Туманные вычисления
Fog computing

Концепция

Термин Fog Computing («туманные вычисления») был введен в оборот вице-президентом компании Cisco Флавио Бономи (Flavio Bonomi) в 2011 году. Он предложил концепцию Fog Computing по аналогии с «облачными вычислениями» (Cloud Computing), как расширение «облака» до границ сети. Технологически, концепция Fog Computing тесно связана с распределёнными (облачными) дата-центрами, в которых серверы дата-центров могут располагаться во многих местоположениях, вплоть до границы сети. Дата-центры могут быть небольшими (контейнерного, модульного или мобильного исполнения), являясь фактически «выносами» крупных дата-центров. Таким образом, отличительная черта Fog Computing - приближенность к конечным пользователям и поддержка их мобильности.

Развитие интернета вещей (IoT, Internet of Things) потребовало поддержки мобильности устройств IoT для различных местоположений с геолокацией и с небольшой задержкой на обработку данных. Поэтому была предложена новая платформа для удовлетворения таких требований, которая и получила название Fog computing – «туманные вычисления». Её основной особенностью является обработка данных в непосредственной близости от источников их получения, без необходимости их передачи в крупные дата-центры только для того, чтобы их там обработать и передать назад результаты.

Таким образом, становится ясным происхождение термина «туманные вычисления»: когда густое облако опускается до поверхности земли (на границу сети), мы видим туман.

Стандартизация

В 2015 году с целью выработки единых подходов к реализации Fog компаниями ARM, Cisco, Dell, Intel, Microsoft, а также Принстонским Университетом (Princeton University), в США был создан консорциум OpenFog Consortium. В дальнейшем, в консорциум OpenFog вошло много других компаний (General Electric, Hitachi, ZTE и др), а также университетов, например, ShanghaiTech University. К 2018 году в OpenFog выходят более 50 членов. Консорциум OpenFog разрабатывает стандартную архитектуру OpenFog RA^[1] (OpenFog Reference Architecture).

Реализация и архитектура

Как Cloud, так и Fog Computing, используют сходные ИТ-ресурсы: вычислительные устройства (серверы и процессоры компьютеров пользователей), узлы коммутации сети и системы хранения данных. Однако, расширение облака до границ сети не сводится лишь к масштабированию этого облака. Техническая реализация, а также спектр приложений Fog, могут значительно отличаться от Cloud. Fog предназначен, в основном, для приложений и услуг, которые плохо работают в архитектуре Cloud Computing, либо вообще не могут в ней работать. В основном, это область интернета вещей, нарастающее развитие которого не может быть полностью поддержано только при помощи решений Cloud^[2]. Развитие IoT столкнулось с необходимостью фильтрации и предварительной обработки данных перед отправкой в облако. В основном, это следующие приложения:

• Приложения, требующие низкой и предсказуемой задержки передачи информации по сети, например, игровые приложения или видеоконференции.
• Приложения для транспорта, такие как: беспилотные автомобили, скоростные поезда, интеллектуальные транспортные системы и др.
• Приложения, требующие локальной обработки данных в реальном времени, такие как: интеллектуальные системы электроснабжения (Smart Grid), интеллектуальные транспортные системы (ИТС), геофизическая разведка недр, управление трубопроводами, сенсорные сети мониторинга окружающей среды и пр.

Fog не является альтернативой для Cloud. Напротив, Fog плодотворно взаимодействует с Cloud, особенно в администрировании и аналитике данных, и такое взаимодействие порождает новый класс приложений. Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

Архитектура Fog Computing представляет собой некую «прослойку» на границе между облаком и устройствами интернета вещей с сенсорами, а также мобильными устройствами пользователей.

