Распределённые вычисления впервые появились ещё в начале 60-х годов прошлого столетия, с выводом на рынок распределённой вычислительной системы IBM System/360. С тех пор парадигма распределённых вычислений развивается как альтернатива мощным суперкомпьютерам, большим, дорогим и негибким машинам. В отличие от суперкомпьютеров, распределённые компьютерные системы имеют много вычислительных узлов, соединённых быстрыми локальными сетями.

Рисунок 1. Эволюция распределённых вычислений (Источник: Open Journal of Cloud Computing (OJCC) Volume 2, Issue 1, 2015)

Наибольшего развития распределённые компьютерные системы достигли к 2000-м годам, когда частоты процессоров, полоса пропускания сети и объемы оперативной памяти достигли «Giga-величин». В частности, процессоры с таковой частотой 1ГГц были выпущены компаниями Intel и AMD, сети Gigabit Ethernet (GE) стали повсеместно использоваться и появились первые компьютеры с оперативной памятью в 1 Гбайт. Многими аналитиками этот качественный переход обозначается как «G-phenomena» (G-феномен).

Сегодня, распределённые системы играют важную роль практически во всех аспектах повседневной жизни. Самой популярной и самой распределённой системой является Интернет. Другие примеры, не столь популярные – это т.н. сети распределённых вычислений (Grid), и облачные системы (Cloud), которые используются для анализа больших объемов данных, например, анализа последовательностей ДНК, изменений климата, анализ медицинских данных, банковских данных и данных пользователей телекоммуникационных операторов.

Масштабируемость – важная характеристика распределённых компьютерных систем. Поэтому возникла новая иерархическая структура, состоящая из трех уровней: Cloud, Fog и Dew Computing. («облако», «туман» и «роса», устоявшихся русскоязычных терминов пока не существует, поэтому будем пользоваться английскими).

Рисунок 2. Аналогия иерархии Cloud, Fog и Dew Computing. (http://ru.depositphotos.com)

Иерархическая структура Cloud-Fog-Dew применяется для адаптации к следующим требованиям:

• Производительность: быстрая реакция, быстрая обработка и низкая задержка.
• Доступность: избыточность ресурсов, малое время восстановления после отказа системы, и приемлемая деградация при возникновении проблем.
• Надежность: сохранность данных и непрерывность функционирования.
• Управляемость: легкость масштабирования системы.
• Стоимость: не только оборудования и ПО, но также других затрат на развёртывание и поддержку масштабируемых систем.

Рисунок 3. Иерархия Cloud-Fog-Dew (Источник: https://www.ronpub.com/ojcc)

1. Cloud Computing (CC)

Термин Cloud Computing впервые предложил в 1997 г. профессор Рамнат Челлапа (Ramnath Chellappa), профессор Университета Южной Калифорнии, на собрании института INFORMS, США. Технологии СС обеспечивают эффективное управление дата-центрами и виртуализацию вычислительных и сетевых ресурсов. При этом пользователи и предприятия могут использовать облачные услуги по моделям Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) и Software-as-a-Service (SaaS) из любой точки мира, имея доступ к Интернет. В отличие от Grid-сетей, услуги СС могут масштабироваться в зависимости от требований, и в то же время обеспечивать более гибкую и изолированную среду для выполнения прикладных программ. В сетях Grid гетерогенность вычислительного оборудования сведена к минимуму (единообразные операционная система, тип процессора, библиотеки стандартных подпрограмм), в то время как в Cloud механизмы виртуализации обеспечивают широкий выбор.

2. Fog Computing (FC)

Термин Fog Computing (FC) впервые был предложен Флавио Бономи (Flavio Bonomi), вице-президентом компании Cisco Systems на конференции ACM International Workshop on Vehicular Inter-Networking (VANET) в сентябре 2011 г. Cisco определяет Fog Computing как парадигму, которая расширяет платформу Cloud Computing и её сервисы до границы сети (Edge). Поэтому Fog Computing также называют Edge Computing. Как и СС, FC так же предоставляет данные, вычислительные мощности и приложения, но — ближе к границе сети и к конечным пользователям. Это снижает задержку доставки сервисов FC и улучшает качество обслуживания QoS (Quality of Service). Поэтому Fog лучше подходит для географически распределённых предприятий и поддерживает мобильность корпоративных пользователей. Можно сказать, что частный случай Fog — это корпоративная сеть. В FC данные обрабатываются в сети пользователя на «умных устройствах» (smart devices) и клиентских программах мобильных устройств, а не посылаются для обработки в удалённую систему СС.

Цель FC – увеличение эффективности путём обработки данных в месте их получения и снижения количества данных, передаваемых во внешнюю сеть. Это повышает безопасность, которая всегда являлась главной проблемой в СС (K. Shenoy, P. Bhokare, and U. Pai, “Fog Computing Future of Cloud Computing,” International Journal of Science and Research, vol. 4, no. 6, pp. 55–56, Jun. 2015). При большом количестве приложений, передача данных для удалённой обработки может быть неэффективна. Поэтому FC хорошо подходит для анализа «больших данных» (Big Data), аналитики в реальном времени и для «извлечения знаний» (knowledge extraction), которые требуются непосредственно в месте получения информации.

3. Dew Computing (DC)

Термин Dew Computing (DC) основан на концепции микро-сервисов в вертикально-распределённой иерархии вычислений. По сравнению с FC, которая поддерживает растущие приложения IoT, DC сдвигает границы сети к приложениям и данным в терминальных устройствах.

На рисунке ниже показано соотношение CC, FC и DC. Красными стрелками показан обмен данными для обработки и места их хранения (это не означает, что устройства FC и DC не могут обмениваться информацией с облаком Cloud).

Рисунок 4. Соотношение CC, FC и DC (Источник: https://www.slideshare.net/honest72/internetofthings-as-a-business)

Подход DC также использует постоянно подключённые к сети ресурсы, например, смартфоны, планшеты, датчики или сенсоры «Интернета Вещей». Следовательно, в DC используется широкий набор технологий, включая беспроводные сенсорные сети, мобильный сбор данных (mobile data acquisition), кооперация приложений на самоорганизующихся сетях (peer-to-peer ad-hoc networks).

Другое преимущество DC — масштабируемость в широких пределах. В DC используется большое число гетерогенных устройств и оборудования, от смартфонов до интеллектуальных сенсоров. Они образуют самоорганизующуюся виртуальную среду обработки, состоящую из огромного количества микросервисов. Для обеспечения такого функционала, они должны быть программируемыми «на лету» (ad-hoc) и само-адаптивными, а также они должны выполнять приложения распределённым образом.

Рисунок 5. Пример взаимодействия ad-hoc в среде DC (Источник: J’Son & Partners).

4. Mobile Edge Computing (MEC)

Вариант «граничных вычислений» для мобильной сети MEC (Mobile Edge Computing, устоявшегося русского термина пока нет) предусматривает размещение облачных IT-ресурсов на границе (edge) между опорной сетью EPC и сетью радиодоступа RAN оператора мобильной связи. Развитие МЕС потребует больших инвестиций, как в новое оборудование (серверы, СХД нового типа, оборудование для сети радиодоступа), так и в разработку принципиально нового класса приложений. Неудивительно, что многие вендоры охотно пропагандируют концепцию МЕС.

MEC использует принципы NFV, но оптимизирует их для среды радиодоступа в мобильных сетях:

• Стандартная платформа, включая компьютерные платформы и уровень виртуализации.
• Открытая среда, что способствует инновациям.
• Ориентация на программируемость, что даёт преимущества в масштабируемости, гибкости бизнес-моделей, скорости внедрения инноваций и развития.

Архитектура MEC разрабатывается в Европейском Институте стандартизации ETSI, который в сентябре 2015 г. опубликовал исходную статью (ETSI White Paper No. 11 Mobile Edge Computing. A key technology towards 5G. First edition, September 2015, ISBN 979-10-92620-08-5).

Рисунок 6. Архитектура МЕС согласно ETSI (Источник: ETSI)

MEC – это часть распределённой инфраструктуры NFV, приближенная к пользователям. Не удивительно, что архитектура MEC напоминает схему NFVI. Основное отличие — платформа приложений MEC (MEC Application Platform) и связанные с ней сервисы. NFV и MEC имеют много общего в своих источниках, однако они различны по типу и диапазону приложений, а также по месту расположения в архитектуре сети.