フォグコンピューティングは、データソースに近いコンピューティング、ストレージ、およびネットワークサービスを押し出す変革的なアーキテクチャとして登場しました。特に、IoTデバイスは、遠くのクラウドデータセンターにのみ頼るものではなく、さまざまなアプリケーションで実行するリアルタイムの意思決定をサポートしています。ネットワークエッジで処理能力を配置することにより、フォグコンピューティングはレイテンシを減らし、帯域幅を節約し、スマートシティから自律的な車両に至るまでのアプリケーションで行われるリアルタイムの意思決定をサポートします。しかし、生産レベルのフォグネットワークをデプロイすることで、これらの戦略を慎重に構築し、これらの戦略を計画する必要としているとしている、これらは、あらゆる重要な組織を計画する必要不可欠です。

この記事では、フォグコンピューティングネットワークをデプロイする際に遭遇した課題を、インフラの複雑さからセキュリティと相互運用性の問題まで調べます。 これにより、これらの障壁を克服し、フォグコンピューティングがどこに向いているのかを調べる実用的な戦略が提供されます。

フォグコンピューティング展開における重要な課題

フォグネットワークの展開には、多様な物理場所を横断する多数のヘテロジェネレーションノードの調整が伴います。リソースの制約、接続要件、セキュリティプロファイルは、従来のクラウドデータセンターとは異なる。以下は、予測とアドレスへの最も重要な課題です。

1. インフラの複雑性

集中型クラウドシステムとは異なり、フォグノードは複数の地理的場所、工場のフロア、通り角、車、またはリモート農業分野に分散しなければなりません。各場所は、温度の極端な、振動、ほこり、または限られた電力の可用性などのユニークな環境条件を意味します。信頼性の高いネットワーク接続を維持しながら、これらの条件を生き残ることができるハードウェアの設計は重要なエンジニアリングハードルです。

ハードウェアを超えて、そのような分散インフラストラクチャの管理は複雑です。クラウドデータセンターの便利な違い、フォグデプロイメントは数百または数千のノードを含むかもしれません。そのスケールでファームウェアのプロビジョニング、監視、更新、トラブルシューティングには、堅牢な自動化ツーリングとエッジ環境に適した成熟したDevOpsアプローチが必要です。物理的な展開とメンテナンスのコストは、慎重に計画されていない場合は迅速にエスカレートできます。さらに、各ノードは、各ノードが別のレイヤーとロジスティックを追加した場合に安定した電源とバックアップを持っていることを確実にします。

2. 安全・プライバシーに関する懸念

Fogコンピューティングは、集中型のクラウドモデルと比較して、攻撃面を劇的に拡大します。 データの処理は、多くの場合、潜在的な攻撃者に物理的にアクセスできるデバイスで行われます。 フォグノード、エッジデバイス、クラウド間の通信は、エンドツーエンドを保護する必要がありますが、多くのフォグノードは、重なる暗号化アルゴリズムの使用を制限するリソースが限られています。

プライバシーは、同様に重要です。 医療、スマート輸送、小売分析などのアプリケーションでは、機密性の高い個人データは、フォグレイヤーで処理される場合があります。 GDPRやHIPAAなどの規制は、データローカリゼーションと取り扱いに関する厳格な要件を課しています。 組織は、分散システム全体で、細分化されたアクセス制御、データの匿名化、監査の追跡を実施し、そのようなポリシーを堅く管理されたクラウド環境に強化するよりもはるかに困難です。 異なる管理ドメイン間のトラスト管理 - 例えば、スマート・リサーチ・エリアが複数のベンダーが公開されると、複数の検索エンジンが異なる場合に使用されます。

3. 相互運用性および標準化

フォグエコシステムが断片化されています。ベンダーは独自のプラットフォーム、プロトコル、およびAPIを提供し、さまざまなプロバイダーからデバイスやサービスを統合するのは困難です。 広く採用されている基準の欠如は、エンジニアはしばしばコンポーネント間の通信を可能にするためにカスタムアダプタまたはミドルウェアを構築する必要があることを意味します。 これは、開発時間と運用上のオーバーヘッドを増加させ、ベンダーのロックインリスクを作成します。

OpenFogリファレンスアーキテクチャ(現の部分)やIEEE 1934などの取り組みは、フォグコンピューティングフレームワークの標準化を試みていますが、採用は不均一です。相互運用性の問題は、特に、センサー、ゲートウェイ、分析ソフトウェアがシームレスに連携しなければならないマルチベンダーIoT展開で問題があります。強力な標準化なしで、組織は、各々のバグを克服するために一定の戦いに直面しています。