Архитектура сети Fog Computing

Основные архитектурные отличия Fog от Cloud:

• Обеспечение качества услуг (QoS, Quality of Service), что требует динамической адаптации приложений к состоянию сети.
• Отслеживание местоположения (Location Awareness) для того, чтобы поддерживать стабильность работы приложения в условиях мобильности терминала.
• Отслеживание контекстной информации (Context Awareness), т.е. способность обнаруживать наличие доступных ресурсов поблизости, чтобы задействовать их в работе приложения, с возможностью горизонтального взаимодействия.

В архитектуре Fog сетевые узлы (Fog Sites), расположенные ближе к облачным дата-центрам, обладают большей вычислительной мощностью и бóльшим объемом данных в системах хранения. Сетевые узлы, расположенные ближе к сенсорам интернета вещей и мобильным устройствам, обладают большей интерактивностью и быстрым откликом. Отличительной особенностью Fog является то, что в качестве сетевого узла могут выступать устройства пользователя, такие как персональные компьютеры, домашние шлюзы, телеприставки и мобильные устройства. Чтобы устройство пользователя могло работать как узел сети Fog, пользователь должен дать оператору связи соответствующее разрешение на использование вычислительной мощности своего гаджета в фоновом режиме, в обмен на различные льготы со стороны оператора.

Типовое применение Fog Computing

Распределенные вычисления и большие данные в IoT

Типовое применение Fog Computing

Платформы для туманных вычислений

Некоторые сценарии использования

Сценариев использования Fog Computing может быть очень много, и развитие смежных технологий будет позволять всё новые сценарии. По данным Ovum, Fog Computing является основной средой для интернета вещей^[3].

Тенденции интернета вещей и Fog Computing.

Автономные системы управления транспортом (ADS, Autonomous Driving System)

ADS используют различные многорежимные сенсоры, технологии компьютерного зрения и анализа изображений, спутниковое и сетевое позиционирование на картах и предиктивную аналитику, на базе которых ADS помогает управлять водителю или управляет самостоятельно движущимся транспортным средством. В таких приложениях требуется высокое быстродействие, поэтому Fog-узел с элементами искусственного интеллекта необходимо размещать непосредственно в транспортном средстве.^[4].

Компоненты Fog-узлов в ADS

Fog-системы в электронном здравоохранении (eHealth)

Fog-системы в медицине применяются в тех случаях, когда необходимо произвести оперативный анализ полученных данных с носимых пациентом датчиков и предпринять немедленные действия в соответствии с планом лечения^[5].

Например, Fog-технологии уже применяются для контроля состояния больных диабетом и автоматического введения инъекций^[6]. Сенсор на теле пациента определяет критическое значение содержания сахара в крови, и через Fog-сеть выдает сигнал на выполнение инъекции при помощи микро-шприца, также расположенного на теле пациента. Таким образом, пациент избавляется от необходимости постоянно производить измерения и делать инъекции самому.

Fog-проекты облачных провайдеров

В 2016 году три крупнейших провайдера облачных платформ - Amazon, Google и Microsoft - начали несколько проектов использования Fog Computing в своих экосистемах IoT, в которых применяется т.н. «безсерверная архитектура» (serverless architecture).

Безсерверная архитектура позволяет выполнять исходный код тысяч и миллионов пользователей (в частности, fog-устройств) внутри вычислительной среды, не заботясь о масштабировании ресурсов.

Microsoft

Компания Microsoft анонсировала поддержку функций Azure (Azure Functions) внутри платформы разработки SDK (Software Development Kit). Функции Azure вначале были введены в семейства облачных продуктов с безсерверной архитектурой (Serverless Architecture), разработанных в Microsoft.

Amazon

Компания Amazon разработала платформу Greengrass с поддержкой т.н. Lambda-функций (безсерверной архитектуры) в устройствах IoT при взаимодействии с облачной платформой AWS. Greengrass — это контейнер исполнения программного модуля, который может быть запущен непосредственно на Fog-устройстве, а не на сервере в дата-центре. Устройства с Greengrass могут обмениваться информацией между собой вне зависимости от наличия внешнего интернета, т.е. горизонтально между Fog-устройствами при помощи различных радио-протоколов интернета вещей.

Google

Google представил платформу для интернета вещей Android Things с поддержкой микрокомпьютеров Intel Edison и Joule 570x, NXP Pico i.MX6UL и Argon i.MX6UL, а также Raspberry Pi 3. Fog-приложения разрабатываются на платформе Android Studio для любого из этих устройств. Android Things также обеспечивает интеграцию с Google Play и всей экосистемой Android, на которой сейчас работают 90% смартфонов в мире. Таким образом, система Android Things даёт возможность любому Android-смартфону или планшету работать в качестве Fog-узла.

Эти проекты показывают тенденцию «коммодитизации» устройств IoT, то есть проектирование и создание их на базе общедоступных элементов Fog Computing.

В России технологии IoT и Fog Computing используются, например, в решениях «интеллектуальный карьер» российской компании «ВИСТ Майнинг Технолоджи» (слово «майнинг» в названии российской компании используется в своём исходном значении – добыча полезных ископаемых).

Схема решения «интеллектуальный карьер» российской компании ВИСТ Майнинг Технолоджи

Преимущества и прогнозы

Fog Computing – новая ступень развития облачных вычислений, которая снижает задержки, возникающие при передаче данных в центральное облако и обеспечивает новые возможности создания интеллектуальных устройств интернета вещей^[7].

Преимуществом туманных вычислений является снижение объема данных, передаваемых в облако, что уменьшает требования к пропускной способности сети, увеличивает скорость обработки данных и снижает задержки в принятии решений. Туманные вычисления решают ряд самых распространенных проблем, среди которых:

• высокая задержка в сети;
• трудности, связанные с подвижностью оконечных точек;
• потеря связи;
• высокая стоимость полосы пропускания;
• непредвиденные сетевые заторы;
• большая географическая распределенность систем и клиентов.

Глобальный рынок Fog-систем оценивается в $18 млрд к 2022 году^[8].

Самый большой потенциал развития технологии Fog computing имеют в следующих отраслях: энергетика, коммунальные службы, и транспорт, сельское хозяйство, торговля, а также здравоохранение и промышленное производство.

Энергетический сектор и коммунальные службы представляют собой наибольший рынок для систем Fog computing, с потенциалом роста до $3,84 млрд к 2022 году.

Сектор транспорта – второй по значимости потенциальный рынок для Fog computing с потенциалом роста до $3,29 млрд к 2022 году

Отрасль медицины представляет третий по величине рынок Fog computing, объём которого оценивается в $2,74 млрд к 2022 году.

Развитие в России

2016: Кремль поручил подготовить инфраструктуру туманных вычислений

1 июля 2016 года стало известно о том, что Кремль поручил Минкомсвязи, Минпромторгу, а также другим ведомствам подготовить инфраструктуру туманных вычислений.

По данным «Коммерсанта», администрация президента направила в Минкомсвязи, Минпромторг, «Ростелеком» и Агентство стратегических инициатив (АСИ) письмо с подписью президента Владимира Путина на тему развития туманных вычислений в России.

Путин поручил развитие туманных вычислений в России

Поручено проработать внедрение туманных вычислений в экономику России, а также создание программно-аппаратных комплексов, необходимых для работы инфраструктуры туманных вычислений, — сообщил изданию человек, близкий к Кремлю.

Другой источник в одном из профильных министерств в разговоре с газетой уточнил, что результаты выполнения поручения нужно представить в октябре 2016 года. Отмечается, что инициатива по работе в данной сфере исходит от «Ростелекома» и АСИ, чью идею поддержали в администрации президента.

«Коммерсантъ» сообщает, что Минпромторг обратился к нескольким российским технологическим компаниям с просьбой предоставить экспертизу проекта. В частности, соответствующую просьбу министерство направило компании «Т-Платформы», которая занимается разработкой вычислительной техники.^[9]

Примечания