Обработка данных в непосредственной близости от их источника ресурсами, которые не могут быть постоянно подключенными к сети, как в случае с ноутбуками, смартфонами, планшетами и сенсорами, может быть использована для оптимизации облачных вычислений.

Облака изменили вычисления так, как мы не могли себе и представить всего десятилетие назад. От голосового управления до автоматизации, способность обрабатывать большие объемы данных с устройства в течение нескольких секунд приносит огромные преимущества. Но что делать, когда у вас нет пары секунд или когда подключение невозможно? Добро пожаловать в Edge.

Со взрывным ростом количества подключенных устройств, предсказываемым в ближайшие нескольких лет, одной серьезной проблемой, с которой мы сталкиваемся, является объем данных, которые переносятся в облако для обработки. Сегодня подключения к облакам достаточно надежны, но нельзя полагаться на облако везде, во всем, постоянно.

Это то место, где появляются периферийные вычисления. Проще говоря, Edge – это то, где данные создаются и изначально агрегируются – статические шлюзы, датчики, компьютеры, смартфоны и т.д. Edge работает как сортировочная система, собирает данные и обрабатывает то, что может, поэтому отправляется только то, что действительно нуждается в мощи облака.

 

Туман под облаком

Технология на земле развивается параллельно с облаком. Сегодня устройства гораздо лучше справляются с более сложной обработкой данных. И сетевые технологии, такие как Bluetooth Mesh Networks, дают нам возможность делать больше за счет одновременного использования нескольких устройств.

Fog Computing (“туманные вычисления”), термин, придуманный CISCO, – это технология обработки, хранения и передачи данных, которая находится под облаком. Для развития в этой области создан консорциум OpenFog.

Термины периферийные и туманные вычисления часто используются взаимозаменяемо, хотя они немного отличаются друг от друга. В периферийных вычислениях обработка выполняется самими устройствами, тогда как при использовании туманных вычислений собранные данные переносятся на отдельное устройство для обработки.

 

Нет соединения с сетью? Нет проблем!

Самоуправляемые автомобили генерируют огромное количество данных. Они оснащены сотнями датчиков, считывающих миллионы показаний для того, чтобы убедиться, что автомобиль движется безопасно. Может показаться, что это идеальный вариант использования для облака. Собрать данные, отправить их в облако для обработки, а затем принять решение: стоит остановиться или продолжить движение.

Сразу же видна основная проблема. Объем собираемых данных просто не может быть передан в облако достаточно быстро для принятия своевременного решения. Ситуация, когда беспилотные автомобили останавливаются, ожидая ответ с сервера, попросту неприемлема.

Не все беспилотные автомобили будут двигаться по открытым дорогам. Горнодобывающая промышленность – это одна из областей, где автоматизация приносит огромные преимущества с точки зрения безопасности работников, но получение надежной связи на несколько сотен метров под землей – это серьезный вызов.

Вместо того, чтобы полагаться на облако, обработка критичных ко времени данных происходит на борту для того, чтобы транспортное средство по-настоящему работало автономно. Затем вы, по мере необходимости, отправляете только самые важные данные в облако – то, что может быть полезно другим автономным транспортным средствам. Например, если на дороге есть неожиданное препятствие, облако сможет оповестить другие транспортные средства.

 

Более безопасный Интернет вещей?

Использование периферийных вычислений может помочь повысить безопасность IoT-устройств за счет минимизации влияния сети, уменьшения поверхности атаки и векторов атак.

Если хакер сможет получить доступ к самоуправляемым автомобилям, существует вероятность хаоса. Если каждый датчик обменивается данными непосредственно с облаком, для принятия решения, что ему нужно делать, то каждый датчик должен быть защищен. Но если данные обрабатываются на борту, и в облако передаются только небольшие объемы данных, вероятность атаки значительно снижается.

 

Cнижение издержек

Еще одним важным преимуществом использования периферийных вычислений является снижение затрат. Сетевой трафик и облачные вычисления могут быть относительно недорогими, но скоро добавится стоимость передачи терабайтов суммарной информации в облако. Чем меньше вы используете, тем меньше платите, поэтому, если 90% данных обрабатывается локально, это экономия на стоимости также составляет 90%.

Необходимость оснащения каждого датчика возможностью независимого подключения к Интернету увеличивает затраты и потребляет гораздо больше энергии. Подключение устройств друг к другу в сети Bluetooth Mesh, а затем подключение этой сети к облаку обеспечивает более доступное и малопотребляющее решение.

Периферийные (Edge) и туманные (Fog) вычисления
Метки: