Облачные, туманные и граничные вычисления: отличия и перспективы развития технологий

Облачные вычисления (Cloud computing) Облачные вычисления — это технология, которая позволяет хранить и обрабатывать данные удаленно в «облаке». Для этого используются центры обработки данных (ЦОДы). Компании, применяющей облачные технологии, не обязательно создавать свою IT-инфраструктуру — все необходимое ей может предоставить провайдер. Нужен только доступ в интернет, чтобы открыть сайт или приложение. Преимущества и недостатки Преимущества: Надежное оборудование. У провайдеров облаков есть ресурсы для передачи, хранения и обработки данных: хранилища, серверы, сети, программное обеспечение и многое другое. Безопасность. Оператор облачных сервисов отвечает за сохранность данных. Например, организует шифрование, защиту от атак и аварийное восстановление. Развитость технологии. На мировом и российском рынках существует множество компаний, которые занимаются облачными технологиями. Список услуг разнообразный: посекундная тарификация, частные, публичные и гибридные облака, круглосуточная техническая поддержка, несколько ЦОД в разных местах. Недостатки: Задержка в передаче данных между клиентом и ЦОД. Данные передаются от клиента в ЦОД и обратно, проходя многие километры сетей. Это может создать задержки. Сложная и дорогая инфраструктура. Если компания не хочет использовать публичное облако, то выбирает частное или гибридное. Но установить и поддерживать большой дата-центр на производстве — затратная задача. Сфера применения Облачные технологии применяются повсеместно: в госсекторе, производстве, ритейле, IT-компаниях, финансовой сфере и телекоммуникациях. Сложно представить современную жизнь без электронной почты, Google Docs, магазинов приложений и публичных облаков вроде Dropbox, Google Drive или «Яндекс.Диска». «Cloud Computing наиболее динамично развивается последнее десятилетие, уровень проникновения технологии в развитых странах превышает 90%. Компании-операторы облаков и дата-центров обладают значительной экспертизой в этой области и могут предоставить пользователю наиболее совершенные технологические решения в области IT-инфраструктуры on-demand». Олег Любимов, генеральный директор Selectel Облака важны для сбора, хранения и обработки больших объемов информации — например, там, где применяются технологии Big Data и искусственный интеллект. Туманные вычисления (Fog computing) Туманные вычисления — это технология, благодаря которой хранение и обработка данных происходят в локальной сети между конечным устройством и ЦОД. «Туман», в отличие от «облака», находится ближе к пользователям. Это децентрализованная система, которая фильтрует информацию, поступающую в дата-центр. Преимущества и недостатки Преимущества: Снятие нагрузки с облака. Использование туманных технологий вместе с облачными помогает снизить нагрузку на ЦОД. Локальные сервера обрабатывают данные и отправляют в дата-центр только самые важные. Передача данных в режиме реального времени. «Туман» находится ближе к пользователю, поэтому время на обработку и передачу информации снижается. Дополнительная безопасность. В локальной сети можно установить еще один уровень защиты — виртуальный файрвол, сегментацию трафика или что-то ещё. Недостатки: Проблемы с сетевыми узлами. Децентрализованные сети менее надежны, чем сети больших дата-центров. Сфера применения Туманные вычисления применяются для связи устройств интернета вещей (IoT). С помощью «тумана» данные передаются и анализируются почти без задержек, что критично для некоторых IoT-устройств — например, датчиков в беспилотных автомобилях. «Проще говоря, туманные вычисления заточены под межмашинное взаимодействие и применяться могут в любой отрасли, где оно используется — в производстве, здравоохранении, энергетике, финансовой сфере и других». Юлий Гольдберг, директор по развитию бизнеса, SAS Россия / СНГ Межмашинное взаимодействие (Machine-to-Machine, M2M) — технология, связанная с интернетом вещей. Она позволяет передавать данные с устройства на устройство без взаимодействия с человеком. Для этого используют сотовую связь, поэтому мобильные операторы предлагают свои услуги в сфере M2M. Технологию применяют для передачи данных из банкоматов и торговых автоматов, мониторинга состояния пациентов, в системах сигнализации и видеонаблюдения, в датчиках топлива, счетчиках электроэнергии и воды, для отслеживания транспорта и грузов. Туманные вычисления позволят машинам общаться быстрее и эффективнее. Граничные