עתידו של פוג בבקשות מציאות מורחבות

מחשוב פוג מתפתח במהירות כטכנולוגיית אבן הפינה של המציאות המוגברת (AR) יישומים.על ידי העברת עיבוד נתונים ממרכזי נתונים מרוחקים ענן אל קצה הרשת, מחשוב ערפל מפחית את הגמישות, משפר את יעילות רוחב הפס, ומשפר את הפרטיות - כל הגורמים הקריטיים לאספקת אתגרים חלקה, בזמן אמת-אמת-זמן AR עובר מעבר לסמארטפונים קלים, ראשים, ורכיבים תעשייתיים, צורך במיומנויות מבוזרות, כדי להשיג את היתרונות הטכניים, מאחורי המנגנונים מתקדמים, החלים, החלים, החלים, החלים, החלים, החלים, כדי להתגבר על פני המנגנונים טכניים אלה, החלים, החלים, כיצד ערפל, החלים, החלים, החלים, כדי להשיג את המנגנונים מתקדמים, כדי להשיג את היתרונות הנוכחיים של ערפל, כדי להשיג את המנגנונים מתקדמים, כדי להשיג את המוטציות טכנולוגיות עדכניים, החל מערכי מחשוביים, החל מערכי AR, החלים, החלים, החלים, החלים, החל מערכי AR, החל מערכי AR, החל מערכי AR, כדי להשיג את המוטציות טכנולוגיות עדכניים, החל ממערכות טכנולוגיות עדכניות, החל ממערכות טכנולוגיות עדכניות, החלטיות עדכניות, החלטיות, החל מכוונות טכנולוגיות עדכניות, החל

הבנת ההפרעה של ערפל ומציאות מוגברת

מציאות מורחבת מעכבת מידע דיגיטלי – דמוגרפיות, נתונים, צלילים – על השקפתו של המשתמש על העולם הפיזי.בניגוד למציאות מדומה, שמשלבת משתמשים בסביבה סינתטית מלאה, AR מעשיר את העולם האמיתי עם תוכן דיגיטלי בין-מודע להקשר.זה דורש עיבוד מתמשך, נמוך-עוצמה של חיישן נתונים ממצלמות, IMUs (יחידות מדידה), חיישנים, GPS, לעתים קרובות בשילוב עם אלגוריתמים ממוחשבים למיפוי חיצוני של אלגוריתמים וזיהוי פנים ואובייקטיביים.

מודלים מחשוב ענן מסורתיים שולחים את כל הנתונים לשרתים מרכזיים לעיבוד, ולאחר מכן מזרמים תוצאות בחזרה.בעוד מתאים עבור יישומים רבים, זמן ה- טריפ עגול (RTT) של 50-200 מילי שניות מעל האינטרנט מציג גל בולט באינטראקציות AR - מחלה תנועה משעשעת, רעוע יתר על פני השטח, וניסיון משתמש גרוע פוג כתובות זה על ידי הפצת חישוב, אחסון, רשתות על פני רציף של פני ענן יחידות ביניים, אפילו לא יכול להיות ממוקם על פני השטח של עיבוד מקומי, כמו גם על פני השטח, כמו גם על ידי פונקציות מחשוב מרחוק, או על ידי פונקציות מחשוב גרוע, כמו גם על פני השטח, כמו גם על פני השטח, כמו גם על ידי פונקציות מחשוב מרחוק, 000, 000, כמו גם על ידי עיבוד, 000.

כיצד מחשוב פוג מאפשר זמן אמת

מערכת AR באמצעות מחשוב ערפל כוללת בדרך כלל שלושה tiers: מכשיר קצה (למשל, AR משקפי), שכבת ערפל (עומס מיידי) אבל הענן.כאשר משתמש מעביר את הראש, נקודת הקצה לוכד זרם מתמשך של מסגרות זיהוי וידאו ונתוני חיישן מורכבים, במקום לשלוח את זרם מלא לענן, נקודות הקצה מבצעות משקל מראש ושולחות, באופן קבוע, כדי להפחית את הערפל 2D השני, לעתים קרובות, כמו ערפל נמוך, לא יכול להפחית את התמונה של 10D2, לאפסה, אלא רק כדי להפחית את הערפל נמוך יותר, כמו ערפל.

יתרונות מרכזיים של פוג עבור יישומי AR

אולטרה-לאו לנטיות לאינטראקציה בזמן אמת

היתרון המשכנע ביותר של מחשוב ערפל ב AR הוא ההפחתה הדרמטית של מחקרים מראים כי עיכובים משוב חזותי מעל 20 מילי שניות יכול לגרום למשתמש ביצועים של משימות מדרגה ביישומים AR אינטראקטיביים.על ידי עיבוד נתונים בתוך כמה הופ מן הקצה, ערפל להשיג עד קצה עד קצה עד קצה עד קצה ביצועים טובים מתחת 10 מ"מ.זה מאפשר עיכובים גבוהים כמו ניתוח על פני ARlays - שבו מנתחים אמיתיים מטיפול במצלמה מסוכנת, או מ-MRI.

