda-функциями, Google предлагает платформу Android Things для internet of things.

Преимущества туманных вычислений

 

Чтобы привести плюсы туманных вычислений, необходимо понять преимущества и недостатки каждого уровня (сверху вниз).

 

  1. Cloud Computing. Мощное централизованное хранилище находится на максимальной удаленности от пользователя. Подходит для работы с BigData и хранения данных. Но из-за удаленности от условного датчика: а) могут быть критические задержки в 10-15 мс в обработке; б) есть проблемы с пропускной способностью, особенно при больших объемах данных; в) нужен интернет.
  2. Fog Computing. На «среднем уровне», состоящем из множества связанных между собой узлов, задействуются локальные вычислительные ресурсы. Скорость обмена данными становится в разы выше по сравнению с Cloud Computing. Устройства Fog Computing «берут на себя» обработку часть данных, поэтому нагрузка на облако снижается, а пропускная способность канала увеличивается.
  3. Edge Computing. Ближе всего находится к пользователю, поэтому обеспечивает мгновенное реагирование. Но объем данных, которые может хранить, в разы меньше по сравнению с Fog Computing. При этом Edge Computing отличается слабосвязной структурой, где узлы работают вне зависимости друг от друга (у туманных вычислений сетевая структура).

Туманные вычисленияэто вариант построения сетевой инфраструктуры, благодаря которому можно минимизировать проблемы высокой задержки сети, обрыва интернет-соединения, заторов (снижения пропускной способности). 

Заменят ли они классические облака? Вряд ли, т.к. мощностей Fog Computing недостаточно для обработки и хранения большого количества информации. Разгрузят ли ИТ-инфраструктуру? Почти наверняка. 

Но целесообразно ли инвестировать ли ресурсы в это направление?

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях