Fog computing — это новая технология, которая соединяет облачные вычисления и крайние вычисления. Это, по сути, децентрализованная сеть вычислительной инфраструктуры или процессов обработки данных.
Термин «fog computing» был введен в 2012 году компанией Cisco, которая также объединилась с Intel, Microsoft, ARM Holdings и Dell, чтобы создать OpenFog Consortium в 2015 году. В настоящее время fog computing стал популярным названием в отраслях, которым необходимо обрабатывать данные с высокой скоростью. Fog computing также известен как fogging и fog networking.
Если вашему бизнесу требуется анализ данных на высокой скорости и под стойкой защитой, крайние вычисления являются жизнеспособным вариантом для вас. Однако, если оборудование крайних вычислений не способно обрабатывать объем данных, который генерируется на месте, вам нужно обратиться к fog networking.
Fog computing имеет вычислительную инфраструктуру, где происходит вычисление данных, анализ и приложения между источником данных и облаком. Это приближает мощность облака к устройству сбора данных.
Узнайте, как объясняется Fog Computing
Процессы промышленного IoT, системы безопасности и автоматизация дома используют fog computing для скорости обработки и экономичнос��и. Эта сеть имеет емкость хранения, возможности обработки и аналитические приложения. С правильным набором инструкций собранные данные направляются непосредственно в инфраструктуру fog computing, расположенную возле устройства IoT или датчиков.
Это то же самое место, где находится система крайних вычислений. В ситуациях, когда крайние вычисления не могут обработать данные, они отправляют собранные данные в fog computing. По получении fog сеть обрабатывает данные и делится анализом с системами IoT. Затем она отправляет обработанные данные в облако для архивирования.
Компоненты Fog Computing
Поскольку разные компании IoT настраивают свою систему fog computing по-разному, вы можете встретить различные архитектуры в экосистеме fog networking. Вот компоненты, которые обычно встречаются в стандартной архитектуре fogging:
Различные физические и виртуальные узлы, такие как мобильные телефоны, умные колонки, умные лампы, сенсоры производственной линии и т.д., используются для генерации данных и выполнения инструкций.
Устройства, шлюзы и серверы для хранения данных, маршрутизации данных и анализа данных.
Службы мониторинга, такие как интерфейсы прикладного программирования (API), для обеспечения постоянного функционирования узлов fog и устройств IoT.
Программы обработки данных для выполнения задач, таких как обработка, фильтрация, очистка, реконструкция и хранение данных в облаке.
Системы управления ресурсами для балансировки нагрузки и надзора за правильным использованием узлов fog.
Надежные инструменты шифрования для шифрования данных в передаче и в состоянии покоя для безопасного fog computing.
Контроллер автоматизации отслеживает сигналы от различных устройств и датчиков сети и запускает алгоритм или программу для автоматизации оборудования IoT.
Эта программа передает данные на следующее устройство сети, используя стандартный сервер OPC Foundation, также известный как Open Platform Communications (OPC) или Объектная свзяь и встраивание для управления процессом (OLEPC).
Инструмент преобразует эти данные в стандартные протоколы данных, такие как HTTPS или MQTT.
На этом этапе преобразованные данные отправляются на узлы fog для анализа с использованием интернет- или интрасетевой сети.
Как только они получают данные, узлы fog немедленно инструктируют подключенные устройства IoT о том, что они могут сделать с анализом окружающего сигнала.
Наконец, узел fog хранит данные на облачном сервере для аудита, анализа и архивирования.
Fog computing является правильным выбором для бизнеса, в котором задержка данных имеет большое значение или является критически важной. Здесь анализ данных происходит вблизи источника данных. Поэтому он обеспечивает минимальную задержку по сравнению с другими технологиями.
Возьмем, к примеру, распределение электроэнергии и медицинскую отрасль, где каждая секунда ценна. В этих случаях fog computing может быстрее предупреждать вас, чем другие технологии, так что меньше времени теряется в процессе.
Максимальная безопасность
Данные, генерируемые устройствами IoT, требуют максимальной защиты от несанкционированного доступа со стороны киберпреступников. В fog computing вы можете мониторить узлы fog и обеспечивать их защиту с помощью тех же политик и контролей, которые вы используете для остальной IТ-среды. Все это гарантирует, что данные остаются защищенными в процессе передачи и в состоянии покоя.
Меньше использования полосы пропускания
Использование сетевой полосы пропускания в fog computing ограничено, поскольку здесь анализ данных не требует передачи данных на облачный сервер. Более того, это снижает зависимость компаний от Интернета для анализа.
Хотя подключенные устройства постоянно генерируют данные, которые требуют анализа, большая часть анализа выполняется в ближайшей точке. Таким образом, только ограниченное количество данных нужно передавать.
Конфиденциальность данных
Fog computing также очень хорошо обеспечивает конфиденциальность данных. Компании, которые имеют дело с личной информацией и критически важными данными, находят fog computing полезным. Здесь все чувствительные данные анализируются локально под строгим контролем IT-команды, которая предоставляет необходимую поддержку устройству.
Тем не менее, подмножества данных, требующие более глубокой аналитики, перемещаются на облачный сервер. Тем не менее, данные, обработанные в рамках этого типа вычислений, относительно более безопасны.
Стоимость-эффективность
Вся концепция fog computing подразумевает меньшие расходы по сравнению с облачными вычислениями. Необходимость в меньшей полосе пропускания означает сокращение операционных расходов. Компании, которые выбирают этот тип вычислений, наблюдают за снижением общих затрат. Поскольку этот тип вычислений требует меньшей сетевой полосы пропускания, операционные расходы значительно сокращаются.
Лучшая надежность
Устройства IoT часто нуждаются в работе в сложных условий. Fog networking снижает необходимость передачи данных на облачный сервер и, таким образом, улучшает надежность данных даже в таких неблагоприятных условиях.
Аналитика в реальном времени
Компании, осуществляющие fog computing, также могут иметь доступ к аналитике данных в реальном времени. Поскольку им не нужно долго ждать эти данные, это помогает им опережать своих конкурентов.
Особенно финансовые, банковские и производственные компании нуждаются в аналитических данных для принятия мгновенных решений. Fog computing приносит пользу таким компаниям с помощью быстрого и мгновенного переноса данных.
Недостатки Fog Computing
Зависимость от физического местоположения
Fog computing происходит в месте, близком к устройству, генерирующему данные. Следовательно, к нему невозможно получить доступ из удаленного местоположения.
Проблемы безопасности
Fog computing не свободен от проблем безопасности. Он может стать жертвой подмена IP-адреса или атак "Человек посередине" (MitM). Поскольку концепция fog computing все еще находится на начальной стадии развития, разработчики продолжают искать уязвимости безопасности, чтобы устранить слабые места.
Проблемы масштабирования
Fog computing — это сложная модель вычислений, где между системами хранения и обработки данных появляется дополнительный уровень. Требуется более дорогое оборудование, такое как маршрутизаторы, шлюзы, концентраторы и т.д. В конечном итоге становится трудно масштабировать модели fog computing.