Что такое Fog Computing?

К настоящему времени большинство людей более чем знакомы с концепцией облачных вычислений, но как насчет новой концепции, называемой Fog Computing? В сегодняшней статье «Вопросы и ответы» рассматривается новая концепция и ее отличие от облачных вычислений..

Сегодняшняя сессия вопросов и ответов пришла к нам благодаря SuperUser - подразделению Stack Exchange, группе веб-сайтов вопросов и ответов, управляемой сообществом..

Изображение предоставлено Paper Wall.

Вопрос

Читатель SuperUser user1306322 хочет знать, что такое туманные вычисления:

Я читаю работу по облачным сервисам, и она кратко затрагивает «Fog Computing» как пример возможной будущей ветви разработки программно-аппаратной инфраструктуры, но не указывает, что это такое или какие-либо из его преимуществ.

Википедия имеет несколько слов о «Fog Computing» на своей странице Edge Computing. Я предполагаю, что это может означать, что обработка распределяется неравномерно между набором устройств, но это чем-то отличается от концентрации всей обработки на центральном сервере данных (облачные вычисления) или устройствах конечного пользователя (пограничные вычисления), но я не уверен.

Так что же такое «Fog Computing»?

Что такое «туманные вычисления» и чем они отличаются от «облачных вычислений»?

Ответ

У автора SuperUser Дана Д. есть первый ответ для нас:

Цитируется с сайта Cisco.com (Дэн Д.):

Fog Computing - это парадигма, которая расширяет возможности облачных вычислений и сервисов до границы сети. Как и Cloud, Fog предоставляет конечным пользователям данные, вычисления, хранилище и прикладные сервисы. Отличительными характеристиками тумана являются его близость к конечным пользователям, его плотное географическое распределение и поддержка мобильности. Услуги размещаются на границе сети или даже на конечных устройствах, таких как телеприставки или точки доступа. Таким образом, Fog уменьшает задержку обслуживания и улучшает QoS, что приводит к превосходному пользовательскому опыту. Fog Computing поддерживает новые приложения Internet of Everything (IoE), требующие прогнозируемой задержки в реальном времени (промышленная автоматизация, транспортировка, сети датчиков и исполнительных механизмов). Благодаря широкому географическому распространению парадигма Fog хорошо позиционируется для обработки больших данных в реальном времени и аналитики в реальном времени. Fog поддерживает плотно распределенные точки сбора данных, следовательно, добавляя четвертую ось к часто упоминаемым измерениям больших данных (объем, разнообразие и скорость).

В отличие от традиционных центров обработки данных, устройства Fog географически распределены по разнородным платформам, охватывающим несколько областей управления. Cisco заинтересована в инновационных предложениях, которые облегчают мобильность услуг на разных платформах, а также в технологиях, обеспечивающих безопасность и конфиденциальность конечного пользователя и контента между доменами.

Fog предоставляет уникальные преимущества для услуг по нескольким направлениям, таким как ИТ, развлечения, реклама, персональные компьютеры и т. Д. Cisco особенно заинтересована в предложениях, ориентированных на сценарии Fog Computing, связанные с Интернетом всего (IoE), сенсорными сетями, аналитикой данных и другими данными. интенсивные услуги, чтобы продемонстрировать преимущества такой новой парадигмы, оценить компромиссы как в экспериментальных, так и в производственных развертываниях и решить потенциальные проблемы исследования для этих развертываний.

Чтобы поделиться с тем, что Дэн Д. поделился / процитировал из Cisco, у нас есть кое-что еще, что можно добавить из небольшого исследования, которое мы провели:

Примечание: Вы можете прочитать полные статьи / сообщения по ссылкам, которые мы включили ниже для каждого раздела.

Цитируется из Статья PCWorld о «туманных вычислениях»:

Так называемый IoT (Интернет вещей) включает в себя ряд устройств с возможностью подключения к Интернету, которые могут быть практически безграничными: термометры, электросчетчики, тормозные системы, датчики кровяного давления и почти все остальное, что можно контролировать или измерять. Их объединяет то, что они разбросаны по всему миру..

С этих устройств могут поступать огромные объемы данных. Например, согласно данным Cisco, реактивный двигатель может выдавать 10 ТБ данных о своей производительности и состоянии всего за 30 минут. Часто Гидо Журе, вице-президент и генеральный директор подразделения Cisco по Интернету вещей в Интернете, часто тратит время и полосу пропускания, чтобы пересылать все данные с устройств IoT в облако, а затем передавать ответы облака обратно на периферию. Вместо этого, некоторая часть работы в облаке должна выполняться на самих маршрутизаторах, особенно на промышленных маршрутизаторах Cisco, созданных для работы в полевых условиях, сказал он..

«Это все о местоположении», сказал Журе. По его словам, использование локальных, а не облачных вычислений влияет на производительность, безопасность и новые способы использования IoT..

Цитируется из определения / объяснения на WhatIs.com:

Туманные вычисления, также известные как запотевание, представляют собой модель, в которой данные, обработка и приложения сосредоточены в устройствах на границе сети, а не существуют почти полностью в облаке..

Такая концентрация означает, что данные могут обрабатываться локально на интеллектуальных устройствах, а не отправляться в облако для обработки. Туманные вычисления - это один из подходов к удовлетворению потребностей постоянно растущего числа подключенных к Интернету устройств, которые иногда называют Интернетом вещей (IoT)..

В сценарии IoT под вещью понимается любой естественный или искусственный объект, которому можно назначить IP-адрес и предоставить возможность передавать данные по сети. Некоторые такие вещи могут создать много данных. Cisco приводит пример реактивного двигателя, который, по их словам, может создать 10 терабайт (ТБ) данных о своей производительности и состоянии за полчаса. Передача всех этих данных в облако и обратная передача ответных данных предъявляют большие требования к пропускной способности, требуют значительного времени и могут страдать из-за задержки. В туманной вычислительной среде большая часть обработки будет выполняться в маршрутизаторе, а не передаваться.

Как видите, «Fog Computing» фокусируется на снятии части рабочей нагрузки с обычных облачных сервисов за счет использования локализованных ресурсов, чтобы обеспечить более быстрый, плавный и более упорядоченный опыт для пользователей. Что вы думаете о «Fog Computing»? Считаете ли вы, что он станет таким же популярным и полезным, как облачные вычисления, или вы бы назвали его «маркетинговым увлечением» без будущего??

Есть что добавить к объяснению? Отключить звук в комментариях. Хотите узнать больше ответов от других технически подкованных пользователей Stack Exchange? Ознакомьтесь с полным обсуждением здесь.