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

отличия и перспективы развития технологий — Рамблер/новости

Облачные вычисления (Cloud computing)

Облачные вычисления — это технология, которая позволяет хранить и обрабатывать данные удаленно в «облаке». Для этого используются центры обработки данных (ЦОДы). Компании, применяющей облачные технологии, не обязательно создавать свою IT-инфраструктуру — все необходимое ей может предоставить провайдер. Нужен только доступ в интернет, чтобы открыть сайт или приложение.

Преимущества и недостатки

Преимущества:

Надежное оборудование. У провайдеров облаков есть ресурсы для передачи, хранения и обработки данных: хранилища, серверы, сети, программное обеспечение и многое другое.

Безопасность. Оператор облачных сервисов отвечает за сохранность данных. Например, организует шифрование, защиту от атак и аварийное восстановление.

Развитость технологии. На мировом и российском рынках существует множество компаний, которые занимаются облачными технологиями. Список услуг разнообразный: посекундная тарификация, частные, публичные и гибридные облака, круглосуточная техническая поддержка, несколько ЦОД в разных местах.

Недостатки:

Задержка в передаче данных между клиентом и ЦОД. Данные передаются от клиента в ЦОД и обратно, проходя многие километры сетей. Это может создать задержки.

Сложная и дорогая инфраструктура. Если компания не хочет использовать публичное облако, то выбирает частное или гибридное. Но установить и поддерживать большой дата-центр на производстве — затратная задача.

Сфера применения

Облачные технологии применяются повсеместно: в госсекторе, производстве, ритейле, IT-компаниях, финансовой сфере и телекоммуникациях. Сложно представить современную жизнь без электронной почты, Google Docs, магазинов приложений и публичных облаков вроде Dropbox, Google Drive или «Яндекс. Диска».

«Cloud Computing наиболее динамично развивается последнее десятилетие, уровень проникновения технологии в развитых странах превышает 90%. Компании-операторы облаков и дата-центров обладают значительной экспертизой в этой области и могут предоставить пользователю наиболее совершенные технологические решения в области IT-инфраструктуры on-demand».

Олег Любимов, генеральный директор Selectel

Облака важны для сбора, хранения и обработки больших объемов информации — например, там, где применяются технологии Big Data и искусственный интеллект.

Туманные вычисления (Fog computing)

Туманные вычисления — это технология, благодаря которой хранение и обработка данных происходят в локальной сети между конечным устройством и ЦОД. «Туман», в отличие от «облака», находится ближе к пользователям. Это децентрализованная система, которая фильтрует информацию, поступающую в дата-центр.

Преимущества и недостатки

Преимущества:

Снятие нагрузки с облака. Использование туманных технологий вместе с облачными помогает снизить нагрузку на ЦОД. Локальные сервера обрабатывают данные и отправляют в дата-центр только самые важные.

Передача данных в режиме реального времени. «Туман» находится ближе к пользователю, поэтому время на обработку и передачу информации снижается.

Дополнительная безопасность. В локальной сети можно установить еще один уровень защиты — виртуальный файрвол, сегментацию трафика или что-то ещё.

Недостатки:

Проблемы с сетевыми узлами. Децентрализованные сети менее надежны, чем сети больших дата-центров.

Сфера применения

Туманные вычисления применяются для связи устройств интернета вещей (IoT). С помощью «тумана» данные передаются и анализируются почти без задержек, что критично для некоторых IoT-устройств — например, датчиков в беспилотных автомобилях.

«Проще говоря, туманные вычисления заточены под межмашинное взаимодействие и применяться могут в любой отрасли, где оно используется — в производстве, здравоохранении, энергетике, финансовой сфере и других».

Юлий Гольдберг, директор по развитию бизнеса, SAS Россия / СНГ
Межмашинное взаимодействие (Machine-to-Machine, M2M) — технология, связанная с интернетом вещей. Она позволяет передавать данные с устройства на устройство без взаимодействия с человеком. Для этого используют сотовую связь, поэтому мобильные операторы предлагают свои услуги в сфере M2M.

Технологию применяют для передачи данных из банкоматов и торговых автоматов, мониторинга состояния пациентов, в системах сигнализации и видеонаблюдения, в датчиках топлива, счетчиках электроэнергии и воды, для отслеживания транспорта и грузов. Туманные вычисления позволят машинам общаться быстрее и эффективнее.

Граничные вычисления (Edge computing)

Граничные вычисления — это технология обработки и хранения данных на конечном устройстве. Они находятся еще ближе к пользователю, чем «облако» и «туман».

Преимущества и недостатки

Преимущества:

Практически нулевая задержка в передаче данных. Вычисления производятся на конечных устройствах, поэтому информации не нужно преодолевать километры сетей, чтобы добраться до ЦОД.

Надежность вычислений. Данные обрабатываются даже в отсутствие подключения к интернету.

Безопасность. Вся информация остается на устройстве. Её не обязательно передавать в публичное облако.

Недостатки:

Затраты на оборудование и сотрудников. Пользователю технологии придется купить и настроить оборудование, привлечь специалистов. Это сложнее, чем подключить публичное облако.

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

Источник: CB Insights

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.

Развитие edge/fog computing

В мире

Уже сейчас компании начинают применять граничные и туманные вычисления наряду с облаками. Конечно, на Западе эти технологии более развиты — их используют и крупные корпорации, и стартапы.

Большие компании, которые продают облачные услуги, расширяют ассортимент. Microsoft предлагает не только облако, но и решения с граничными технологиями. Например, систему, которая позволяет перенести часть вычислений на IoT-устройства, или пограничный сервер для обработки данных с искусственным интеллектом. Amazon тоже не отстает и предлагает свой сервис для интернета вещей с граничными вычислениями. При этом компании не забывают про основной продукт — данные не только обрабатываются на периферии, но и передаются в облако.

Новые технологические услуги помогают в обработке данных на производстве, где задержки — серьёзная помеха в работе.

«В первую очередь это, конечно же, машиностроение и автомобилестроение, так как в этих отраслях производятся технически сложные изделия, а производственные линии генерируют большой объём данных. Но технологии периферийных и облачных вычислений внедряются в самые разнообразные отрасли промышленности, включая нефтегазовую, пищевую, химическую промышленность, производство батарей, в инфраструктурные объекты, распределение электроэнергии, водоснабжение, аэропорты и железнодорожный транспорт».

Роман Абзаев, эксперт управления «Цифровое производство» компании Siemens в России

Появляются стартапы, которые фокусируются на применении граничных и туманных вычислений. Например, FogHorn и Pixeom предлагают услуги для компаний в энергетике, телекоме, производстве, ритейле, финансах, безопасности и других сферах. SimShine разрабатывает граничные технологии для камер видеонаблюдения. Компаний, которые предоставляют услуги производству и простым пользователям, становится все больше.

«Таких компаний и решений на самом деле много. В качестве актуального наглядного примера можно привести компании, которые сейчас внедряют решения по видеоаналитике. При отсутствии объектов или событий видео не передаётся на центральный сервер и не загружает каналы связи. При этом в ЦОД передаётся только информация о тревожных событиях и инцидентах».

Андрей Тищенко, заместитель директора Департамента вычислительных систем ИТ-компании КРОК

В России

Но и в России туманные и граничные вычисления уже не новые понятия.

Например, Nokia и фонд «Сколково» в 2016 году договорились работать над технологией мобильных граничных вычислений (Mobile Edge Computing). Она позволит перенести часть анализа данных ближе к пользователям связи. С её помощью не будет теряться качество интернет-соединения во время массовых мероприятий. Правда, пока конкретных проектов в этой сфере нет.
Администрация президента в том же 2016 году поручила Минкомсвязи, «Ростелекому», Минпромторгу и Агентству стратегических инициатив заняться инфраструктурой для туманных вычислений. Это важно для развития промышленного интернета вещей (IIoT), которым сейчас активно занимаются госкомпании. Например, ГЛОНАСС-ТМ планирует создать сеть для IIoT на территории России, а «Ростелеком» протестировал NB-IoT — стандарт сотовой связи для интернета вещей.

Пока государственные организации экспериментируют со связью, стартапы внедряют практические решения. С туманными вычислениями работает SONM — предлагает платформу с технологией блокчейна. Идея состоит в том, чтобы создать децентрализованный суперкомпьютер. Пользователи могут сдать мощность своего компьютера в аренду и присоединиться к распределенной сети. Компании в свою очередь покупают возможности туманной платформы для своих вычислений.

С граничными технологиями также связан стартап Facemetric. Он предоставляет клиентам камеры видеонаблюдения и ЦОД с нейросетями, чтобы искать образы в видео — лица, автомобильные номера, ценники и многое другое. Но хранить и обрабатывать большой видеопоток в облаке тяжело и не всегда целесообразно.

Поэтому компания решила использовать граничные вычисления. «В данном случае мы используем более высокопроизводительные вычислители, которые дублируют в себе функционал распознавания, хранят оперативный слепок базы данных и могут работать автономно при потере связи с облачным сервисом. Такой подход повышает требования к производительности вычислителей, их стоимость, но обеспечивает стабильную работу при потере связи с центральным узлом», — рассказывает Юрий Годына, основатель Facemetric.

В России новые технологии будут развиваться и дальше. Как отмечает Юрий Годына, они уже вошли в нашу жизнь:

«В настоящее время появилось множество вариантов реализации проектов в области интернета вещей и граничных вычислений — сбор показаний счетчиков, умные автобусные остановки, системы контроля за водителями общественного транспорта и так далее. Еще пару лет назад на конференциях и круглых столах можно было услышать мнения о раздутости пузыря интернета вещей, умного дома, неподъемной стоимости решений. А сейчас мы видим реализацию этих технологий, они постепенно приходят в нашу жизнь и делают ее комфортнее».

Юрий Годына, создатель Facemetric

Взаимодействие технологий

Конечно, туманные и граничные вычисления не вытеснят облако. Технологии будут развиваться вместе и дополнять друг друга. Там, где нужны надежные мощные ЦОДы и экономия IT-ресурсов, облако останется в приоритете. А там, где важна скорость принятия решений, будут развиваться edge и fog computing — при этом облако будет хранить важные данные.

Татьяна Бочарникова, глава представительства NetApp в России и СНГ:

«Бытует мнение, что Edge и Fog computing в конечном итоге полностью заменят собой уже ставшие привычными облачные решения. Но это вовсе не так. Да, бывает, что периферийные технологии обеспечивают более серьезные преимущества, чем полностью централизованные облачные платформы, особенно с точки зрения хранения данных. Но всегда ядром корпоративной ИТ-инфраструктуры остается гибридная и мультиоблачная концепция. Иначе говоря, периферийные и туманные вычисления не заменят облачные, так как, по сути, и являются не чем иным, как «расширением» и «продолжением» облака».

Фото на обложке: scanrail, Depositphotos

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».

Fog computing / Habr

Если вам кажется, что на картинке ничего не видно, то я отвечу, на картинке отчетливейшим образом изображен туман! 😉 В связи с выходом из вынужденного захабренного молчания публикую свой небольшой футурологический очерк.

Ура! То, о чем так давно боялись спросить большевики, случилось! В след за облачными вычислениями сегодня мы открываем эпоху туманных (fog) вычислений!

Туманные вычисления — и звучит как-то туманно. Попробую в двух словах донести эту парадигму до читателя, невооруженного википедией и гуглом. Для вооруженных же придется сказать, что сие словосочетание уже было испохаблено одним из видов облачных вычислений, которые принципиально ни чем от них не отличаются.

Итак, туманные вычисления. Как нетрудно догадаться, «туман» — это, как и «облако» некоторая связанная распределенная вычислительная мощность. Применим дифференциальный подход к облаку и положим, что вместо одного дискретного узла облака (да, в настоящих облаках нет узлов и в этом кроется вся фальшивость этого термина) в составе: процессор, ОЗУ, ПЗУ, устройства ввода/вывода мы имеем скалярное поле (распределение в объеме плотности) вычислительной мощности, оперативной и постоянной памяти, а также векторное поле потоков данных.

В этой точке можно выдохнуть и дальше попробую без этих заморочек. Компьютеры становятся меньше. Компьютеры становятся дешевле. Сейчас МП3 плейер имеет вычислительную мощность на порядки больше, чем первый компьютер, созданный для решения сверх ответственных военных и научных задач. Про размер и самое главное — потребление энергии я молчу. Сейчас плотность вычислительных устройств настолько высока, что впору применять к ней статистические методы. Когда-то видел отличную статью, где приводилась суммарная выч. мощность устройств в разрезе выч. мощности одного устройства и оказалось, что вся сила не в суперкомпьютерах, а в дешевых мобильных телефонах.

Вместе с удешевлением компьютеров подешевели и системы связи. Блютус есть почти везде и я не уверен, что в моих кроссовках его нет. И вот именно сейчас не осталось преград для того, чтоб все эти маленькие слабенькие вычислительные машинки объединились в один большой сиреневый вычислительный туман.

В основе «тумана» лежит «капля» — чип микроконтроллера с памятью и интерфейсом для передачи данных на борту, и чип беспроводной связи типа Mesh (сенсорная сеть). Питание «капля» получает от маленькой батарейки, которой тем не менее хватит на пару лет работы с регулярными перерывами на сон (picoPower от Atmel рулит). К «капле» могут быть подключены устройства ввода (датчики всех мастей, от температуры и напряжения до положения в пространстве и уровня ультрафиолетового излучения) и вывода (светодиоды, жк и лед индикторы, сухие контакты и т.п.) Уже попахивает Скайнетом, не правда ли?

«И вот когда мы в двух шагах от груды сказочных богатств…» — как пел герой известного мультмюзикла, остается самое интересное — в этой сети может хранится и обрабатываться информация, непосредственно не связанная с этими самыми датчиками. Очевидно, что для большинства задач производительности современных микроконтроллеров более чем достаточно и мы получаем поле избыточной вычислительной мощности. А денег, патронов и вычислительной мощности, как известно, лишних никогда не бывает.

Для обеспечения более производительной передачи данных, в тумане будут создаваться дополнительные туннели — некоторые «капли» могут иметь высокоскоростные интерфейсы и обеспечивать лучшую связность тумана. Не пройдет и 10 лет как вычислительный туман охватит весь ареал обитания человека разумного и из коммерческих частных облаков вычисления уйдут в туман, который не имеет собственника. Программы будут паразитировать на вычислительном тумане и конкурировать между собой. Это будет экосистема, на порядок более живая, чем Интернет.

Вот такая вот у нас получается штука. Поживем увидим, был ли прав С.Лем в своем «Футурологическом конгрессе» и я в вычислительном тумане?

Что такое туманные вычисления и почему это будущее Сети

Термин «туманные вычисления» обозначает модель, в которой данные, их обработка и приложения находятся не в облаке, а в вычислительных центрах на границе сети (максимально близко к устройству), что делает туманные вычисления оптимальными для Интернета вещей и приложений, взаимодействующих в реальном времени. Об этом пишет itnews.com.

Туманные вычисления – концепция, при которой часть данных обрабатывается на локальных компьютерах, а не исключительно в data-центрах. Туманные вычисления тесно связаны с облачными вычислениями и Интернетом вещей (IoT). Инфраструктуру как услугу (IaaS) можно рассматривать как конечную точку для данных; граница сети – это то, где создаются данные с устройств IoT.

Главная идея туманных вычислений – соединить эти две среды. «Туманные вычисления являются недостающим звеном в процессе обработки данных – что-то уйдет в облако, а что-то можно проанализировать локально, на границе», — объясняет декан Инженерного колледжа при Университете Пердью и один из лучших исследователей страны по туманным вычислениям Мун Чанг.

Согласно OpenFog Consortium, консорциуму высокотехнологичных компаний и академических институтов, направленных на стандартизацию и продвижение туманных вычислений в различных областях, «туманные вычисления являются общесистемной горизонтальной структурой, которая распределяет ресурсы вычислений, хранение, управление и создание сети в любом месте континуума, от облака до Интернета вещей».

Преимущества туманных вычислений

По сути, разработка туманных вычислений предоставляет организациям больше возможностей для обработки данных. В некоторых случаях необходимо обработать данные как можно быстрее – например, в производстве, когда подключенные машины должны немедленно среагировать на инцидент.

Туманные вычисления могут создавать сетевые соединения с низкой задержкой между устройствами и конечными точками. Эта структура, в свою очередь, уменьшает требуемую пропускную способность – это лучше, чем если данные нужно отправить обратно в data-центр или облако для обработки.

Туманные вычисления также используют, когда пропускная способность недостаточна для отправки данных, поэтому они должны обрабатываться вблизи того места, где были созданы. В качестве дополнительного преимущества пользователи могут размещать функции безопасности в туманную сеть, от сегментирования сетевого трафика до виртуальных брандмауэров.

Применение туманных вычислений

Использование туманных вычислений все еще в новинку, однако есть масса случаев, когда без них не обойтись.

Связь между автомобилями: появление автономных автомобилей только увеличит создание большого количества данных. Наличие беспилотников требует локального анализа определенных данных в реальном времени, таких как окружающая среда, условия для вождения и направление движения. Некоторые данные необходимо отправлять производителю, чтобы помогать в улучшении технического обслуживания транспортных средств или отслеживать использование авто. Туманные вычисления позволят обеспечить связь всех источников данных – и авто, и производителя.

Умные города и интеллектуальные сети: Подобно автономным автомобилям, коммунальные системы все чаще используют данные в режиме реального времени для более эффективной работы. Иногда эти данные находятся в отдаленных областях, поэтому туманные вычисления для таких данных являются идеальным решением.

Анализ в режиме реального времени: Разные вариации использования требуют анализа в реальном времени – от производственных систем, которые должны молниеносно реагировать на события, до финансовых учреждений, использующих данные в режиме реального времени для информирования о коммерческих решениях или мониторинга за мошенничеством. Развертывание туманных вычислений позволит упростить передачу данных между местом их создания и конечной точкой.

Туманные вычисления и 5G

Некоторые эксперты полагают, что рост мобильных соединений 5G в этом году может создать больше возможностей для туманных вычислений. «Технология 5G требует плотно расположенных антенн», — прокомментировал старший вице-президент по технологическому планированию и сетевой архитектуре CenturyLink Эндрю Дугган. Антенны должны находиться на расстоянии менее 20 километров друг от друга. Так, между ними может быть создана структура туманных вычислений, которая включает в себя централизованный контроллер, управляющий приложениями и обрабатывающий соединения с data-центрами или облаками.

Как работают туманные вычисления?

Туманные вычисления имеют множество компонентов и функций. Они могут принимать данные Интернета вещей, могут обладать неограниченным количеством проводных и беспроводных конечных точек сбора данных, в том числе маршрутизаторов и коммутационного оборудования. Также туманные вычисления могут включать в себя абонентское оборудование и пограничные шлюзы доступа.

Консорциум OpenFog выделил три цели для разработки структуры туманных вычислений – они должны быть горизонтально масштабируемыми; должны быть в состоянии работать через облако; и быть общесистемной технологией, которая простирается от границ сети до облака и различных сетевых протоколов.

Являются граничные и туманные вычисления одним и тем же?

Старший директор по корпоративным стратегическим инновациям в Cisco и член Консорциума OpenFog Хелдер Антунес считает, что граничные вычисления являются компонентом или подмножеством туманных вычислений. Туманные вычисления – своеобразный путь для данных от места их создания до конечной точки. В свою очередь, граничные вычисления обрабатывают данные исключительно локально. Туманные вычисления включают в себя не только локальную обработку данных, но и их передачу в конечную точку.

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 спускают облачный функционал на землю

Блог Мачека Кранца (Maciej Kranz), вице-президента и генерального менеджера отдела корпоративных технологий компании Cisco

Размышляя об «облаке», мы представляем себе множество функций, которые витают где-то высоко над нами, выполняя вычисления и обеспечивая сетевую связь и хранение данных. В нашем воображении, к этому огромному репозиторию функциональности можно получить доступ отовсюду и с помощью любого устройства, лишь бы оно поддерживало полосу пропускания, достаточную для обработки потока данных.
Обладая практически неограниченными возможностями и масштабируемостью, облачные технологии стали одним из ключевых катализаторов развития Интернета. Между тем, для Интернета вещей (Internet of Things, IoT) требуется нечто большее. Интернет вещей — это необъятное скопление подключенных датчиков, камер, смартфонов, компьютеров и устройств, которые взаимодействуют с приложениями, веб-сайтами, социальными медиа и другими устройствами. Чтобы извлечь из этого максимальную пользу, необходимо обрабатывать и анализировать данные, которые генерируют все эти объекты, в реальном времени.
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.