вычисления (Edge computing) Граничные вычисления — это технология обработки и хранения данных на конечном устройстве. Они находятся еще ближе к пользователю, чем «облако» и «туман». Преимущества и недостатки Преимущества: Практически нулевая задержка в передаче данных. Вычисления производятся на конечных устройствах, поэтому информации не нужно преодолевать километры сетей, чтобы добраться до ЦОД. Надежность вычислений. Данные обрабатываются даже в отсутствие подключения к интернету. Безопасность. Вся информация остается на устройстве. Её не обязательно передавать в публичное облако. Недостатки: Затраты на оборудование и сотрудников. Пользователю технологии придется купить и настроить оборудование, привлечь специалистов. Это сложнее, чем подключить публичное облако. Сфера применения Сферы применения граничных и туманных технологий во многом пересекаются. Главное их преимущество — скорость передачи и анализа данных. Поэтому эти технологии используются там, где важна обработка информации в реальном времени — например, в сферах IoT и VR/AR. На производстве граничные вычисления нужны для своевременного обслуживания оборудования, в нефтяной индустрии они помогут обнаружить неисправности и протечки, а в банковской сфере технология позволит быстро принять решение по кредиту или обнаружить мошенничество. Во всех примерах граничные вычисления помогают действовать без задержек. «Edge нашел широкое применение на промышленных предприятиях. Облачные вычисления демонстрируют гибкость и эффективность, но распространение IIoT и мобильных вычислений привело к ограничению диапазона частот для обработки. Также нюанс заключается в том, что “умное” оборудование на предприятиях не всегда требует подключения к cloud для выполнения расчетов. В таких случаях проектировщики сетей делают ставку на периферию и повышают эффективность обработки данных». Геннадий Былов, генеральный директор Rockwell Automation Источник: CB Insights Перспективы развития облаков Облачные технологии стремительно внедряются в нашу жизнь. Согласно данным исследования IDC, рынок облачных услуг в России в 2018 году увеличился на 24,8% и составил $804 млн. Компании потратили $470 млн на оплату «облаков». Самыми активными покупателями услуг стали предприятия розничной и оптовой торговли, производство и финансовый сектор. Популярнее всех оказались публичные облака — затраты на них составили 85% расходов. Остальное потратили на частные облака. По прогнозам цифры будут расти: в 2019 году расходы увеличатся на 23,6%, а среднегодовые темпы роста рынка до 2023 года будут составлять 14,6%. Государство тоже заинтересовано в облачных технологиях. Минкомсвязи вместе с «Ростелекомом» давно разрабатывает идею «Гособлака». А в конце августа 2019 года была утверждена концепция единой государственной облачной платформы. Госструктуры будут выбирать между частными провайдерами облачных услуг. Развитие edge/fog computing В мире Уже сейчас компании начинают применять граничные и туманные вычисления наряду с облаками. Конечно, на Западе эти технологии более развиты — их используют и крупные корпорации, и стартапы. Большие компании, которые продают облачные услуги, расширяют ассортимент. Microsoft предлагает не только облако, но и решения с граничными технологиями. Например, систему, которая позволяет перенести часть вычислений на IoT-устройства, или пограничный сервер для обработки данных с искусственным интеллектом. Amazon тоже не отстает и предлагает свой сервис для интернета вещей с граничными вычислениями. При этом компании не забывают про основной продукт — данные не только обрабатываются на периферии, но и передаются в облако. Новые технологические услуги помогают в обработке данных на производстве, где задержки — серьёзная помеха в работе. «В первую очередь это, конечно же, машиностроение и автомобилестроение, так как в этих отраслях производятся технически сложные изделия, а производственные линии генерируют большой объём данных. Но технологии периферийных и облачных вычислений внедряются в самые разнообразные отрасли промышленности, включая нефтегазовую, пищевую, химическую промышленность, производство батарей, в инфраструктурные объекты, распределение электроэнергии, водоснабжение, аэропорты и железнодорожный транспорт». Роман Абзаев, эксперт управления «Цифровое производство» компании Siemens в России Появляются стартапы, которые фокусируются на применении граничных и туманных вычислений. Например, FogHorn и Pixeom предлагают услуги для компаний в энергетике, телекоме, производстве, ритейле, финансах, безопасности и других сферах. SimShine разрабатывает граничные технологии для камер видеонаблюдения. Компаний, которые предоставляют услуги производству и простым пользователям, становится все больше. «Таких компаний и решений на самом деле много. В качестве актуального наглядного примера можно привести компании, которые сейчас внедряют решения по видеоаналитике. При отсутствии объектов или событий видео не передаётся на центральный сервер и не загружает каналы связи. При этом в ЦОД передаётся только информация о тревожных событиях и инцидентах». Андрей Тищенко, заместитель директора Департамента вычислительных систем ИТ-компании КРОК В России Но и в России туманные и граничные вычисления уже не новые понятия. Например, Nokia и фонд «Сколково» в 2016 году договорились работать над технологией мобильных граничных вычислений (Mobile Edge Computing). Она позволит перенести часть анализа данных ближе к пользователям связи. С её помощью не будет теряться качество интернет-соединения во время массовых мероприятий. Правда, пока конкретных проектов в этой сфере нет. Администрация президента в том же 2016 году поручила Минкомсвязи, «Ростелекому», Минпромторгу и Агентству стратегических инициатив заняться инфраструктурой для туманных вычислений. Это важно для развития промышленного интернета вещей (IIoT), которым сейчас активно занимаются госкомпании. Например, ГЛОНАСС-ТМ планирует создать сеть для IIoT на территории России, а «Ростелеком» протестировал NB-IoT — стандарт сотовой связи для интернета вещей. Пока государственные организации экспериментируют со связью, стартапы внедряют практические решения. С туманными вычислениями работает SONM — предлагает платформу с технологией блокчейна. Идея состоит в том, чтобы создать децентрализованный суперкомпьютер. Пользователи могут сдать мощность своего компьютера в аренду и присоединиться к распределенной сети. Компании в свою очередь покупают возможности туманной платформы для своих вычислений. С граничными технологиями также связан стартап Facemetric. Он предоставляет клиентам камеры видеонаблюдения и ЦОД с нейросетями, чтобы искать образы в видео — лица, автомобильные номера, ценники и многое другое. Но хранить и обрабатывать большой видеопоток в облаке тяжело и не всегда целесообразно. Поэтому компания решила использовать граничные вычисления. «В данном случае мы используем более высокопроизводительные вычислители, которые дублируют в себе функционал распознавания, хранят оперативный слепок базы данных и могут работать автономно при потере связи с облачным сервисом. Такой подход повышает требования к производительности вычислителей, их стоимость, но обеспечивает стабильную работу при потере связи с центральным узлом», — рассказывает Юрий Годына, основатель Facemetric. В России новые технологии будут развиваться и дальше. Как отмечает Юрий Годына, они уже вошли в нашу жизнь: «В настоящее время появилось множество вариантов реализации проектов в области интернета вещей и граничных вычислений — сбор показаний счетчиков, умные автобусные остановки, системы контроля за водителями общественного транспорта и так далее. Еще пару лет назад на конференциях и круглых столах можно было услышать мнения о раздутости пузыря интернета вещей, умного дома, неподъемной стоимости решений. А сейчас мы видим реализацию этих технологий, они постепенно приходят в нашу жизнь и делают ее комфортнее». Юрий Годына, создатель Facemetric Взаимодействие технологий Конечно, туманные и граничные вычисления не вытеснят облако. Технологии будут развиваться вместе и дополнять друг друга. Там, где нужны надежные мощные ЦОДы и экономия IT-ресурсов, облако останется в приоритете. А там, где важна скорость принятия решений, будут развиваться edge и fog computing — при этом облако будет хранить важные данные. Татьяна Бочарникова, глава представительства NetApp в России и СНГ: «Бытует мнение, что Edge и Fog computing в конечном итоге полностью заменят собой уже ставшие привычными облачные решения. Но это вовсе не так. Да, бывает, что периферийные технологии обеспечивают более серьезные преимущества, чем полностью централизованные облачные платформы, особенно с точки зрения хранения данных. Но всегда ядром корпоративной ИТ-инфраструктуры остается гибридная и мультиоблачная концепция. Иначе говоря, периферийные и туманные вычисления не заменят облачные, так как, по сути, и являются не чем иным, как “расширением” и “продолжением” облака». Фото на обложке: scanrail, Depositphotos