Wyjaśnione w 5 minut lub mniej

W wielu branżach oraz w sferze biznesowej, niektóre procesy są tak istotne, że poleganie wyłącznie na chmurze obliczeniowej może obniżać efektywność i tempo pracy. W takich sytuacjach idealnym rozwiązaniem okazuje się być mgła obliczeniowa.

Technologia IT rozwija się w zawrotnym tempie, a nowe rozwiązania szybko zdobywają popularność. Według raportu Gartner Hype Cycle z 2022 roku, wiele technologii związanych z przetwarzaniem danych i przechowywaniem informacji w krótkim czasie przyciąga dużą uwagę.

Do takich rozwiązań zaliczamy między innymi pamięć obliczeniową, branżowe platformy chmurowe oraz architekturę siatki cyberbezpieczeństwa. W kontekście operacji w chmurze, nowatorskim podejściem jest właśnie mgła obliczeniowa, która stanowi łącznik między błyskawicznym przetwarzaniem brzegowym a chmurą działającą z nieco mniejszą prędkością.

Jeżeli Twoja firma realizuje zadania o kluczowym znaczeniu, które muszą być wykonywane szybko i przy zachowaniu wysokiego poziomu bezpieczeństwa, wybierasz przetwarzanie brzegowe. Ale co zrobić, gdy urządzenia brzegowe nie są w stanie przetworzyć całej masy danych generowanych na miejscu? Odpowiedzią jest mgła obliczeniowa.

Zapraszamy do lektury, dzięki której poznasz podstawy przetwarzania mgły oraz wartościowe materiały edukacyjne, które pozwolą Ci w pełni wykorzystać potencjał tej technologii w kontekście zawodowym i biznesowym.

Czym jest przetwarzanie mgły?

Mgła obliczeniowa to zdecentralizowana sieć infrastruktury obliczeniowej, gdzie zasoby są rozmieszczone między urządzeniem lub źródłem danych, a centralnym centrum danych bądź infrastrukturą chmury obliczeniowej zarządzaną przez inną firmę.

Termin „mgła obliczeniowa” został wprowadzony przez firmę Cisco w 2012 roku, aby opisać alternatywę dla chmury, która będzie zlokalizowana bliżej maszyn lub aplikacji, gdzie szybkość przetwarzania danych jest priorytetem. Opóźnienia w tym obszarze mogłyby skutkować spowolnieniem lub nawet awarią procesu.

W 2015 roku wiodący producenci sprzętu i oprogramowania, tacy jak Intel, Microsoft, Dell Technologies, ARM Holdings i Cisco Systems, powołali do życia konsorcjum OpenFog, które miało za zadanie wspierać rozwój mgły obliczeniowej.

Obecnie mgła obliczeniowa zyskuje na popularności w sektorach przemysłowych, gdzie szybkie przetwarzanie danych na obrzeżach sieci chmurowej jest niezbędne. Możemy spotkać się z nią pod różnymi nazwami, takimi jak:

• Sieć mgłowa
• Zamgławianie

Sieci mgłowe działają jako łącznik między przetwarzaniem brzegowym a chmurą. Aby ograniczyć koszty związane z przepustowością i zwiększyć szybkość przetwarzania, procesy produkcyjne wykorzystujące Internet Rzeczy (IoT), systemy automatyki domowej czy zabezpieczeń mogą wzbogacić się o dodatkową warstwę mocy obliczeniowej – mgłę.

Ta warstwa obliczeniowa posiada własną pamięć masową, zdolności przetwarzania oraz aplikacje analityczne. W zależności od konfiguracji, dane trafiają bezpośrednio do infrastruktury mgły obliczeniowej, która znajduje się blisko urządzeń IoT lub czujników zbierających informacje z otoczenia.

Jest to ta sama lokalizacja, gdzie znajduje się system przetwarzania brzegowego. Możemy więc stwierdzić, że przetwarzanie brzegowe i mgła obliczeniowa są bliżej siebie, a chmura znajduje się znacznie dalej.

Gdy przetwarzanie brzegowe nie jest w stanie przetworzyć danych, zebrane informacje są przekazywane do systemu mgły obliczeniowej, który albo sam je przetwarza, albo wydaje polecenia systemom IoT. Następnie przetworzone dane są przechowywane w chmurze do celów archiwizacyjnych.

Jak działa mgła obliczeniowa?

Struktura sieci mgłowej składa się z różnorodnych komponentów sprzętowych i oprogramowania, których konfiguracja zależy od konkretnego zastosowania przemysłowego.

Często wykorzystuje bramy obliczeniowe, które zbierają dane z inteligentnych maszyn i różnych źródeł danych w terenie. Sieć mgłowa może też pobierać informacje z różnych punktów końcowych, takich jak przełączniki i routery, łączące zasoby cyfrowe w sieci.

Podstawową zasadą działania systemu mgły obliczeniowej jest przesyłanie danych do urządzeń IoT i czujników w środowisku IoT. Proces ten wygląda następująco:

• Sterownik automatyki monitoruje sygnały odbierane z urządzeń IoT, czujników i innych inteligentnych maszyn.
• Sterownik uruchamia wcześniej zaprogramowaną aplikację lub algorytm, który automatyzuje działanie urządzeń IoT.
• Ten program wykorzystuje standardowy serwer OPC Foundation do przesyłania danych do kolejnego urządzenia w sieci mgłowej. OPC Foundation jest znany również jako Object Linking and Embedding for Process Control (OLE for Process Control) lub Open Platform Communications (OPC).
• Program może również korzystać z innych bramek komunikacyjnych.
• Urządzenie przekształca dane na protokół zrozumiały dla różnych standardów komunikacji internetowej, takich jak HTTPS czy MQTT (MQ Telemetry Transport).
• Następnie dane mogą być przesyłane do jednego lub wielu węzłów mgły w obrębie chmury w celu dalszej analizy.
• Węzły mgły, analizując sygnał ze środowiska, od razu instruują podłączone urządzenia IoT, jakie działania mają podjąć.
• Na koniec, węzeł mgły przechowuje dane na zdalnym serwerze w chmurze w celach audytowych, analitycznych i archiwizacyjnych.

Przyjrzyjmy się teraz, jakie są kluczowe różnice między mgłą a przetwarzaniem brzegowym.

Mgła obliczeniowa a przetwarzanie brzegowe

Podstawowa różnica między przetwarzaniem brzegowym a mgłą obliczeniową dotyczy lokalizacji mocy obliczeniowej.

W przypadku przetwarzania brzegowego, moc obliczeniowa i decyzyjna może być wbudowana w urządzenie IoT. Na przykład, inteligentne kamery monitoringu z funkcją rozpoznawania twarzy, podłączone do sieci lokalnej (LAN) i pamięci w chmurze.

Innym przykładem jest architektura sieci przetwarzania brzegowego, gdzie wiele mniejszych urządzeń IoT, takich jak siłowniki, czujniki temperatury, płynów czy ruchu, jest podłączonych do koncentratora przetwarzania brzegowego.

Mgła obliczeniowa z kolei umieszcza inteligencję w sieci LAN za pomocą węzła lub koncentratora mgły. Koncentrator ten zbiera dane z urządzeń i procesów IoT, a następnie instruuje podłączone maszyny, co mają robić. Dodatkowo, węzeł mgły wysyła dane do centralnego serwera w chmurze w celu analizy, która nie jest krytyczna dla podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Niektórzy eksperci w dziedzinie IoT uważają, że zamgławianie to po prostu standard firmy Cisco dla przetwarzania brzegowego.

Mgła obliczeniowa a chmura obliczeniowa

Wydawać by się mogło, że mgła i chmura obliczeniowa są bardzo podobne, dlatego warto znać różnice między tymi technologiami.

Chmura obliczeniowa tworzy scentralizowane centrum dla wszystkich potrzeb związanych z obliczeniami i przechowywaniem danych, co sprawia, że sieć staje się mniej inteligentna. Natomiast mgła obliczeniowa przenosi inteligencję na obrzeża sieci, która jest jednocześnie połączona z chmurą.

Dzięki inteligencji brzegowej, obciążenie chmury i zasobów internetowych jest mniejsze.