Для такого рода приложений, работающих в реальном времени и занимающих большую полосу пропускания, нужна новая распределенная модель, в которой функционал облачных вычислений, сетевого взаимодействия и хранения спускается с облака на землю, на самую границу сети. Мой друг Флавио Бономи (Flavio Bonomi) вместе с партнерами из академических и отраслевых кругов без устали работал над продвижением концепции туманной структуры, мысль о которой ему навеяли густые облака над Сан-Франциско, туманом опускавшиеся на землю. В туманных вычислениях создается платформа, которую мы называем «туманным узлом». Она образует сервисный уровень, на котором действуют функции вычисления, сетевого взаимодействия и хранения, связывающие оконечные устройства «на земле» с облачными  ЦОДами. Туман не есть отдельная архитектура — он лишь продлевает существующую облачную архитектуру до границы сети, как можно ближе к источникам данных, делая возможными обработку и анализ данных в реальном времени.

Туманные вычисления продлевают действие облачного функционала до границы сети. Источник: Cisco, 2015

Туманные вычисления решают ряд самых распространенных сегодня 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.

Туманные структуры как ключевой катализатор развития Всеобъемлющего Интернета (Internet of Everything, IoE) найдут себе применение во множестве областей жизни и экономики, от розничной торговли и здравоохранения до добычи нефти и газа. Приведу лишь один пример: профилактическое обслуживание автомобиля. Датчики в новом подключенном автомобиле генерируют до двух петабайт данных в год. Было бы слишком непрактично и чересчур дорого передавать все эти данные в облако для обработки в реальном времени, но туман превращает такие автомобили в ЦОДы на колесах, которые в состоянии классифицировать и индексировать данные, а затем генерировать аварийные сигналы, если необходимо вмешательство человека — например, когда перегрелся двигатель или снизилось давление в шинах.
Интернет вещей способствует сдвигу архитектуры к границе сети, приближая обработку, аналитику и даже приложения к источникам данных и делая возможным в реальном времени реагировать на поступающую в реальном времени информацию.
Подробнее о решениях Cisco для туманных вычислений в Интернете вещей здесь — http://www.cisco.com/web/solutions/trends/iot/fog-computing.html .


О компании Cisco

Cisco, мировой лидер в области информационных технологий, помогает компаниям использовать возможности будущего и собственным примером доказывает, что, подключая неподключенное, можно добиться поразительных результатов.

Чистый объем продаж компании в 2014 финансовом году составил 47,1 млрд долларов. Информация о решениях, технологиях и текущей деятельности компании публикуется на сайтах www.cisco.ru и www.cisco.com.

Cisco, логотип Cisco, Cisco Systems и логотип Cisco Systems являются зарегистрированными торговыми знаками Cisco Systems, Inc. в США и некоторых других странах. Все прочие торговые знаки, упомянутые в настоящем документе, являются собственностью соответствующих владельцев.

Дополнительная информация:

Дополнительную информацию рад предоставить
Александр Палладин, глава пресс-службы Cisco в России/СНГ
тел. (985) 226-3950

«Туманные» вычисления вместо «облачных»: новая концепция распределения данных

Давненько в нашу гавань не заплывали свежие термины из области облачных технологий и ЦОДов. Мир, так или иначе, крутится вокруг всевозможных «as a Service» и так и напрашивается на сакраментальное SaaS – в смысле «Something is a Service». Однако иногда и в облачной богадельне случаются кардинальные новшества, для которых приходится придумывать новую терминологию. Собственно говоря, ещё с лета 2013 года можно было заметить, что набирает популярность новый тренд, к которому мы тогда не отнеслись серьёзно и поэтому особенно расписывать не стали. Звучит он как Fog Computing, или «туманные вычисления». Задача таких вычислений состоит в том, чтобы собрать сервисы, нагрузки, приложения, большие объёмы данных в кучу и объединить все это с сетями нового поколения. Цель – предоставлять данные, вычислительную мощность, память и сервисы на по-настоящему распределённом уровне.

Дело в том, что данные сами по себе сегодня чрезвычайно распределены, они доставляются непрерывно, в больших объёмах и огромному количеству пользователей всевозможных устройств. Чтобы сделать облачную модель эффективной, бизнесу необходимо научиться доставлять контент своим пользователям через географически распределённую платформу, а не через облако, находящееся физически в одном только месте. Таким образом, идея туманных вычислений в том, чтобы распределить данные и сделать их фактически ближе к пользователю, устранить сетевые задержки и всевозможные препятствия, связанные с передачей данных. Пользователям необходимы их данные и приложения в любом месте и в любое время — в этом вся суть облачной модели предоставления услуг. А это означает, что будущее облаков лежит в области уже известной вам идеи Internet of Everything, которую пристально рассмотрел Михаил Ваннах в своём материале «Через «интернет вещей» к «интернету всего»:

