Перспективы развития Fog-систем

 

Это третья статья из серии об использовании  “туманных вычислений” для Интернета вещей IoT.

Первые две: часть 1, часть 2.

Рынок Fog-систем

Глобальный рынок  оценивается в $18 млрд r 2022 году[1].

Вначале, рынок Fog-систем будет генерировать наибольшие прибыли в оборудовании (51.6%), в приложениях (19.9%) и услугах (15.7%).  В дальнейшем прогнозируется, что процесс стандартизации и встраивания Fog-функций в устройства, как необходимая часть их характеристик, снизит долю оборудования на рынке Fog-систем до 42%, с возрастанием доли приложений и услуг Fog. На рисунке ниже показан рост рынка Fog-систем по отраслевым вертикалям.

9

Рисунок 9. Рост рынка Fog-систем по отраслевым вертикалям (источник: OpenFog).

 

Два основных варианта развития Fog-систем

В прогноз включены два направления развития рынка услуг:

  • Решения «Fog как услуга», FaaS (Fog as a service,), когда Fog-функции предоставляются «из облака», загружаясь на стандартные устройства (например, на микрокомпьютеры типа Raspberry Pi3, или другие);
  • Решения «Fog как продукт», т.е. устройства со встроенными Fog-функциями.

На ранних стадиях развития рынка, основную его часть займут решения «Fog как продукт». Однако, OpenFog ожидает, что к 2022 г. услуги FaaS займут не менее трети рынка. Темп роста и относительная рынков решений «Fog как продукт» и «Fog как услуга» показаны в таблице ниже:

Таблица 1. Темп роста и относительная рынков решений «Fog как продукт» и «Fog как услуга» (источник: OpenFog).

10

Следует также отметить, что сочетание компонентов оборудования и ПО, а также типов услуг, варьируется в зависимости от типа рынка. В основном, это зависит от того, встроен ли функционал Fog-узла в оборудование со специфическими функциями (например, функции облачной навигации могут встраиваться бортовой компьютер беспилотного автомобиля) или в оборудование общего назначения (например, приложения Fog-узла работает на стандартном сервере в дата-центре).

Перспективы развития Fog-систем на отраслевых рынках

1      Энергетика и коммунальные службы

Энергетический сектор и коммунальные службы представляют собой наибольший рынок для систем Fog computing, с потенциалом роста до $3,84 млрд к 2022 г. Этот рынок включает в себя множество объектов энергетической инфраструктуры, начиная с АЭС, ТЭЦ, ГЭС, высоковольтных ЛЭП, а также терминальных объектов, включая местные счётчики ЖКХ. В настоящее время мировая энергетическая промышленность претерпевает трансформацию, вследствие распространения технологий распределённой генерации энергии (солнечные и ветряные генераторы), двунаправленной передачи энергии в электросетях, эффективных и компактных аккумуляторов электроэнергии, консервации воды, и растущих инвестиций в замену устаревшей и неэффективной инфраструктуры электросетей.

2      Транспорт

Сектор транспорта – второй по значимости потенциальный рынок для Fog computing с потенциалом роста до $3,29 млрд к 2022 г. Транспорт – наиболее подходящий рынок для Fog‑систем, имея в виду постоянно изменяющиеся сети транспортных средств, устанавливающих соединения между собой и их мобильность. На транспорте можно выделить три наиболее потенциальных сферы применения Fog систем: коннективность (подключенный автомобиль, самолёт, поезд), телематика (оптимизация маршрутов грузового транспорта, предиктивное обслуживание в зависимости от степени износа) и автономность (системы помощи вождению ADAS, автономные транспортные средства).

3      Медицина

Отрасль медицины представляет третий по величине рынок Fog computing, объём которого оценивается в $2,74 млрд к 2022 г. Например, в здравоохранении США модель «оплаты за услугу» (‘fee for service’) постепенно заменяется на модель «вознаграждения за параметры на выходе» (outcome-based reimbursement), которая, по результатам опроса исследовательской компании 451 Research, снизила риск лечения почти на 61%[2]. В центральной Африке, только 34% больниц и 28% медицинских учреждений имеют надежное электропитание, что создает предпосылки создания автономных систем Fog computing с функцией временного хранения информации и передачи их при восстановления подключения по сети[3]. В Азии, требования к инфраструктуре здравоохранения быстро растут, по мере возрастания доли населения старше 65 лет, которая, согласно демографическим прогнозам вырастет с 8,1% в 2016 г., до 20,5% в 2050 г. В Европе старение населения также ощутимо: четверть населения Европы будет старше 60 лет к 2020 г.[4]

Также, как и энергетика, сектор здравоохранения использует приложения, как чувствительные к задержкам (т.е. их работа должна осуществляться в реальном времени, поскольку часто это «вопрос жизни и смерти»), так и нечувствительные к задержкам приложения, которые должны анализировать большие объемы накопленных телеметрических данных. Кроме того, в здравоохранение растёт спрос на локализованную аналитику данных, основанную на географии и национально-государственном регулировании.

4      Промышленность

Промышленное производство имеет много секторов: строительство, добыча полезных ископаемых, производство (как средств производства, так и предметов потребления) и многие другие, а также поддерживающие отрасли для них. В то время как для Интернета Вещей IoT, эта вертикаль – самая крупная (IIoT, Industrial Internet of Things), она занимает только четвёртое место по возможностям развития Fog computing. Это объясняется рядом факторов, включая темп амортизации промышленного оборудования и замены его новым, с функциями Fog. Кроме того, имеет значение темп инноваций в секторе строительства, а также макроэкономические изменения в добывающем секторе.

Есть много вариаций внедрения Fog-технологий в различные виды промышленного производства (например, от высокотехнологичного роботизированного производства электроники, до производства кормов для домашних животных), а также в различных секторах: строительстве или даже в добывающем секторе. Эти вариации разнятся от автоматизации отдельных операций, до, например, высокоавтоматизированных открытых шахт с автономными добывающими и транспортными механизмами и дронами. Поскольку масштаб и разнообразие секторов промышленности очень широки, эта вертикаль хуже всего поддаётся прогнозированию.

В данной отрасли возможны два сценария проникновения Fog-систем: продажи нового оборудования, уже оснащенного Fog-функциями (т.н. “greenfield”), и модернизация существующего оборудования путем оснащения его Fog-устройствами, чтобы повысить его производительность и срок службы (“brownfield”). Brownfield-рынок Fog-систем для промышленности является определяющим, поскольку цикл амортизации для многих видов основного оборудования может составлять 20-30 лет.

На рисунке ниже показана схема решения «интеллектуальный карьер»[5] российской компании ВИСТ Майнинг Технолоджи (слово «майнинг» в названии российской компании используется в своём исходном значении – добыча полезных ископаемых).

11

Рисунок 10. Схема решения «интеллектуальный карьер»

(источник: ВИСТ Майнинг Технолоджи).

5      Торговля

Торговля – широкий сектор экономики, куда входят оптовые торговые предприятия, а также предприятия розничной торговли: большие супермаркеты и небольшие магазины шаговой доступности, а также разнообразные торговые точки и сетевые магазины. Сюда же можно отнести кафе и рестораны, АЗС, аптеки и пр.  Сектор торговли, хотя и с трудом воспринимающий различные новшества, тем не менее, имеет ярко выраженный спрос на IoT и Fog. В настоящее время широкое распространение в рознице получают Bluetooth-маячки (beacon), на основе технологии BLE (Bluetooth Low Energy) с низким энергопотреблением и малой скоростью передачи данных. Они отслеживают перемещения покупателей по торговому залу, и используются для многоканального маркетинга.

Покупатель может получать рекламные и другие сообщения от магазинов при помощи Bluetooth-маячков, в том числе, и электронные купоны на скидки. При этом отправка таких сообщений может осуществляться с учетом предпочтений пользователя, определяемых с учетом предыдущих посещений магазина. Если в магазине одежды покупатель несколько раз подряд покупал вещи одного и того же бренда, то и предложение на его смартфон придет именно от этой торговой марки. Более того, ему может прийти сообщение, что одежда его любимой марки продается еще и в других магазинах, и покажет в каком направлении нужно двигаться.

На рисунке ниже показана примерная схема работы маркетинга на основе Bluetooth-маячков[6].

12

Рисунок 11. Схема работы маркетинга розничной торговли на основе Bluetooth-маячков (источник: lifehacker.ru).

