IoT, интернет вещей, изменил ИТ-ландшафт во всем мире. Даже больше, чем подключение предметов повседневного пользования, так называемое «умное производство» ставит новые задачи перед традиционными облачными архитектурами. IoT станет ключевой технологией для промышленных объектов в рамках Индустрии 4.0. «Умное производство» — это государственно-частная инициатива, возглавляемая некоммерческой организацией Smart Manufacturing Leadership Coalition (SMLC). Концепция: производственные объекты и логистические системы, которые самостоятельно взаимодействуют между собой для организации рабочих процессов, повышая производительность и энергоэффективность.
Однако пока многие штаты отстают в готовности к «Индустрии 4.0», при этом производственные объекты в сельской местности часто не имеют доступа к сверхскоростному интернету, необходимому для взаимодействия. Некоммерческая группа Connected Nation описывает проблемы, связанные с текущими планами расширения широкополосного доступа в сельских районах Америки, что ставит под сомнение возможность комплексной реализации концепции «умного производства». В конце концов, полностью подключенный промышленный объект может генерировать несколько сотен гигабайт данных каждый день. Таким образом, остается огромное количество данных, которые невозможно ни загрузить из облака по беспроводной связи, ни централизованно обработать с помощью существующих технологий.
Возможные решения этих препятствий на пути внедрения IoT разрабатываются в области туманных вычислений.
Что такое туманные вычисления? Определение
Туманные вычисления — это облачная технология, при которой генерируемые терминалами данные не загружаются напрямую в облако, а предварительно обрабатываются в децентрализованных мини-центрах обработки данных. Концепция предполагает сетевую структуру, простирающуюся от внешнего периметра сети, в которой данные, генерируемые IoT-устройствами, направляются в центральную конечную точку данных публичного облака или в частный центр обработки данных (частное облако).
Граница сети на жаргоне ИТ называется «краем». Поэтому устройство, расположенное на границе сети (например, датчик на производственной линии), называется «граничным устройством».
Маркетинговый термин «туманные вычисления» принадлежит технологической компании Cisco, одному из ведущих производителей сетевых решений. На самом деле это выражение является умной метафорой, которая указывает на разницу между туманом и облаками. Оба явления возникают в результате скопления мелких водяных капель, но различаются высотой, на которой происходит это явление. С точки зрения ИТ-архитектуры, туманные вычисления возвращают обработку данных на уровень земли. Это реализуется с помощью компьютерных узлов, называемых fog nodes, которые выступают в качестве посредников между облаком и многочисленными оконечными устройствами IoT.
Цель так называемого «тумана» — сократить каналы связи и уменьшить передачу данных через внешние сети. Узлы Fog образуют промежуточный уровень в сети, где решается, какие данные обрабатываются локально, а какие передаются в облако или в центральный центр обработки данных для дальнейшего анализа или обработки.
На следующем рисунке схематично представлены три уровня архитектуры туманных вычислений:
- Пограничный уровень: Пограничный уровень включает в себя все «умные» устройства архитектуры IoT (пограничные устройства). Данные, полученные с пограничного уровня, либо обрабатываются непосредственно на устройстве, либо передаются на сервер (туманный узел) в туманном уровне.
- Туманный уровень: Туманный уровень включает в себя ряд мощных серверов, которые получают данные с пограничного уровня, предварительно обрабатывают их и при необходимости загружают в облако.
- Облачный слой: Облачный уровень — это центральная конечная точка данных в архитектуре туманных вычислений.
В настоящее время консорциум OpenFog разрабатывает эталонную архитектуру для туманных систем.
Консорциум OpenFog был основан в 2015 году компаниями Cisco Systems, Intel, Microsoft, Dell, ARM Holdings и Принстонским университетом как межсекторное сотрудничество между промышленностью и наукой. Инициатива направлена на стандартизацию технологий туманных вычислений, и сегодня в нее входят 57 высокотехнологичных компаний и академических институтов.
В целях защиты вашей конфиденциальности видео не будет загружаться, пока вы не нажмете на него.
Отличие от облачных вычислений
Отличие туманных и облачных вычислений заключается в предоставлении ресурсов и способе обработки данных. Облачные вычисления обычно происходят в централизованных центрах обработки данных. Такие ресурсы, как вычислительная мощность и хранение данных, объединяются внутренними серверами и предоставляются по сети для использования клиентами. Связь между двумя или более конечными устройствами всегда осуществляется через сервер в фоновом режиме.
Такая архитектура выходит за свои пределы при использовании такой концепции, как «умное производство», поскольку она требует постоянного обмена данными между бесчисленными конечными устройствами. Туманные вычисления используют промежуточную обработку вблизи источника данных, чтобы уменьшить пропускную способность данных в центр обработки данных.
Отличие от граничных вычислений
Не только пропускная способность данных в крупномасштабных архитектурах IoT заставляет облачные вычисления работать на пределе своих возможностей. Еще одной проблемой является задержка. Централизованная обработка данных всегда связана с временной задержкой из-за длинных путей передачи. Конечные устройства и датчики вынуждены общаться друг с другом через сервер в центре обработки данных, что приводит к задержке внешней обработки запроса, а также ответа. Такие задержки становятся проблематичными в производственных процессах с поддержкой IoT, где обработка информации в реальном времени является обязательным условием для того, чтобы машины могли немедленно реагировать на возникновение инцидента.
Одно из решений проблемы задержек предлагают краевые вычисления — концепция в рамках туманных вычислений, в которой обработка данных не только децентрализована, но и происходит непосредственно в конечном устройстве и, таким образом, на границе сети. Каждое «умное устройство» оснащено собственным микроконтроллером, обеспечивающим базовую обработку данных и связь с другими IoT-устройствами и датчиками.
Туманные вычисления на практике
Сегодняшний IoT нельзя сравнивать с завтрашним. Согласно исследованию Cisco, ожидается, что к 2020 году Интернет вещей будет включать в себя около 50 миллиардов устройств по всему миру. Объем данных, которые необходимо будет хранить, анализировать и подготавливать к дальнейшей обработке, будет соответственно большим.
Умное производство — далеко не единственная область, в которой туманные вычисления могут применяться для разгрузки систем и облегчения передачи данных. Другие будущие проекты, такие как подключенные автомобили — полуавтономные или полностью самодвижущиеся машины — или подключенные города с интеллектуальными коммунальными сетями, также требуют анализа данных в реальном времени. Этого невозможно достичь с помощью классических облачных вычислений. Например, самоуправляемый автомобиль собирает данные о погодных условиях, закрытии дорог или объездах, уровне трафика, и все эти данные должны быть оценены без задержек, что позволит своевременно отреагировать на непредвиденный инцидент. В таком сценарии туманные вычисления позволяют обрабатывать данные как в автомобиле, так и через поставщика услуг.
Преимущества и недостатки с первого взгляда
Туманные вычисления предлагают решения целого ряда проблем, связанных с облачными ИТ-инфраструктурами. Приоритет отдается стратегиям, которые обеспечивают легкодоступные каналы связи и сводят загрузку данных в облако к минимуму. Тем не менее, децентрализованная обработка данных на границе сети также имеет недостатки, главным из которых является стоимость и сложность обслуживания и администрирования широко разбросанной инфраструктуры.
Таблица: Преимущества и недостатки архитектуры туманных вычислений
| Преимущества | Недостатки |
|---|---|
| ✔ Меньше сетевого трафика: Туманные вычисления уменьшают трафик между устройствами IoT и облаком. | ✘ Более высокие аппаратные затраты: Fog computing требует оснащения IoT-устройств и датчиков дополнительными вычислительными блоками для локальной обработки данных и связи между устройствами. |
| ✔ Экономия затрат за счет использования сторонних сетей: Провайдеры сетей несут высокие затраты на высокоскоростную передачу данных в облако. Туманные вычисления снижают эти расходы. | ✘ Слабая защита от сбоев или неправильного использования: Компании, полагающиеся на туманные вычисления, вынуждены оснащать IoT-устройства и датчики контроллерами, которые трудно защитить от сбоев или неправильного использования, например, на производственных объектах на границе сети. |
| ✔ Автономная доступность: В архитектуре туманных вычислений устройства IoT также доступны в автономном режиме. | ✘ Повышенные требования к обслуживанию: Децентрализованная обработка данных требует большего обслуживания, поскольку контроллеры и места хранения данных распределены по всей сети и, в отличие от облачных решений, не могут обслуживаться или администрироваться централизованно. |
| ✔ Меньшая задержка: Туманные вычисления сокращают пути передачи данных, ускоряя процессы автоматизированного анализа и принятия решений. | ✘ Дополнительные требования к безопасности сети: Туманные вычисления уязвимы для атак типа «человек посередине». |
| ✔ Безопасность данных: В туманных вычислениях данные устройства предварительно обрабатываются в локальной сети. Это позволяет реализовать такие решения, при которых конфиденциальные данные могут оставаться внутри компании или шифроваться или анонимизироваться перед загрузкой в облако. |
Перспективы: туманные вычисления и мобильная связь 5G
Новый стандарт мобильной связи 5G с медианной скоростью загрузки 1,4 Гбит/с начнет внедряться в некоторых городах в конце 2018 года, а в других районах — только в 2020 году. Эксперты прогнозируют непомерный рост объемов данных, особенно в профессиональном секторе. Благодаря 5G пропускная способность и скорость мобильной передачи данных будут расти экспоненциально, открывая совершенно новые возможности применения в промышленности и сфере услуг. 5G обещает пользователям задержки в субмиллисекундном диапазоне. Однако преимущества нового стандарта мобильной связи невозможно в полной мере использовать с помощью нынешних облачных технологий. Отчасти это связано с тем, что пакету данных требуется несколько прыжков от источника до места назначения в облаке. Это делает прямую загрузку данных в облако непригодной для приложений, требующих обработки данных в режиме реального времени.
Хоп относится к пути пакета данных от одного сетевого узла к другому. Чем больше сетевых узлов проходит пакет данных (так называемое количество хопов), тем больше время задержки (латентность) передачи данных.
Именно здесь туманные вычисления предоставляют возможность, которая делает 5G пригодным для использования в промышленности. Децентрализованная туманная система обеспечивает вычислительную мощность и емкость хранения данных на границе сети. Это позволяет оценивать данные, генерируемые бизнес-приложениями, на месте, а затем отбирать и агрегировать их для облака. Это гарантирует, что важные результаты — например, команда на аварийное отключение производственного объекта — будут выполнены в режиме реального времени. В облако передаются только те данные, которые невозможно или сложно оценить локально или которые требуют более детального анализа. Это могут быть неожиданные измерения, указывающие на то, что машина должна пройти техническое обслуживание.