“Итак, самый беглый взгляд скажет нам, что “интернет всего” сохраняет преемственность с более ранними стадиями развития Глобальной сети. В нём, естественно, присутствуют и люди, для которых Сеть и была создана, и вещи, которые представляют сейчас большую часть её населения. И — добавляются две новых категории. Это данные и процессы. Плюс к изначальным связям человека-с-людьми (People to people, P2P) добавляются ещё коммуникации человека-с-машинами (People to machine, P2M) и машин-с-машинами (Machine to machine M2M)… (Это, кстати, говорит и о возросшем “интеллекте” машин: вспомним, в чём суть теста Тьюринга.) Но всё же главное — это данные и процессы”.

В основе сего абстрактного тумана лежит концепция капли. Что и роднит его с физическим воплощением тумана. Капля — это чип микроконтроллера со встроенной памятью и интерфейсом передачи данных, совмещённый с чипом беспроводной связи формата Mesh. Такая капля питается от небольшой батарейки, которой хватает на несколько лет беспрерывной работы. К капле могут подключаться всевозможные датчики температуры, света, напряжения, излучения, положения в пространстве. Равно как и способы вывода типа светодиодов или дисплеев. Такая капля является своеобразной базовой технологией для туманных вычислений. С помощью этих мини-чипов можно создать действительно распределённую сеть данных или устройств и развернуть её на всю планету.

Для того чтобы понять полезность и обосновать необходимость туманных вычислений, попытаемся различить в этом тумане способы использования Fog computing.

С помощью туманных вычислений как системы можно, условно говоря, сделать данные ближе к пользователю, причём даже в географическом смысле. Постоянный оборот информации в мире вынуждает провайдеров создавать все новые технологии их локального хранения и кеширования. «Капли» позволяют разместить данные рядом с пользователем, вместо того чтобы хранить на значительном географическом отдалении в дата-центре. Это позволяет избежать всевозможных задержек в передаче информации конечному пользователю.

Посредством туманной технологии можно также создать географически плотное распределение вычислений и данных. Туманные вычисления расширяют границы облачных технологий за счёт того, что сеть и данные чрезвычайно рассредоточены. Такая инфраструктура полезна по ряду причин. Во-первых, это позволяет быстрее и эффективнее анализировать “большие данные”. Во-вторых, сетевые администраторы могут удовлетворить локальные запросы пользователей без выстраивания полной сетевой инфраструктуры. Кроме того, распределённые туманные вычисления делают анализ данных в реальном времени более чем осуществимым даже при активном масштабировании инфраструктуры.

Туманные вычисления также помогают осуществлять действительно качественную работу с мобильными пользователями и внедрять «интернет вещей» как ещё один канал дистрибуции или маркетинга. Администратор вашей инфраструктуры получает доступ к данным о том, откуда и как пользователи получают информацию, насколько быстро это происходит. Это помогает не только улучшить взаимодействие с клиентом, но и сделать его более безопасным. Контролируя данные сразу на всех узловых точках, туманные вычисления позволяют превратить ваш ЦОД в распределённую облачную платформу для конечных пользователей.

Ещё одним плюсом концепции является то, что она вполне реалистична, то есть это не очередной безликий, никому не нужный концепт. Более того, многие компании уже внедряют туманные вычисления, а другие, по сути, давно к ним готовы. Любая компания, доставляющая контент (особенно сложный и объёмный), в принципе может начинать внедрение туманных вычислений. Возьмём, к примеру, Netflix: для этой компании хранение всех данных в паре ЦОДов обозначает полнейшую катастрофу в тот момент, когда все эти данные необходимо будет доставить потребителю. А учитывая количество пользователей сервиса, распределённая доставка данных может сослужить Netflix хорошую службу.

При этом надо понимать, что туманные вычисления — вовсе не замена облачной модели как таковой. Напротив, она продолжает идеи и активно развивает саму концепцию облачных вычислений. Благодаря «каплям» можно изолировать данные в облачных системах и хранить их рядом с пользователем. Если принимать во внимание эту деталь, то появляется понимание того, насколько локализация данных облегчает жизнь тем, кто занимается их распределением. В концепции туманных вычислений облачные технологии многократно усиливают своё позитивное воздействие на экономику предприятия благодаря распределению и локализации данных.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *