Туманные вычисления: будущее Интернета вещей совершенно ясно

Корпоративный IoT — одна из самых горячих технологических тенденций, с которыми ИТ-директора прилагают все усилия, чтобы не отставать от них. Большинство предприятий все еще находятся на начальном этапе внедрения IoT или повышения производительности труда и качества жизни.

По мере того, как технологии IoT совершенствуются и становятся финансово жизнеспособными для предприятий, ИТ-директорам и специалистам по данным придется смириться с тем фактом, что чем больше устройств, тем больше данных. Возникает логический вопрос: способны ли современные модели облачных хранилищ обрабатывать такой объем данных без ущерба для простоты доступа и обновлений в реальном времени?

Проблема слишком большого количества данных, слишком далеко в облаке

Это правда, что IoT может и будет генерировать беспрецедентные объемы данных, которые создадут большую нагрузку на большинство корпоративных интернет-инфраструктур. Компании должны найти способы справиться с этой задачей и решить проблему управления данными.

Конечно, облачные вычисления способны обрабатывать большие объемы данных, но им еще предстоит столкнуться с большими объемами данных, которые предприятия с интенсивным использованием Интернета вещей будут генерировать каждый день. Здесь на первый план выходят туманные вычисления. Туманные вычисления? Это Сан-Франциско со всем этим туманом в этом городе? Нет! У нас есть больше об этом; читать дальше.

Ограничения облачных и пограничных моделей для приложений IoT

Благодаря целенаправленным требованиям к высокоскоростной передаче данных в бизнесе и огромному потенциалу роста в сочетании с другими технологиями, такими как большие данные и Интернет вещей, туманные вычисления резко возросли за последние несколько лет.

Для технологических новаторов в области 5G, IoT, искусственного интеллекта и виртуальной реальности туманные вычисления являются средством прогресса. Это напрямую связано с проблемами, которые ставят традиционные облачные хранилища и вычислительные модели.

Некоторыми из них являются задержка доступа к данным, приводящая к снижению производительности, проблемы, связанные с ограничениями пропускной способности сети, проблемы, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных, а также проблемы с надежностью. Альтернативой являются граничные вычисления с интеллектуальными конечными точками, но они страдают от таких проблем, как нехватка энергии и пространства, экологические проблемы, ограничения модульности и проблемы безопасности.

К счастью, туманные вычисления устраняют большинство этих ограничений и позволяют создавать масштабируемые, динамичные и эффективные экосистемы IoT.

Туманные вычисления против облачных вычислений

В этой таблице кратко отражена разница между облачными и туманными вычислениями, оцененная по основным параметрам.

В традиционной облачной архитектуре даже самый маленький элемент данных отправляется в центральный процессор и вычислительный механизм через устройства граничных узлов. Это, конечно, вызывает задержку.

С другой стороны, туманные вычисления работают, позволяя устройствам граничных узлов выполнять некоторый уровень локальной обработки данных, объединения ресурсов, управления данными кэша, балансировки нагрузки, плотного географического распределения, сокращения задержек и управления локальными устройствами. Это напрямую приводит к повышению качества обслуживания и расширению возможностей конечных пользователей.

Как туманные вычисления решают проблему IoT?

Туманные вычисления сокращают разрыв между облаком (удаленными данными и вычислительными ресурсами) и вещами (гаджетами, которые являются частью вашего предприятия IoT). Модель туманных вычислений переносит связь, управление, вычисления, анализ и, конечно же, хранение гораздо ближе к месту происхождения данных. Это позволяет значительно сократить время обработки и, в конечном итоге, снизить затраты на сеть, что является важным фактором успеха для экосистем IoT.

Технически туманные вычисления лучше всего рассматривать как расширение обычных облачных вычислений; здесь реализации облачной архитектуры находятся на нескольких уровнях сетевой топологии.

Слои туманных узлов могут быть добавлены в архитектуру и использоваться для запуска приложений на оптимизированных сетевых уровнях. В частности, в приложениях, требующих времени обработки менее нескольких миллисекунд, туманные вычисления становятся важным решением. Точно так же, как решение Алехандро и Мэтта в «Сикарио» — отрезать голову змее! Присоединяйся к программе, Кейт! Ваш метод не сработал! ОК, вернемся к теме!

Поскольку большинство IoT-гаджетов зависят от таких сверхбыстрых скоростей обработки данных для эффективной работы, союз IoT и туманных вычислений неизбежен. Приложения виртуальной реальности, системы экстренного реагирования и автономные дроны — все это прекрасные примеры приложений IoT, сильно зависящих от типа быстрого доступа к данным, который могут обеспечить туманные вычисления.

Основной «умный» фактор туманных вычислений

Почти все преимущества туманных вычислений в сложной экосистеме Интернета вещей связаны с их способностью разделять данные, поступающие от устройств Интернета вещей, на основе того, насколько важным для них является «время». Данные, зависящие от времени, такие как измерение критических параметров производительности, срабатывание аварийных сигналов, корректировка курса, состояния устройств, предупреждения об ошибках и т. д., локально анализируются на устройствах граничных узлов, что приводит к меньшей задержке.

Данные, которые не являются слишком важными с точки зрения времени, передаются на центральный вычислительный механизм и мейнфрейм для последующего извлечения. К таким данным относятся отчеты, журналы, файлы и т. д.

Туманные вычисления используют базовые механизмы облачных вычислений и добавляют еще один уровень обработки на основе устройств граничных узлов, что дает огромные преимущества. Вот некоторые из них, особенно актуальные для IoT:

• С помощью глобальной распределенной сети предприятия могут обеспечить почти нулевое время простоя с помощью туманных вычислений.
• Балансировка нагрузки позволяет более эффективно использовать существующие сетевые и облачные ресурсы.
• Максимальное использование пропускной способности сети помогает контролировать расходы на сеть и сокращать периоды окупаемости.
• Гибкость, которую IoT на основе туманных вычислений привносит в бизнес, беспрецедентна: автоматические интеллектуальные решения принимаются за доли секунды. Это немного острее, чем Наполеон Динамит или Энтони Вайнер!
• Сокращение задержки при обслуживании запросов данных, что обеспечивает бесперебойную и бесперебойную работу критически важных устройств IoT.
• Общее улучшение опыта конечных пользователей и качества обслуживания.

Туманные вычисления не промывают глаза

По оценкам, в 2015 году около 570 миллионов устройств IoT, принадлежащих предприятиям и правительствам, использовали туманные вычисления. В своем отчете «Edge Computing in the IoT» BI Intelligence оценивает, что к 2020 году это число увеличится в несколько раз и достигнет 5,6 млрд устройств. Не заблуждайтесь, туманные вычисления — не причудливое название для технологии, которая почти такая же, как и уже существующая.

Туманные вычисления вносят целенаправленные улучшения в обработку данных через облако и позволяют предприятиям использовать мощь других технологий, инструментов и платформ, которые чувствительны ко времени в своих требованиях к ресурсам обработки и хранения.

От «умных» городов до удаленной добычи нефти и энергии, от «умного» управления дорожным движением до виртуальной реальности, от охраны окружающей среды до следующего уровня интеллектуального освещения на рабочих местах — у туманных вычислений есть задатки основного двигателя, который может управлять поездом IoT на максимальной скорости. и он не выйдет из-под контроля, как поезд в «Неудержимом».