Komponenty mgły obliczeniowej

Różne firmy z branży IoT stosują odmienne podejścia do konfiguracji systemów mgły obliczeniowej, dlatego w ekosystemie mgły można spotkać różne architektury. Poniższe elementy są jednak wspólne dla każdej standardowej architektury zamgławiania:

#1. Węzły wirtualne i fizyczne

Są to urządzenia użytkownika końcowego, jak smartfony, różnego rodzaju czujniki na linii produkcyjnej, inteligentne głośniki, oświetlenie i wiele innych, które generują dane i wykonują instrukcje.

#2. Urządzenia mgły lub węzły

Zazwyczaj są to serwery, bramy i urządzenia mgły. Urządzenia mgły przechowują dane, bramy mgły je analizują, a bramy przeciwmgłowe zajmują się routingiem i przekierowywaniem danych.

#3. Usługi monitorowania

Te interfejsy API zapewniają, że węzły mgły i urządzenia IoT komunikują się bez problemów.

#4. Programy do przetwarzania danych

Programy te działają na serwerze mgły, gdzie filtrują, przetwarzają, czyszczą, rekonstruują i ostatecznie zapisują dane w chmurze.

#5. Systemy zarządzania zasobami

Działają jak jednostka równoważenia obciążenia i nadzorują wykorzystanie wszystkich węzłów mgły.

#6. Aplikacje i narzędzia zabezpieczające

Szyfrowanie danych przesyłanych i przechowywanych jest niezbędne dla bezpiecznego przetwarzania mgły. Te komponenty zapewniają solidne szyfrowanie danych cyfrowych.

#7. GUI, oprogramowanie i aplikacje

Są to aplikacje i narzędzia, za pomocą których użytkownicy lub operatorzy kontrolują cały system.

Dlaczego i kiedy potrzebujesz przetwarzania mgły?

Mgła obliczeniowa umożliwia firmom, które opierają się na IoT, skalowanie swojej działalności. Wzrost ruchu lub liczby użytkowników może prowadzić do przeciążenia chmury obliczeniowej.

Chmura jest korzystnym i tanim źródłem mocy obliczeniowej, platformy programistycznej i pamięci masowej. Jednakże, gdy mamy do czynienia z procesami wymagającymi najwyższej precyzji i szybkości, poleganie wyłącznie na chmurze jest niewystarczające.

W przypadku systemów IoT, gdzie liczy się minimalne opóźnienie – np. w fabrykach lub inteligentnych miastach – należy wdrożyć jeden lub więcej systemów mgły obliczeniowej, w zależności od rozmiaru środowiska IoT.

Inne istotne powody, dla których warto wdrożyć zamgławianie, to:

• Systemy IoT zbierają ogromne ilości danych, z których nie wszystkie są potrzebne. Zamgławianie pomaga w ich filtrowaniu.
• Połączone urządzenia IIoT muszą reagować w milisekundach od wykrycia anomalii. Taką prędkość można osiągnąć jedynie dzięki przetwarzaniu brzegowemu lub mgły.

Przeanalizujmy teraz korzyści, jakie płyną z przetwarzania mgły.

Korzyści z przetwarzania we mgle

Oto potencjał, jaki tkwi w sieci mgły w kontekście inteligentnych miast, domów i automatyki przemysłowej:

Minimalizacja opóźnień

Jeżeli opóźnienia mają kluczowe znaczenie dla Twojej firmy, mgła obliczeniowa jest idealnym rozwiązaniem. Analiza danych odbywa się w pobliżu ich źródła. Firmy mogą więc liczyć na minimalne opóźnienia w porównaniu z innymi technologiami.

W branżach, gdzie liczy się każda sekunda – na przykład w produkcji czy energetyce – sieć mgłowa może oferować szybsze alerty, co przekłada się na mniejsze straty czasu.

Mniejsze wykorzystanie przepustowości

Analiza danych w mgle obliczeniowej nie wymaga przesyłania danych na serwer w chmurze, co zmniejsza zapotrzebowanie na dużą przepustowość sieci. Ogranicza to zależność od internetu i generuje oszczędności dla firm.

Podłączone urządzenia nadal generują dane do analizy, ale większość zadań jest realizowana lokalnie, co ogranicza potrzebę transportu danych.