 

6      Сельское хозяйство

В этот сектор, кроме растениеводства, входит также животноводство, разведение рыбы, моллюсков и пр. (aquaculture), лесное хозяйство, фермерство и производство сельхоз-оборудования. Существенную долю рынка Fog-систем для сельского хозяйства занимает т.н. «прецизионное сельское хозяйство» (precision agriculture): тракторы, сеялки и т.п. оборудование с использованием сенсоров и датчиков IoT, а также беспилотная самодвижущаяся сельхозтехника. В секторе IoT для сельского хозяйства уже активно используется машинное зрение, дроны и машинное обучение. Например, один из стартапов по машинному обучению, компания Blue River, была приобретена крупнейшим производителем сельхозмашин, Deere&Company за $305 млн в сентябре 2017 г. Функционал Fog-узлов будет в ближайшем будущем встраиваться в системы управления и навигации сельхозтехники, как в новом оборудовании, так и для переоснащения старого оборудования. На рисунке ниже показан пример использования Fog-узла в решении Precision Agriculture компании Deere&Company. Трактор со встроенным GPS/GLONASS-приёмником очень точно выдерживает борозду, что помогает повышать урожайность до 10%. В то же время, возможно ведение второго беспилотного трактора рядом с ведущим, что сокращает потребность в рабочей силе [7].

13

Рисунок 12. Решение Precision Agriculture с использованием Fog Computing (источник: Deere&Company).

 

7       Дата-центры

В дата-центрах технологии IoT внедряются наиболее быстро. По результатам опроса агентства 451 Research, в 2017 году 42,6% новых проектов в дата-центрах так или иначе содержали элементы IoT. Однако, доля проектов IoT или Fog в стоимостном выражении в дата-центрах невысока.

Кроме того, что IoT и Fog используются в дата-центрах для их внутренних нужд, развитие Fog computing само по себе порождает рост требований к ёмкости дата-центров на границе сети, а также дата-центров операторов связи и облачных провайдеров. Эта дополнительная ёмкость включает ресурсы серверов, систем хранения и коммутаторов, как непосредственно задействованную для приложений Fog.

На рисунке ниже показано применение решений Fog computing в дата-центрах на границе сети (Edge)[8].

14

Рисунок 13. Применения решений Fog computing в дата-центрах Edge (источник: Cisco).

 

5.3.8      Носимые устройства

Носимые устройства представляют собой целый спектр устройств, от фитнес-трекеров и «умных» часов до устройств виртуальной и дополненной реальности, а также многие более сложные устройства военного назначения, причём именно только сектор, по прогнозу 451 Research, составит более 70% рынка носимых устройств с функциями Fog. В основном, это объясняется стоимостью устройств, а не тем, что у солдат их будет гораздо больше. Однако, развитие дополненной и виртуальной реальности может поменять это соотношение в свою сторону. По результатам опроса 451 Research, в 3 кв. 2017 г., 17% респондентов заявили, что уже носят смарт-часы, а 18% – фитнес-монитор.

На рисунке ниже показано носимое устройство для контроля сахара в крови для диабетиков по анализу состава пота на коже, а также устройство для неинвазивных микро-инъекций инсулина[9]. Устройства разработаны корейскими учёными в центре Centre for Nanoparticle Research в Сеуле.

15

Рисунок 14. Носимое устройства для контроля сахара в крови для диабетиков и неинвазивных микро-инъекций инсулина (источник: eHealth News in South Africa).

 

Концепция Fog of Everything

Fog computing (FC) и т.н. «Интернет Всего» IoE (Internet of Everything, более обобщенный вариант Интернета Вещей) – две растущие тенденции развития облачных вычислений, которые до настоящего момента рассматривались отдельно. Однако, вследствие комплементарности (взаимодополняемости) их функций, следует ожидать, что эти их интеграция может породить большое число новых приложений будущего Интернета.

Если представить себе гипотетическую всеохватную, всепроникающую, плотно-распределённую сеть, которая покрывает на своей площади охвата множество устройств IoT, способных собирать и передавать в реальном времени большие объёмы разнородных данных о среде в месте их расположения, то, вследствие ограничений по энергопотреблению, вычислительной мощности и полосе пропускания беспроводной сети сегодняшнего уровня развития, сложность такой системы такой системы сделает её экономически невыгодной, попросту говоря, она не окупит саму себя.

