Туманные вычисления: Мост между облаком и краем для более быстрых и умных данных

Прежде чем объяснять туманные вычисления, нам нужно убедиться, что у нас есть твердое понимание облачных вычислений, концепции, ставшей обыденным термином в нашей лексике.

Облачные вычисления относятся к доступу к «на запрос» вычислительным ресурсам, вычислительной мощности и хранилищу данных без необходимости локального оборудования или активного управления пользователем. На рисунке 1 ниже показана очень общая архитектурная схема того, как многосайтовые компании развертывают промышленное облачное решение.

В рамках облачной архитектуры несколько разных моделей внедрения стали очень популярными — наиболее заметными из которых являются инфраструктура как услуга (IaaS), платформа как услуга (PaaS) и программное обеспечение как услуга (SaaS). То, как вы хотите использовать облако для своей организации, поможет определить, какая модель будет наилучшей.

IEEE 1934 определяет туманные вычисления как «системную горизонтальную архитектуру, которая распределяет ресурсы и услуги вычислений, хранения, управления и сетевого взаимодействия в любой точке континуума от облака до вещей. Она поддерживает отраслевые вертикали и домены приложений, позволяет распределять сервисы и приложения ближе к источникам данных, и расширяется от вещей, через сетевые края, через облако и через множество протокольных слоев».

Коротко это означает, что туманные вычисления фокусируются на переносе определенных ресурсов облачных вычислений прочь от облака и ближе к отдельным устройствам. С туманными вычислениями дополнительный компьютер размещается на каждом заводе, обычно на уровне локальной сети, для концентрации (или агрегации) данных локально. Он регулирует, какая информация должна обрабатываться локально, а какая может быть выгружена в облако, выступая посредником между локальными устройствами и удаленными серверами. Это обычно помогает с двумя вещами:

• Сокращение количества необходимых облачных подключений
• Более быстрая локальная обработка — как показано на рисунке 2, туманный компьютер отправляет консолидированные и значимые данные в облако, где информация каждого завода анализируется в комбинации с другими

В чем разница между туманными и граничными вычислениями?

Помимо туманных вычислений, вы могли слышать другой термин: граничные вычисления (edge computing). Это одно и то же? Если нет, в чем разница?

В зависимости от того, кого вы спрашиваете или с какой компанией работаете, ответ может быть совершенно разным. Некоторые утверждают, что туманные и граничные вычисления — это одно и то же, тогда как другие утверждают, что они довольно отличаются.

Туманные и граничные вычисления, по крайней мере в промышленных и производственных приложениях, — это системы, пытающиеся собирать и обрабатывать данные от локальных активов/устройств более эффективно, чем традиционные облачные архитектуры. Ключевое различие между этими идеями заключается в том, где в конечном счете происходит обработка и «интеллект».

Например, если датчик может хранить свои измеренные значения раз в минуту локально в течение 30 дней, он может передавать сводные данные вычислительному ресурсу (серверу) в локальной сети раз в час, и лишь часть этих данных может быть передана в облачные компьютеры для обработки. Это значительно сокращает передачу данных и позволяет собрать детальную историю, если датчик зафиксировал что-то интересное.

Ваше определение граничных и туманных вычислений зависит от того, где вы проводите границу вокруг сбора сырых данных, хранения данных и использования вычислительных ресурсов.

Преимущества туманных вычислений

Рассмотрите пример выше. Представляете ли вы объем вычислительной мощности, необходимый для агрегации, анализа и расчета желаемого выхода 100 датчиков? А как насчет 10 000 датчиков? Необходимое хранилище, трафик данных и пропускная способность сети растут экспоненциально с добавлением большего количества источников данных.

Туманные вычисления помогают вам:

• Сократить сетевую задержку и трафик данных
• Увеличить эффективную пропускную способность сети
• Вертикально изолировать сеть
• Легко и эффективно масштабировать развертывание
• Контролировать конфиденциальность и безопасность данных

Приспосабливая технологии туманных вычислений, вы можете строить и развертывать «умные» и эффективные решения ППИО (IIoT) более мелкими шагами. Однако вместо мышления в категориях «облако против тумана против края», вы должны переформулировать свой мышление вокруг вопроса: «Какая комбинация лучше всего подходит для моих конкретных потребностей?» Таким образом, это не рассматривается как решение «один или другой», а как сотрудничественная адаптация различных технологий и архитектур.