Как Fog-сети создаются внутри Cloud-сетей

Если концепция «облачных вычислений» Cloud Computing стала уже достаточно популярной, то концепция Fog Computing («Туманные вычисления», хотя вряд ли это название приживётся)  пока не вышла из стадии концепции. Она призвана дополнить Cloud в части Интернета Вещей (IoT).

Основные проблемы Cloud – это огромный объем данных IoT, которые необходимо передавать в центральное облако, чтобы там его обработать, и извлечь полезные данные (Insight), затем на основе этих полезных данных сформировать управляющее воздействие и передать его сигнал обратно в среду исполнительных механизмов IoT. На это уходит достаточно долгое время (десятки и сотни миллисекунд, а для IoT это часто бывает критичным), на это требуются большие вычислительные мощности в централизованном облаке, и огромная полоса пропускания опорной сети, недостаток которой ещё больше увеличивает задержки).

Комбинация Cloud и Fog может помочь решению этих проблем. В стандартизирующих документах OpenFog Consortium (www.openfogconsortium.org) показаны некоторые комбинации Fog и Cloud для различных сценариев многоуровневых систем IoT (см. рис. 1). Каждый элемент Fog может, в свою очередь, также представлять собой ячеистую сеть взаимосвязанных Fog-узлов в таких применениях, как «подключённый автомобиль», система зарядки электромобилей, системы управления дорожным трафиком в замкнутой области. В этих сценариях применения, Fog-узлы могут безопасно обнаруживать друг друга и коммуницировать между собой для обмена контекстной информацией, не выходя в опорную сеть для связи с центральным облаком.

1.JPG

Рисунок 1. Модели развёртывания Fog-систем (источник: OpenFog Consortium).

 

Рассмотрим некоторые модели иерархии Cloud-Fog.

① — иерархия Fog, не зависящая от Cloud. Эта модель может быть применима для сценариев, где требуется малое время «событие-действие», регуляторные установки политик, безопасность военного уровня и конфиденциальность. Кроме того, централизованное облако Cloud может быть недоступно в некоторых географических местоположениях, например, при сейсморазведке, при военных действиях, управлении дронами, некоторые системы медицины и системы банкоматов.

② — Cloud используется для обработки информации, относящейся к системам принятия решений, где время принятия решения «событие-действие» составляет от часов до месяцев. Обработка информации, ориентированной на операции, выполняется Fog-сетями, развёрнутыми поблизости от управляемых ими инфраструктур или процессов. Сценарии применения такой модели включают управление коммерческой недвижимостью, мониторинг солнечных батарей, розничную торговлю.

③ — локальная инфраструктура Fog-сети, используемой для приложений, чувствительных к задержкам, в то время как Cloud используется для баланса обработки оперативной информации и информации, относящейся к бизнесу. Сценарии применения включают мониторинг устройств бесперебойного питания UPS, ускорение мобильных сетей и сетей доставки контента CDN (Content Delivery Networks).

④ — эта иерархия используется для таких сценариев, как сельское хозяйство, подключённые автомобили и удалённые метеостанции. Они используют всю иерархию Cloud вследствие ограничений среды развёртывания, в которой инфраструктура Fogможет оказаться экономически неэффективной.

Заметим, что функциональные границы, показанные на рисунке в случаях ①, ②, ③, в реальности являются довольно размытыми, и Fog-системы могут быть физически развёрнуты во множестве комбинаций, согласно требованиям проектов.

В реальных проектах может быть множество вариантов развёртывания, которые предусматривают «многоарендность», Fog и Cloud, логические области которых принадлежать многим организациям и пользователям.

Трехуровневая Fog-архитектура (поддержка бизнеса, поддержка операций, мониторинг и контроль) показана здесь только в иллюстративных целях. Реальные развёртывания Fog-сетей могут иметь больше или меньше уровней. Различные приложения для вертикальных отраслей экономики могут использовать иерархию Fog-сетей по-разному. Например, в проектах Smart City («умного города») могут создаваться Fog-узлы (сети) в каждом районе, а также на перекрёстках улиц и в зданиях. В проектах Smart Factory («умного производства») иерархия может отражать организационную структуру каждого предприятия, вплоть до отдельных производственных установок.

В большинстве развёртываний Fog-систем в промышленном интернете вещей IIoT (Industrial IoT) обычно присутствуют несколько уровней Fog-узлов.

2

Рисунок 2. Пример многоуровневого развёртывания (источник: OpenFog).

 

  • Узлы на границе обычно занимаются сбором данных с сенсоров, нормализацией данных, а также исполнением команд управления сенсорами и активаторами.
    • В данном примере, Fog-узлы на физической границе технологии (на ленте конвейера) должны иметь задержку от сигнала сенсора до активации порядка миллисекунд и менее, чтобы избежать загрязнения продукта и обеспечить безопасность работы.
  • Узлы на следующем уровне занимаются фильтрацией данных, их сжатием, и преобразованием. На более высоких уровнях находятся системы машинного обучения и аналитики.
  • Узлы на более высоком уровне или поблизости от центрального облака Cloud обычно занимаются агрегацией данных и превращением данных в «знания». Важно заметить, что чем дальше от границы сети, тем больше знаний может быть получено.

В некоторых моделях развёртывания, какая-то часть аналитики может быть размещена на узлах границы сети (например, видео-аналитика в системах интеллектуального видеонаблюдения), поскольку сетевые каналы могут быть довольно дорогими для того, чтобы переносить «наверх» большие объемы сырых данных для их последующей обработки. По мере роста вычислительных возможностей, функции аналитики на низших уровнях будут расти. Это со временем даст толчок росту общего интеллекта Fog-сетей.

Каждый уровень N-уровневой среды будет извлекать данные, имеющие ценность, тем самым, создавая интеллект на каждом уровне.

3.JPG

Рисунок 3. Образование знаний и интеллекта из сырых данных (источник: OpenFog).

Важно отметить, что ПО, работающее на каждом уровне и каждом узле, должно иметь возможность мигрировать по узлам и запускать свои копии (экземпляры) на других физических узлах и изменяться со временем, в зависимости от сценария применения.

***

Таким образом, мы видим, что Fog-сети «распределяют» интеллект облака до самых границ сети. Происходит своеобразное делегирование полномочий по обработке данных от централизованного облака вниз на периферию. Иначе, мощность центрального облака, его интеллект, и пропускную способность опорной сети придётся увеличивать до бесконечности. И все равно, этот рост не будет соответствовать конечным потребностям. Распределение интеллекта по Fog-сети поможет эту проблему решить.

***

4

 

 

 

Об авторе Алексей Шалагинов

Независимый эксперт
Галерея | Запись опубликована в рубрике Cloud, Uncategorized с метками , , , . Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Один комментарий на «Как Fog-сети создаются внутри Cloud-сетей»

  1. Уведомление: Туманные вычисления (Fog Computing), как составная часть 5G | Телеком и ИТ

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход /  Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход /  Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход /  Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход /  Изменить )

Connecting to %s