שימור רשת ורשת יעילות

יישומי AR מייצרים כמויות עצומות של נתונים - מערכת מצלמה סטריאו טיפוסית של משקפי AR יכול לייצר מעל 1 Gbps של וידאו גולמי. Transmitting זה על רשתות סלולריות יהיה במהירות לדחוס רוחב פס. Fog מחשוב זה על ידי ביצוע דחיסה, סינון, ותיקון שידור סלקטי בחוד קצה. רק metadata רלוונטי (למשל, אובייקטים מוכרים, תנוחות) או מסגרות וידאו דחוסות מאוד נשלחים על ידי Astream-ידי תוכנת אחסון של עד 2080 אחוזים של נתונים.

שיפור פרטיות המידע ואבטחה

מקרים רבים של שימוש ב- AR כוללים מידע רגיש - רשומות רפואיות, נתונים ביומטריים אישיים, היסטוריה של מיקום, או תוכניות תעשייתיות של מחשוב פוג מאפשר עיבוד של נתונים אלה באופן מקומי על נקודות קצה בתוך רשת אמינה (למשל, בית חולים LAN או קמפוס תאגידי), צמצום החשיפה לאינטרנט ציבורי או ספקי ענן של צד שלישי.

סקלאלה ונאמנות

ככל שאימוץ AR גדל - צפוי להגיע ל-1.5 מיליארד מכשירים עד 2025 - הביקוש למשאבים חישוביים יצוק. Fog מחשוב מספק ארכיטקטורה מדרגית על ידי חלוקת עומסי עבודה על פני הרבה צמתים קצה ולא להסתמך על כמה שרתים מרכזיים.זה גם משפר את הסובלנות: אם ערפל אחד נכשל, צמתים סמוכים יכולים לקחת על עיבוד.

שימוש אמיתי במקרים ויישומים

תחזוקה תעשייתית וייצור

במפעלים, עובדים עם ראשי AR יכולים לראות הוראות תיקון שלב על גבי שלבים על מכונות.מחשוב פוג מאפשר זיהוי בזמן אמת של רכיבים, קריאה של מספרים סידוריים, וסינתזה של הוראות תיקון מבלי להסתמך על שרתים מרוחקים. חברות כמו PTC וסימנס הראו פלטפורמות AR כי משתמשים בשרתים מקומיים כדי לעבד מודלים והנתונים ממכשירי IoT, צמצום זמן A מחקר שפורסם ב- 30% של מערכות תחזוקה משופרות ל- AR רק על ידי פונקציות תחזוקה מבוססות פרוטוקולים.

בריאות וTelemedicine

מנתחים משתמשים ב AR כדי לעקוף מבנים אנטומיים מ סריקות CT במהלך פעולות. Fog מעבדים את הנתונים הנפחיים על שרת מקומי בחדר הניתוח, ומיישרים אותו עם הגוף של המטופל בזמן אמת.זה נמנע מבעיות השקיפות והאמינות של הזרמת נתונים עתירי גבוה אפילו מיישומים טלמדיקים 3D מענן.

שיווק ומסחר

קמעונאים משתמשים ב- AR כדי לאפשר ללקוחות לנסות בגדים או לדמיין רהיטים בבתים שלהם.מחשוב פוג מאפשר ביצוע 3D בזמן אמת של מוצרים במכשיר של המשתמש מבלי לשלוח נתונים גאומטריה מלאה הלוך ושוב.לדוגמה, אפליקציית AR שמעכבת על ספה בסלון יכולה להשתמש ערפל ברשת המקומית של החנות כדי לעבד מפות עומק תאורה, ולתאמת את המראה הווירטואלי מספק זמן קצר יותר, אבל טיפול וירטואלי עם טיפול תרופתי, תוך כדי טיפול תרופתי, תוך כדי טיפול תרופתי, אני יכול להיות משתמש בחוויות דומות, אבל אני יכול להיות מסוגל להשתמש בערפל, אבל טיפול עצמי, אבל טיפול תרופתי, בזמן טיפול תרופתי, אבל זה, עם ניסיון מרכזי, עם טיפול תרופתי, בעוד אני יכול להיות יעיל יותר ויותר, עם ממשקה, בזמן טיפול תרופתי, עם ממשקה, עם ממשקים, עם ממשקה, עם ממשקה, עם ניסיון רב-מסלולארי, עם ניסיון של טיפול וירטואלי, עם ניסיון של טיפול תרופתי, עם ממשקי זמן קצר.

חינוך והכשרה

AR הופך את החינוך על ידי מתן מודלים אינטראקטיביים 3D, דיספוסציה וירטואלית, ואת יתר על המידה ההיסטוריים. בתרחיש בכיתה, סטודנטים רבים ללבוש ראשי AR יכולים אינטראקציה עם תוכן הולוגרפי משותף. Fog מחשוב מסנכרן את המדינה על ידי עיבוד קלטות בשרת מקומי שידור עדכונים לכל נקודות קצה עם סטיות מינימליות.זה מאפשר פעילויות למידה שיתופיות שבו התלמידים מניפולציות נפוצות, לדוגמה, באימון רפואי, כמו ערפל, כמו גם מקבוצת אימונים שונים, כמו ערפל, כמו גם עם ערפל עם ערפל פיזיקל ערפל עם ערפל עם ערפל עם ערפל עם ערפל פיזיקל ערפל עם ערפל.

מגמות נהיגה ערפל בעתיד ב AR

שילוב עם 5G Networks

תקשורת נמוכה יחסית של 5G (URLLC) מציעה רוחב תת-עשרה מ' רוחב פס גבוה, מה שהופך אותו לשלימה טבעי למחשוב ערפל.מחשב קצה נייד (MEC) מסומנים, פרוס בתוך 5G תשתיות, לפעול כמו ערפלים.אופרות יכולות לטעום עיבוד ARtime לשרת MEC בתחנת הבסיס, להפחית באופן דרמטי את קצה-לעצורים, על ידי מערכת הפעלה של 5G-אווירה, אפילו לא יכולה ליישר על ידי ערפל, על ידי ערפל, על ידי ערפל, על ידי ערפל של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה של אבטחה

AI ו- Machine Learning at the Edge

ערפל נודס מצויד יותר ויותר עם GPUs ו NPUs (יחידות עיבוד עצביות) שיכול לרוץ על מודלים AI device עבור זיהוי אובייקטים, מעקב פנים והבנה שפה טבעית. במקום לשלוח נתונים לענן עבור ההפרעה, AR מכשירים יכולים לשאילת מודל בינה מלאכותית מקומי המתאר את ערפל המידע, זה מקטין את הגמישות ומאפשר הפעלה לא מקוונת.

Holographic and Volumetric AR

הדור הבא של AR נועד ליצור מחסומים 3D holographic כי לשנות פרספקטיבה עם תנועה ראש.זה דורש להפוך שדות אור מורכבים או ענני נקודה הרץ עם מיליוני נקודות למסגרת. ערפל נושונים יכול לקדם עומק ונתוני מרקם, ואז לייעל רק את העדכונים הדרושים לנקודת הקצה, להפחית את הנטל חישובי על משקפיים קלים.

צוק ואיכות השירות (QoS)

רשת סליקה ב 5G מאפשרת למפעילים ניידים להקדיש פרוסה וירטואלית עבור התנועה AR עם מהירויות מובטחות ופסיעה. Fog nodes יכול להיות מוקרן בתוך פרוסות כאלה כדי לקדם את זרימת הנתונים AR על פני תנועה רקע.זה מבטיח ביצועים עקביים אפילו בסביבות בעלות גבוהה כמו אצטדיון או מקומות קונצרטים שבו אלפי משתמשים AR עשויים לגשת לאותו שירות. ETSI (תקשורת אירופית) אינם מאפשרים מעבר של שירות רב- API פעיל (C) ללא טיפול רציף בין ערפל פעולה עם ערפל פעולה (C) ללא טיפול ידני (C) ללא טיפול ידני (C) ללא ערפל שירות משותף בין ערפל בין ערפל פעולה בין ערפל סטנדרטי (C) ללא ערפל בין ערפל פעולה עם ערפל פעולה בין ערפל פעולה עם ערפל סטנדרטי) לבין ערפל בין ערפל סטנדרטי) לבין ערפל שירות יעיל של מערכות מחשוב רציף של ממשקי תיבות של ממשקי תיבות של שירותי API (C) ללא מיקום פעולה רצופים מתקדמים (C) ללא ערפל פעולה עם ערפל פעולה עם ערפל פעולה עם ערפל פעולה רצופים מתקדמים (C) ללא מיקום של שירותי AR.

אתגרים ושאלות מחקר פתוחות

Vulnerabilities at the Edge

בעוד מחשוב ערפל משפר את הפרטיות על ידי הטמעת נתונים, הוא גם מציג וקטורים חדשים של התקפה. Edge צומת עשוי להיות בטוח פיזית פחות ממרכזי נתונים בענן, מה שהופך אותם מטרות להתקפות tampering, צד-ערוצי, או זריקת קוד זדוני.עבור יישומים קריטיים של AR בטיחות (למשל, ניווט או הדרכה כירורגית), ערפלים מסוכנים עלולים לגרום להשלכות לא נכונות עם תוצאות חמורות, הם חקר הצפנה, ביצוע של אבטחה, כמו פרוטוקול אבטחה מאובטח (x) ועדכונים מאובטחים (DEXDNS) ללא ערפל אבטחה סטנדרטיים, ללא אבטחה סטנדרטיים (DNSDNSDNSD) ועדכונים, ללא ערפל ללא ערפל אבטחה ערפל אבטחה ערפל (D) כמו ערפל (DNS) ועדכונים מאובטחים (D) או אבטחה ערפל אבטחה ערפל ללא ערפל אבטחה ערפל ללא ערפל ללא אבטחה ערפל (D) ערפל (D) ערפל ללא אבטחה ערפל ללא אבטחה ערפל ללא אבטחה ערפל חסום (DNSX) ערפל, ללא אבטחה ערפל (D) ערפל (D) ערפל (D) ערפל ללא אבטחה ערפל ללא אבטחה ערפל ללא ערפל, אך ורק ערפל

חוסר התאמה והתערבות

מערכת מחשוב ערפל היא מפוצלת. Vendors כמו סיסקו, מיקרוסופט, ואמזון מציעים פתרונות קצה עם API שונים, פורמטים נתונים ופלטפורמות ניהול. עבור מפתחי AR, בניית יישומים הפועלים בצורה חלקה על פני סביבות ערפל מרובות הוא קשה.קונסורציה בתעשייה כמו OpenFog Consortium (כיום חלק של IEEE) פרסמו ארכיטקטורות התייחסות, אבל אימוץ הוא הדרגתי של ממשקים עבור שירותי AR-במיוחד - כמו התנוחה אמיתית, מעקב, התקדמות, וקידום זמן-תרגול, וקידום, פיתוח סצינה.

ניהול משאבים ואנרגיה

ערפל חייב להקצות באופן דינמי CPU, זיכרון, משאבי רשת ללקוחות מרובים AR. Over-provision אנרגיה; תחת הערכה גורמים לספיצי משקל. AI מונחה משאבים כי לחזות תבניות עומס עבודה בהתבסס על תנועת משתמשים ומורכבות סצינה הם נחקרים באופן פעיל, AR מכשירים עצמם הם קידוד סוללות.

אמינות רשת ו Handover

עבור משתמשי AR ניידים, שמירה על קשר יציב לערפל בזמן המעבר הוא קריטי. Handovers בין בלוטות ערפל - במיוחד כאשר מעבר גבולות בין תאי 5G או נקודות גישה Wi-Fi - חייב להיות חלק כדי למנוע הפרעות שירות. מחקר לתוך Handover חיזוי מבוסס על מסלול המשתמש באמצעות למידת מכונה יכול להפחית את החוזק של הידיים מתחת 5 מ"מ. לדוגמה, בפארק שעשועים גדול באמצעות ARcades, כמו ערפל משתמש, לא יכול לרכוב על פני ערפל, כמו ערפל רלוונטי, כמו ערפל.

מסקנה

(מחשוב) אינו רק שיפור תיאורטי למציאות המתרחבת – הוא אבולוציה הכרחית.כפי שאפליקציות AR דורשות שקיפות נמוכה יותר, יעילות רוחב פס גבוהה יותר, ערבויות פרטיות קפדניות והיקף של מיליארדי מכשירים, המגבלות של ארכיטקטורות ענן טהורות הופכות בלתי ניתנות למדידה: על ידי לחיצה על חישובים מתקדמים של ARLT2, מאפשרת אינטראקציה בזמן אמת במגזרים קריטיים כגון בריאות, ייצור, חינוך ושילוב של 5G, ענן, וסטנדרטים מתקדמים, ומערכת אבטחה מתקדמת, ומערכת אבטחה מתקדמת, ומערכת אבטחה מתקדמת, אשר מאפשרת אבטחת מידע ARLT5, באופן קבוע, ומערכת אבטחה מתקדמת יותר, אך ורק יותר, ומערכת אבטחה מתקדמת, אשר מאפשרת אבטחת מידע ARLT5 שנים של ARLT5, באופן קבוע, אשר מאפשרת אבטחת מידע עדכנית יותר, אך ורק לאחר מכן, עם אבטחה מתקדמת, אך ורק לאחר מכן, עם אבטחה מתקדמת, עם אבטחה מתקדמת, עם אבטחה מתקדמת, עם אבטחה מתקדמת, עם אבטחה מתקדמת, עם אבטחה מתקדמת, עם אבטחה מתקדמת, עם אבטחה מתקדמת, באופן קבוע, עם אבטחה מתקדמת, עם אבטחה מתקדמת, באופן קבוע, עם אבטחה מתקדמת, והתחממות של מערכת אבטחה מתקדמת, והתחממות גלובלית, אשר מאפשרת ערפל בין השנים הבאות, אשר מאפשרת ערפל אווירית, אשר