Туманные вычисления

В 2011 году возникла необходимость дополнить облачные вычисления туманными для обработки больших объёмов данных и множества IoT-устройств в приложениях с требованием низких задержек и работы в реальном времени.^[5] Туманные вычисления, или периферийные вычисления, предназначены для распределённой обработки, при которой множество периферийных устройств подключаются к облаку. Термин «туман» (англ. fog) подчёркивает сходство технологии с облачными вычислениями, но с более тесной привязкой к устройствам IoT, то есть «ближе к земле»^[6]. Многие из таких устройств генерируют большие массивы необработанных данных (например, с датчиков), и вместо передачи этих объёмов на серверы для обработки предлагается максимально обрабатывать данные сразу на самом устройстве или рядом с ним. Это сокращает нагрузку на каналы связи и снижает требования к пропускной способности. Обработка данных непосредственно на устройстве также приводит к минимизации задержек между вводом и откликом. Аналогичные подходы применялись и до появления облачных архитектур, например, использование специализированных процессоров для быстрого преобразования Фурье с целью уменьшения задержки и снижения нагрузки на основной процессор.

Туманные вычисления оперируют плоскостью управления и плоскостью данных. Например, на плоскости данных вычисления могут выполняться ближе к краю сети, а не только в серверных центрах обработки данных. По сравнению с облачными вычислениями, туманные вычисления делают акцент на близость к конечному пользователю и его задачам (операционная эффективность, политика безопасности^[7], использование ресурсов), плотное географическое распределение, контекстную осведомленность, сокращение задержек и оптимизацию трафика для повышения качества сервисов^[8], а также для построения отказоустойчивых систем и применения в умных домах и системах помогающей среды.^{[9][10][11][12][13][14]}

Туманные вычисления поддерживают концепцию Интернета вещей, когда значительная часть используемых человеком устройств будет соединена между собой. Примеры применений: смартфоны, носимые медицинские устройства, подключённые автомобили и технологии дополненной реальности, такие как Google Glass.^{[15][16][17][18][19]} IoT-устройства часто имеют ограниченные вычислительные возможности и оперативную память, необходимых для криптографических операций, поэтому узлы туманных вычислений могут брать на себя эти задачи, обеспечивая безопасность IoT-устройств^[20].

SPAWAR (командование космических и военно-морских систем США) разрабатывает и тестирует масштабируемую защищённую сеть изолированной передачи сообщений (Disruption Tolerant Mesh Network) для защиты военных активов. Приложения автоматизированного управления, работающие на узлах сети, принимают управление при потере соединения с Интернетом. Среди сценариев использования — управление роем интеллектуальных дронов в Интернете вещей^[21].

Мельбурнский университет в рамках проекта FogBus 2 решает задачи сбора и обработки данных с камер, ЭКГ-устройств, ноутбуков, смартфонов и IoT-устройств, используя инфраструктуру Oracle Cloud и подход туманных/периферийных вычислений для анализа в реальном времени^[22].

ISO/IEC 20248 определяет способ обмена и проверки данных объектов, идентифицированных с помощью периферийных вычислений и автоматических средств идентификации (штрихкодов и/или RFID-меток): эти данные могут быть считаны, интерпретированы и обеспечивать взаимодействие в «тумане» и на «периферии», даже если метка сместилась^[23].

Термин «туманные вычисления» был впервые предложен компанией Cisco в 2012 году^[24]. 19 ноября 2015 года компании Cisco Systems, ARM Holdings, Dell, Intel, Microsoft и Принстонский университет основали OpenFog Consortium для поддержки и развития туманных вычислений^[25]. Старшим управляющим консорциума стал Хелдер Антунес из Cisco, а первым президентом — Дж. Феддерс, главный стратег IoT из Intel^[26].

Облачные и туманные вычисления предоставляют пользователям хранение, приложения и данные. Отличие туманных вычислений — их географическая близость к пользователю и более широкое распределение по территории^[27].

Облачные вычисления — это использование сети удалённых серверов в Интернете для хранения, управления и обработки данных вместо локального сервера или персонального компьютера^[28].

Туманные вычисления (фоггинг, периферийные вычисления) обеспечивают работу вычислительных, хранилищных и сетевых сервисов между конечными устройствами и центрами обработки данных облака.

В марте 2018 года Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) опубликовал определение туманных вычислений в специальной публикации NIST SP 500-325 Fog Computing Conceptual Model, согласно которому туманные вычисления — это горизонтальная, физическая или виртуальная парадигма ресурсов, размещённых между умными конечными устройствами и традиционными облачными центрами данных^[6]. Подобная парадигма поддерживает изолированные по вертикали и чувствительные к задержкам приложения, предоставляя распределённые вычисления, хранение данных и сетевую связность. В теоретической модели узлы туманных вычислений располагаются физически и функционально между периферией и центральным облаком^[29]. Терминология туманных вычислений до конца не определена, а также нет чёткого различия с периферийными вычислениями.

Периферийные вычисления обозначают место размещения сервисов, а туманные подразумевают распределение коммуникаций, вычислений, хранения данных и сервисов на или рядом с устройствами, контролируемыми конечными пользователями^[30][31]. Туманные вычисления занимают промежуточное место по вычислительной мощности между периферией и облаком^[32], чаще дополняют облако, а не заменяют его^[33]. При этом туманные вычисления более энергоэффективны, чем облачные^[34].

IEEE приняла стандарты туманных вычислений, разработанные OpenFog Consortium^[35].