Prywatność

W dzisiejszych czasach prywatność danych jest kluczowa, a mgła obliczeniowa pomaga ją chronić. Firmy, którym zależy na zachowaniu poufności danych, mogą z powodzeniem korzystać z sieci mgłowych.

Dane o istotnym znaczeniu są analizowane lokalnie, ponieważ zespół IT ma kontrolę nad urządzeniem. Do serwera w chmurze przesyłane są jedynie podzbiory danych, które wymagają analizy na wyższym poziomie.

Z tego względu, dane przetwarzane w mgle obliczeniowej są znacznie bezpieczniejsze przed naruszeniami prywatności.

Zmniejszone koszty

Koszty to często istotny aspekt dla każdej organizacji. Wybór mgły obliczeniowej skutkuje obniżeniem całkowitych wydatków firmy. Ponieważ ten rodzaj obliczeń nie wymaga dużej przepustowości, koszty operacyjne ulegają znacznemu obniżeniu.

Maksymalne bezpieczeństwo

Wszystkie dane generowane przez IoT powinny być chronione przed nieautoryzowanym dostępem i cyberprzestępcami. W mgłowych obliczeniach węzły mgły mogą być monitorowane i chronione za pomocą tych samych kontroli i zasad, które firmy stosują w pozostałej części swojego środowiska IT. W efekcie, dane pozostają bezpieczne podczas przesyłania i przechowywania.

Poprawa niezawodności

Urządzenia IoT często muszą działać w trudnych warunkach. Sieci mgłowe mogą poprawić niezawodność danych nawet w takich warunkach, jednocześnie zmniejszając konieczność przesyłania danych do chmury.

Analiza w czasie rzeczywistym

Firmy korzystające z mgły obliczeniowej mają również dostęp do analizy danych w czasie rzeczywistym, co pozwala im wyprzedzić konkurencję.

Firmy produkcyjne i finansowe muszą podejmować szybkie decyzje na podstawie analizy danych, a w tym przypadku mgła obliczeniowa oferuje szybki transfer danych w czasie rzeczywistym.

Zasoby edukacyjne

#1. Mgła obliczeniowa: koncepcje, ramy i aplikacje

Szukasz kompleksowego podręcznika do nauki zamgławiania? Wypróbuj książkę „Fog Computing: Concepts, Frameworks and Applications” wydawnictwa CRC Press dostępną na Amazon.

Oto jej najważniejsze cechy:

• Wprowadzenie i podstawy obliczeń mgłowych
• Architektura przetwarzania mgły
• Ocena mgły obliczeniowej w IoT
• Uczenie maszynowe w przetwarzaniu mgły
• Bezpieczeństwo informacji w przetwarzaniu mgły
• Aplikacje i narzędzia do symulacji mgły
• Różnorodne zastosowania praktyczne przetwarzania mgły

#2. Mgła obliczeniowa i Internet Rzeczy

W niedalekiej przeszłości odbyła się konferencja poświęcona mgle obliczeniowej i Internetowi Rzeczy, która koncentrowała się na tym dynamicznie rozwijającym się obszarze IT.

Książka podsumowująca tę konferencję jest dostępna na Amazon w wersji twardej i miękkiej oprawie.

Podsumowanie

Internet Rzeczy oraz Przemysłowy Internet Rzeczy rozwijają się w szybkim tempie. Według Statista, w 2019 roku istniało 8,6 miliarda aktywnych urządzeń IoT i IIoT. W 2023 roku liczba ta wzrosła do 15,14 miliarda. Prognozy wskazują, że do 2030 roku na świecie będzie działać około 29,42 miliarda aktywnych urządzeń IoT.

Ta ogromna ilość urządzeń IoT w domach, inteligentnych miastach i sektorach przemysłowych będzie wymagała petabajtów przepustowości internetowej, jeśli będą polegać wyłącznie na infrastrukturze chmury obliczeniowej.

Co więcej, niektóre kluczowe procesy IoT nigdy nie osiągną zadowalającej szybkości przetwarzania, jeżeli będą trzymać się chmury. Mgła obliczeniowa jest optymalnym rozwiązaniem pomiędzy chmurą a brzegiem, a nauka i opanowanie tej technologii może otworzyć przed Tobą nowe możliwości biznesowe i dobrze płatne stanowiska.