אתגרים ב- Deploying Fog Computing Networks

מחשוב פוג התפתח כאדריכלות טרנספורמטיבית הדוחקת חישוב, אחסון ורשתות קרוב יותר למקורות הנתונים – במיוחד מכשירי IoT – במקום להסתמך רק על מרכזי נתונים מרוחקים של ענן.על ידי הצבת כוח עיבוד בקצה הרשת, מחשוב ערפל מקטין את הגמישות, משמר רוחב פס, ותומכת בקבלת החלטות בזמן אמת ביישומים החל מערים חכמות ועד כלי רכב אוטונומיים, תוך כדי הרחבת ערפל חיוני של רשתות מחשוב ספציפיות, או תכנון, יש צורך למקדימים של ארגונים תפעוליים, כדי ערפל, כדי ערפל, או תכנון קפדני של מערכות יחסים אסטרטגיות ספציפיות, ולפתח אותם.

מאמר זה בוחן את האתגרים המובילים נתקלו כאשר פריסת רשתות מחשוב ערפל, ממורכבות תשתיות לדאגות אבטחה והתערבותיות.זה מציע אסטרטגיות פעולה כדי להתגבר על המחסומים הללו ולסיים עם מבט על לאן מחשוב ערפל עומד.

אתגרים מרכזיים ב- Fog Computing Deployment

חלוקת רשת ערפל כוללת תיאום מספר גדול של צמתים הטרוגניים התפשטו על פני מיקומים פיזיים מגוונים.מגבלות המשאבים שלהם, דרישות קישוריות ופרופילי אבטחה שונים ממרכזי נתונים מסורתיים בענן.הבאים הם האתגרים הקריטיים ביותר לצפות ולכתובת.

1. מורכבות תשתיות

בניגוד למערכות ענן מרכזיות, ערפל חייב להיות מחולק על פני מיקומים גיאוגרפיים רבים - רצפות מספקות, פינות רחוב, כלי רכב או שדות חקלאיים מרוחקים.כל מיקום מטיל תנאים סביבתיים ייחודיים, כגון קיצוניות טמפרטורה, רטט, אבק או זמינות חשמל מוגבלת. עיצוב חומרה שיכולה לשרוד תנאים אלה תוך שמירה על חיבורים ברשת אמינה הוא מכשול הנדסי משמעותי.

מעבר לחומרה, ניהול תשתיות מבוזרות כאלה מורכב.בניגוד קומץ מרכזי נתונים בענן, פריסת ערפל עשויה לכלול מאות או אלפי צמתים. Provisioning, ניטור, עדכון קושחה, ופתרון בעיות בקנה מידה זה דורש אוטומציה חזקה וגישה DevOps בוגרת המותאמים לסביבות קצה.העלות של פריסה פיזית ותחזוקה יכול להסלים במהירות אם לא מתוכנן בקפידה.

2.העניין הביטחוני והפרטיות

מחשוב פוג מרחיב את פני השטח של ההתקפה באופן דרמטי בהשוואה למודל ענן מרכזי.הנתונים מעובדים בקצה, לעתים קרובות על מכשירים נגישים פיזית לתוקפים פוטנציאליים. תקשורת בין ערפל, מכשירים קצה, ואת הענן חייב להיות מאובטח מקצה לקצה, אבל רבים ערפל יש משאבים מוגבלים כי מגבילים את השימוש של אלגוריתמים הצפנה כבדה.

פרטיות היא קריטית באותה מידה.ביישומים כגון בריאות, תחבורה חכמה או ניתוח קמעונאי, נתונים אישיים רגישים עשויים להיות מעובדים בשכבת הערפל.תקנות כמו GDPR או HIPAA כופים דרישות מחמירות על היערכות וטיפול בנתונים על ארגונים חייבים ליישם בקרת גישה עתירה, אנונימיות נתונים, ודרכי ביקורת על פני מערכת מבוזרת, אשר היא הרבה יותר מאתגרת מאשר אכיפת מדיניות זו בסביבה מבוקרת הדוקה.

3. אי-התאמה והתאמה

מערכת ערפל היא מפוצלת. Vendors מציעים פלטפורמות קנייניות, פרוטוקולים ו- APIs, מה שהופך את זה קשה לשלב מכשירים ושירותים של ספקים שונים.חוסר סטנדרטים מאומצים נרחב פירושו כי מהנדסים לעתים קרובות צריך לבנות מתאמת אישית או אמצעי זהירות כדי לאפשר תקשורת בין רכיבים.זה מגביר את זמן הפיתוח ואת תפעולי overhead, והוא יוצר סיכונים מנעול-אין.

מאמצים כגון OpenFog Reference Architecture (כיום חלק מהאדריכלות של האינטרנט של ה-FLT:0Industrial Internet ConsortiumFLT:1) ו- IEEE 1934 ניסו לתקן מסגרות מחשוב ערפל, אך אימוץ נשאר ללא אפילו.אתגרים של אי-אפשרות הם בעייתיים במיוחד בפריסה של IoT רב-דור, שבו חיישנים, שערים ותוכנות ניתוח חייבים לעבוד יחד ללא יעילות, הן לארגונים סטנדרטיים, כדי לפתח ערפל קבוע של חומרה, כמו גם ערפלים וערימות קבועות וערומות של מערכות חומרה.

Latency and Network Reliability

אחת ההבטחות העיקריות של מחשוב ערפל היא שקיפות נמוכה עבור יישומים בזמן אמת, כגון נהיגה אוטונומית או בקרת תהליכים תעשייתיים.עם זאת, השגת עקביות נמוכה ברשת מבוזרת, heterogeneous אינה טריוויאלית. הפרעות רשת, גודש או רוחב פס יכול עדיין לגרום לעיכובים, במיוחד כאשר קישורים אחוריים לענן מעורבים לתיאום או גיבוי נתונים.

ערפל עצמו יכול להיכשל או להיות מנותק בגלל הפסקות חשמל או נזק פיזי. במערכות קריטיות, כשל חד פענוח יחיד לא צריך לזלזל בביצוע הכולל, אבל עיצוב אדמוניות על פני נקודות מבוזרות גיאוגרפיות מוסיף מורכבות.קישוריות אמין גם תלוי באיכות של תשתיות רשת מקומיות - Wi-Fi, סלולארי (5G), או חוטים - אשר משתנה באופן נרחב על פני אתרי פריסה ניידים.

5.המשאבים Constraints and Management

ערפל הם בדרך כלל פחות חזקים מאשר שרתי ענן, עם CPU מוגבל, זיכרון ואחסון.הם חייבים להפעיל ניתוח מקומי, צ'ינג ושירותי תקשורת תוך השארת מקום לעומסי עבודה עתידיים. Balancing המשאבים המוגבלים הללו בין משימות מתחרות דורשות תזדורת משאבים חכמה - משהו שהוא עדיין אזור מחקר פעיל.Overprovisioning יכול להוביל לבזבוז, תוך מתן גורם להפחתה בביצועים ו-SLA.

ניהול מחזור החיים המלא של יישומי ערפל - החלת, עדכון, קנה מידה, ופורש - מעבר לאלפים של צמתים הוא אתגר DevOps של ההזמנה הראשונה.כלי תזמורת עננים מסורתיים (Kubernetes, Docker Swarm) לעתים קרובות להניח שפע משאבים וקישוריות קבועה, אשר אינו המקרה עבור פריסות ערפל רבות.

אסטרטגיות לאתגרים Overcome

בעוד אתגרים אלה הם בלתי ניתנים למדידה, הם אינם ניתנים למדידה.שילוב של תכנון זהיר, אימוץ של סטנדרטים מתעוררים והשקעה בכלים הנכונים יכול לאפשר פריסות רשת ערפל מוצלחות.

מסגרת אבטחה Robust Security Framework

ארגונים צריכים לאמץ גישה ממוקדת הגנה הכוללת מודולים אבטחה מבוססי חומרה (TPM, ⁇ מאובטח), אימות חזק באמצעות תעודות או זהות מבוססת blockchain, והצפנה מקצה לקצה אפילו לתקשורת מכונה-למכונה-מכונה-למכונה.הנתונים צריכים להיות מסווגים, והנתונים הרגישים לפרטיות צריכים להיות מעובדים קרוב למקור ככל האפשר - באופן אישי על המכשיר עצמו - כדי למזער את האבטחה הרגילה וגילוי של המערכת האוטומטית: 0F כדי להפעיל את הערפל אבטחה אוטומטית יותר.

השתתפות פעילה ב Standardization Efforts

כדי להפחית את הכאב בין-אופרציה, ארגונים צריכים לאמץ סטנדרטים פתוחים ו- API בכל מקום אפשרי.השתתפות בפקודה בתעשייה כגון קונסורציונל האינטרנט התעשייתי או צוק מחשוב Edge מסייע לעצב סטנדרטים עתידיים ומבטיח כי מפת דרכים פנימית משתלבת עם המערכת האקולוגית הרחבה יותר.כאשר בחירת חומרה ותוכנה, מיפוי פתרונות אשר בנויים על פרוטוקולים סטנדרטיים (MQTT, OPC UA, HTTP2)/ זה מציע גמישות עבור שילובים עתידיים.

עיצוב תשתיות ובטיחות

תשתיות תכנית עם רדודה בראש: פריסת מספר רב של ערפל באזורים כיסוי חפיפה, להשתמש בנתיבים רשת מגוונים, וכולל כוח גיבוי. עבור יישומים קריטיים-כבדים, לשקול שימוש ברשת רגישה-זמן (TSN) על קישורים מחווטים או 5GURL על אלחוטי.הפריסה פיזית צריך להיות מודולרי - נוח להוסיף או להחליף צמתים ללא משבש את כל תשתית המערכת.

אדריכלות חכמה וניהול משאבים

מסגרות תזמורת קלות משקל מותאמות המיועדות ל-Ab-consated nodes, כגון K3s (קיצור קל משקל Kubernetes) או EdgeX Foundry. יישום מדיניות עבור מיקום עומס עבודה אוטומטי המבוסס על זמינות משאבים ללא שימוש במשאבי, עמידות רשת ודרישות נתונים מקומיות.שימוש במודל התחזות של היררכי זמן-מה - שבו תזמורת מרכזית מנהלת קונסולטורים אזוריים, אשר בתורם לא אמור להפוך את הביצועים המרכזיים של מערכת אבטחה, ולא ניתן לפקח על בסיס קבוע, ולא לאפשר גישה יעילה יותר מאשר גישה מרכזית, ולאנרגית, ולא ניתן לבצע ערפל, ולא לאפשר גישה מרכזית, ולאנרגית, ולא ניתן לפקח על פני מערכת חשיפה מרכזית, ולא מאפשרת גישה מרכזית, ולא ניתן להשיג גישה יעילה יותר מאשר מערכת יציבה, ולא מאפשרת גישה מרכזית, ולא יעילה יותר מאשר מערכת חשיפה של זמן-מהפכה יעילה יותר מאשר מערכת חשיפה של זמן-כך, ולא מאפשרת גישה יעילה יותר, ולא מאפשרת גישה מרכזית, ולא מאפשרת גישה מרכזית, ולא יעילה יותר מאשר מערכת הפעלה מדויקת יותר מאשר מערכת חשיפה של זמן-אמתית אבטחה מרכזית, ולאנרגית אבטחה גבוהה יותר מאשר מערכת חשיפה של זמן-כך, ולא מאפשרת גישה מרכזית, ולא מאפשרת גישה מרכזית, ולא מאפשרת גישה מרכזית, ולא מאפשרת גישה מרכזית, ולאינטנסיבית, ולא

תחזית עתיד

בעוד רשתות 5G הופכות יותר ויותר להפחתה של עלויות חומרה וחומרה, מחשוב ערפל יהיה כנראה אדריכלות סטנדרטית עבור יישומים רבים של IoT ו בזמן אמת.טכנולוגיות מתפתחות כמו AI הקצוץ בצד ולמידה מוזן יגביר עוד יותר את הערך של ערפל.עם זאת, האתגרים המתוארים לעיל לא ייעלמו בין לילה.

ארגונים שמתחילים להתמודד עם אתגרים אלה עכשיו - החלים עם פריסות פיילוט כי תשתיות עדות הלחץ, אבטחה, והתערבות - יהיו יותר ממוצבת לרשתות ערפל באופן בטוח.התשלום הוא משמעותי: שקיפות נמוכה, חיסכון רוחב פס, פרטיות מוגברת, ואת היכולת להפעיל יישומים אינטליגנטיים שבו נתונים נולדים.

לקריאה נוספת על פתרונות ערפל הארכיטקט, ה-FLT:0 OpenFog ConsortiumFLT:1 (כיום חלק מה-IIC) נשאר משאב יקר ערך, כפי שהוא ההנחיות המעשיות של ה-FLT:2IETF מסמך על אתגרים והזדמנויות לערפל מחשוב ערפל 3LT:3).