Lietu internets(IoT) ir pār­vei­do­jis IT vidi visā pasaulē un jau tiek uzskatīts par galveno teh­no­lo­ģi­ju daudzos nākotnes projektos. Tra­di­cio­nā­lās IoT ar­hi­tek­tū­ras, kurās dati tiek cen­tra­li­zē­ti vākti un ap­strā­dā­ti, nespēj bezgalīgi pa­pla­ši­nā­ties tādu ie­ro­be­žo­ju­mu dēļ kā, piemēram, joslas platums. Miglas aprēķinu jomā tiek iz­strā­dā­ti ie­spē­ja­mie ri­si­nā­ju­mi, lai risinātu šādas problēmas, kas saistītas ar IoT ieviešanu.

Kas ir miglas aprēķini? De­fi­nī­ci­ja

„Fog computing“ ir mā­koņ­teh­no­lo­ģi­ja, kurā gala ierīču ģenerētie dati netiek aug­šu­pie­lā­dē­ti tieši mākonī, bet tiek iepriekš ap­strā­dā­ti de­cen­tra­li­zē­tos mini datu centros. Šī kon­cep­ci­ja ietver tīkla struktūru, kas sniedzas no tīkla ārējās robežas (kur datus ģenerē IoT ierīces) līdz cen­trā­la­jam datu ga­la­pun­ktam pub­lis­ka­jā mākonī vai privātajā datu centrā (privātajā mākonī).

„Fogging” mērķis ir samazināt ko­mu­ni­kā­ci­jas attālumus un ierobežot datu pārraidi caur ārējiem tīkliem. Fog mezgli veido starpslā­ni tīklā, kurā tiek lemts, kuri dati tiek ap­strā­dā­ti lokāli un kuri tiek nosūtīti uz mākoni vai centrālo datu centru turpmākai analīzei vai apstrādei.

Šajā shēmā attēloti trīs miglas skait­ļo­ša­nas ar­hi­tek­tū­ras slāņi:

Image: Schematic diagram of an IoT architecture’s edge, fog, and cloud layers
In fog computing, data storage and prep­ro­cessing resources are available in a de­cen­tra­li­sed manner across the network. Instead of having to rely solely on a public cloud or a central data centre, these resources can be accessed through fog nodes on an in­ter­me­dia­te layer within the network.
  • Malas slānis: malas slānī ietilpst visas IoT ar­hi­tek­tū­ras „viedās” ierīces (malas ierīces). No malas slāņa ģenerētie dati tiek vai nu ap­strā­dā­ti tieši ierīcē, vai arī nosūtīti uz serveri (miglas mezglu) miglas slānī.
  • Miglas slānis: miglas slānī ietilpst vairāki jaudīgi serveri, kas saņem datus no malu slāņa, tos iepriekš apstrādā un pēc ne­pie­cie­ša­mī­bas aug­šu­pie­lā­dē mākonī.
  • Mākoņa slānis: mākoņa slānis ir miglas aprēķinu ar­hi­tek­tū­ras cen­trā­lais datu ga­la­punkts.

Fog sistēmu atsauces ar­hi­tek­tū­ru iz­strā­dā­ja OpenFog Con­sor­tium (tagad Industry IoT Con­sor­tium (IIC)). Vairāk tehnisko dokumentu par fog computing varat atrast IIC tīmekļa vietnē.

Kā miglas aprēķini atšķiras no mā­ko­ņap­rē­ķi­niem?

To, kas atšķir mā­koņ­da­to­ša­nu no tra­di­cio­nā­lās datu apstrādes, ir resursu no­dro­ši­nā­ša­na un datu apstrādes veids. Mā­koņ­da­to­ša­na parasti notiek cen­tra­li­zē­tos datu centros. Resursi, piemēram, apstrādes jauda un uz­gla­bā­ša­nas vieta, tiek apvienoti aiz­mu­gu­res serveros un darīti pieejami klientiem caur tīklu. Saziņa starp divām vai vairākām ga­lie­kār­tām vienmēr notiek, iz­man­to­jot serveri fonā.

Sistēmām, kādas tiek iz­man­to­tas viedajā ražošanā, ir ne­pie­cie­ša­ma ne­pār­trauk­ta datu apmaiņa starp ne­skai­tā­mām ga­lie­kār­tām, kas liek šādai ar­hi­tek­tū­rai sasniegt savas robežas. Miglas aprēķini izmanto starppos­ma apstrādi tuvu datu avotam, lai sa­ma­zi­nā­tu datu plūsmu uz datu centru.

Kā miglas aprēķini atšķiras no malu ap­rē­ķi­niem?

Tomēr ne tikai liela mēroga IoT ar­hi­tek­tū­ru datu caur­laidspē­ja liek mā­koņ­da­to­ša­nai sasniegt savas robežas. Vēl viena problēma ir aizture. Cen­tra­li­zē­ta datu apstrāde vienmēr ir saistīta ar laika aizturi, ko rada gari pārraides ceļi. Ga­lie­kār­tām un sensoriem ir jā­ko­mu­ni­cē savā starpā caur serveri datu centrā, kas rada aizturi gan pie­pra­sī­ju­ma ārējā apstrādē, gan atbildes sniegšanā. Šādas aiztures kļūst par problēmu IoT at­bal­stī­tos ražošanas procesos, kur in­for­mā­ci­jas apstrāde reālajā laikā ir obligāta, lai iekārtas varētu ne­ka­vē­jo­ties reaģēt, ja notiek kāds incidents.

Viens no ri­si­nā­ju­miem aizkaves problēmai ir malu datu apstrāde — kon­cep­ci­ja, kas ietilpst miglas datu apstrādes sistēmā, kurā datu apstrāde ir ne tikai de­cen­tra­li­zē­ta, bet notiek tieši ga­lie­kār­tā tīkla malā. Katra vie­die­rī­ce ir aprīkota ar savu mik­ro­kon­trol­le­ru, kas nodrošina pamata datu apstrādi un saziņu ar citām IoT ierīcēm un sensoriem. Tas ne tikai samazina aizkavi, bet arī datu plūsmu cen­trā­la­jā datu centrā.

Lai gan miglas aprēķini un malu aprēķini ir cieši saistīti, tie nav viens un tas pats. Galvenā atšķirība slēpjas tajā, kur un kad dati tiek ap­strā­dā­ti. Malu aprēķinu gadījumā dati tiek ap­strā­dā­ti tur, kur tie tiek ģenerēti, un vairumā gadījumu dati tiek nosūtīti uzreiz pēc apstrādes. Savukārt miglas aprēķini vāc un apstrādā ne­ap­s­trā­dā­tus datus no vairākiem avotiem datu centrā, kas atrodas starp datu avotu un cen­tra­li­zē­tu datu centru. Šāda datu apstrāde ļauj iz­vai­rī­ties no ne­va­ja­dzī­gu datu vai rezultātu no­sū­tī­ša­nas uz centrālo datu centru. Tas, vai vis­la­bā­kais ri­si­nā­jums ir malu aprēķini, miglas aprēķini vai abu kom­bi­nā­ci­ja, lielā mērā ir atkarīgs no konkrētā lie­to­ša­nas gadījuma.

Kādas ir miglas skait­ļo­ša­nas priekš­ro­cī­bas?

„Fog computing“ piedāvā ri­si­nā­ju­mus dažādām problēmām, kas saistītas ar mā­koņbal­stī­tām IT in­fras­truk­tū­rām. Tas dod priekš­ro­ku īsiem datu pārraides ceļiem un līdz minimumam samazina datu aug­šu­pie­lā­di uz mākoni. Šeit ir galvenās priekš­ro­cī­bas:

  1. Mazāka tīkla slodze: miglas aprēķini samazina datu plūsmu starp IoT ierīcēm un mākoni.
  2. Izmaksu ie­tau­pī­ju­mi, iz­man­to­jot trešo pušu tīklus: tīkla pa­kal­po­ju­mu snie­dzē­jiem rodas augstas izmaksas par ātrgaitas datu aug­šu­pie­lā­di uz mākoni. Miglas aprēķini tās samazina.
  3. Pie­eja­mī­ba bezsaistē: miglas aprēķinu ar­hi­tek­tū­rā IoT ierīces ir pieejamas arī bezsaistē.
  4. Mazāka kavēšanās: miglas aprēķini saīsina ko­mu­ni­kā­ci­jas ceļus, paātrinot au­to­ma­ti­zē­tos analīzes un lēmumu pie­ņem­ša­nas procesus.
  5. Datu drošība: miglas aprēķinos ierīču dati bieži tiek iepriekš ap­strā­dā­ti vietējā tīklā. Tas ļauj īstenot ri­si­nā­ju­mu, kurā jutīgi dati var palikt uzņēmumā vai tikt šifrēti vai ano­ni­mi­zē­ti, pirms tie tiek aug­šu­pie­lā­dē­ti mākonī.

Kādi ir miglas skait­ļo­ša­nas trūkumi?

De­cen­tra­li­zē­tai datu apstrādei mini datu centros ir arī savi trūkumi. Galvenie trūkumi ir izmaksas un sa­rež­ģī­tī­ba, kas saistīta ar iz­klie­dē­tas sistēmas uz­tu­rē­ša­nu un pār­val­dī­bu. Miglas aprēķinu sistēmu trūkumi ir šādi:

  1. Augstākas ap­ara­tū­ras izmaksas: miglas ap­rē­ķi­niem ne­pie­cie­šams, lai IoT ierīces un sensori būtu aprīkoti ar papildu apstrādes vienībām, kas nodrošina datu apstrādi lokāli un saziņu starp ierīcēm.
  2. Pa­lie­li­nā­tas uz­tu­rē­ša­nas prasības: de­cen­tra­li­zē­tai datu apstrādei ne­pie­cie­ša­ma lielāka uz­tu­rē­ša­na, jo apstrādes un uz­gla­bā­ša­nas vietas ir iz­klie­dē­tas visā tīklā un, atšķirībā no mā­koņri­si­nā­ju­miem, tās nevar uzturēt vai pārvaldīt cen­tra­li­zē­ti.
  3. Papildu tīkla drošības prasības: miglas skait­ļo­ša­na ir ne­aiz­sar­gā­ta pret “man-in-the-middle” uz­bru­ku­miem.
Go to Main Menu