Однако, наступающая эра нового Интернета порождает две парадигмы: Fog Computing (FC) и Internet of Everything (IoE), которые в своем развитии могут образовать новую парадигму: FoE, Fog of Everything (в переводе буквально – «туман всего», однако, по нашему мнению, лучше пользоваться англоязычным термином).

Fog Computing – это новая парадигма облачных вычислений, цель которой состоит в перемещении элементов системы CC (Cloud Computing), вместе с её инфраструктурой, ближе к точкам доступа на границе сети, чтобы снизить задержки, возникающие при передаче данных в центральное облако Cloud [10]. Это позволяет произвольно распределённым пользователям и устройствам собирать, анализировать, и предоставлять в общий или ограниченный доступ локальные данные, которые представляют собой ценность для общества, государства, отрасли экономики и пр. Парадигма Fog Computing порождает другую парадигму: Интернета Всего, IoE [11], в которой вещи (устройства), обладающие данными о текущей ситуации (контексте), могут самостоятельно образовывать и управлять самоорганизующимися сетями. Причём такие сети будут не только самоорганизующимися, но и самоуправляемыми экосистемами, цель которых состоит в предоставлении услуг для пользователей, путем управления нижележащими инфраструктурами Интернета Вещей (IoT)[12]. Это достигается путём совершенствования функций обнаружения соседних устройств и составления услуг из их ресурсов, а также самостоятельной конфигурации, объединения и администрирования ограниченных ресурсов отдельных устройств.

Конечная цель сетей IoE состоит в достижении приемлемого уровня энергопотребления при требуемой производительности без какого-либо вмешательства человека в этот процесс [13].

На рисунке ниже показан пример реализации парадигмы FoE, приведенный в одной из фундаментальных работ по FoE [14].

16

Рисунок 5 – 7. Пример реализации парадигмы Fog of Everything (источник: IEEE).

[1] https://www.openfogconsortium.org/wp-content/uploads/451-Research-report-on-5-year-Market-Sizing-of-Fog-Oct-2017.pdf

[2] Там же.

[3] Infrastructure Consortium for Africa, United Nations Development Program. “Africa Energy Atlas (2017).”

[4] European Commission (2014). “Population Aging in Europe: Facts, Implications, and Policies.”

[5] http://www.vistgroup.ru

[6] https://lifehacker.ru/2013/09/20/pochemu-ibeacon-ot-apple-luchshe-nfc/

[7] https://www.deere.ru/ru/

[8] https://blogs.cisco.com/perspectives/a-unified-platform-beyond-only-cloud-as-driver-for-iot

[9] http://ehealthnews.co.za/wearable-patch-diabetes/

[10] F. Bonomi, “Connected vehicles, the Internet of Things, and fog computing”. The Eighth ACM International Workshop on Vehicular Inter-Networking (VANET), Las Vegas, USA, 2011, pp. 13-15.

[11] J. Bradley, J. Loucks, J. Macaulay, and A. Noronha, “Internet of everything (IoE) value index,” Cisco Systems, San Jose, CA, USA, White Paper, 2013.

[12] E. Borgia, “The Internet of Things vision: Key features, applications and open issues,” Comput. Commun., vol. 54, pp. 1-31, Dec. 2014.

[13] S. V. Vandebroek, “Three pillars enabling the Internet of Everything: Smart everyday objects, information-centric networks, and automated real-time insights”. IEEE Int. Solid-State Circuits Conf. (ISSCC) Dig. Tech. Papers, Jan. 2016, pp. 14-20.

[14] E. Baccarelli, P. Naranjo, M. Scarpiniti, M. Shojafar, J. Abawajy, “Fog of Everything: Energy-Efficient Networked Computing Architectures, Research Challenges, and a Case Study”, IEEE Access, Volume 5, 2017. Digital Object Identifier 10.1109/ACCESS.2017.2702013

cloud_computing_network_connections_iot_internet_of_things_thinkstock_853701240_3x2-100740710-large

 

About Алексей Шалагинов

Независимый эксперт
Gallery | This entry was posted in Интернет Вещей, Статьи, Тенденции, Технологии, IoT and tagged , , , , , , , , , , , , . Bookmark the permalink.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.