4. レイテンシビリティとネットワークの信頼性

フォグコンピューティングの主な約束の1つは、自動運転や産業プロセス制御などのリアルタイムアプリケーションのための超低遅延です。 しかし、分散された、異種ネットワークにおける一貫した低遅延を実現することは、些細なものではありません。 ネットワークの中断、混雑、または帯域幅制限は、特にバックホールリンクが調整やデータバックアップに関与している場合、依然として遅延を引き起こす可能性があります。

フォグノードは、停電や物理的な損傷により、障害が発生したり、切断したりすることができます。重要なシステムでは、単一のノードの障害は、全体的なパフォーマンスを劣化させてはいけませんが、地理的に分散したノードを横断する冗長設計は複雑さを追加します。信頼性の高い接続は、ローカルネットワークインフラストラクチャの品質に依存します。Wi-Fi、セルラー(5G)、または有線 - これにより、展開サイト全体に広く変化します。モバイルフォグノード(例えば、ドローンや車両など)では、より安定した接続が困難です。

5. 資源の制約と管理

フォグノードは、通常、クラウドサーバーよりも強力で、限られたCPU、メモリ、ストレージです。 それらは、将来のワークロードのための部屋を残しながら、ローカル分析、キャッシュ、および通信サービスを運営しなければなりません。 競合タスク間でこれらの限られたリソースのバランスをとるには、インテリジェントなリソースオーケストレーションが必要です。 アクティブリサーチエリアであるもの。 過剰な提案は無駄につながる可能性があります。 過度の提案は、パフォーマンスの低下とSLAの欠落を引き起こします。

フォグアプリケーションの完全なライフサイクルの管理 - ドプロイング、アップデート、スケーリング、および再編 - 潜在的な数千のノード間では、最初の注文に対するデベロプの課題です。 従来のクラウドオーケストレーションツール(Kubernetes、Docker Swarm)は、多くの場合、豊富なリソースと一定の接続を想定しており、多くの場合、多くのフォグ展開の場合ではありません。 エッジリソースに適した軽量コンテナオーケストレーションと機能として機能するフレームワークが新興していますが、彼らはまだ成熟していません。

課題を克服する戦略

これらの課題は想定外ですが、その問題は想定外れません。慎重な計画、新興基準の採用、適切なツールへの投資の組み合わせで、フォグネットワークの展開が成功することができるようになります。

堅牢なセキュリティフレームワーク

組織は、ハードウェアベースのセキュリティモジュール(TPM、セキュア・アンクレーブ)、証明書またはブロックチェーンベースのアイデンティティを使用した強力な認証、および機械間接通信のためのエンドツーエンドの暗号化を含む防衛・インディフュージョンのアプローチを採用する必要があります。データが分類され、プライバシーに敏感なデータは、エッジデバイス自体で可能な限りソースに近いように処理されなければなりません。これは、露出を最小限に抑えます。フォグインフラストラクチャ全体に対する定期的なセキュリティ監査および自動化された脅威の検出は、FORLDING [F] の動作のために、FORT [F] ガイド [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]] [F]] [F]] [F]]] [F]] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]] [F] [F]] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]]]] [F] [F] [F] [F] [F] [F]

標準化への取り組みへの積極的な参加

相互運用性疼痛を軽減するために、組織は、利用可能なオープン規格とAPIを採用する必要があります。産業コンソーシアム(Industrie Internet Consortium)やEdge Computing Consortium(Edge Computing Consortium)などの業界コンソーシアムに参加することで、将来の基準を形作り、内部のロードマップがより広範なエコシステムと整列することを確認します。ハードウェアとソフトウェアを選択すると、標準プロトコル(MQTT、OPC UA、HTTP/2)上に構築されたソリューションを優先し、統合のための柔軟なAPIを提供します。これにより、ベンダーのロックおよびアップグレードのリスクが低減されます。

拡張性と弾力性のあるインフラ設計

冗長性を考慮したインフラを計画: 重複するカバレッジエリアに複数のフォグノードを展開し、多様なネットワークパスを使用して、バックアップパワーを含みます。レイテンシークリティカルアプリケーションの場合、有線リンクまたは5G URLLC上の時間感度ネットワーク(TSN)を使用して検討してください。 物理的な展開はモジュラーで、システム全体を破壊することなくノードを追加または交換するのが簡単です。 インフラストラクチャー・アコードの慣行は、フォグ・ノードに拡張され、自動プロビジョニングと設定ツールを使用して、AngStacksまたはAngable環境を適応させる必要があります。

インテリジェントなオーケストレーションとリソース管理

K3s(軽量Kubernetes分布)やEdgeXファウンドリなどのリソース・制約のあるエッジ・ノード向けに設計された軽量なオーケストレーションフレームワーク。ノード・リソースの可用性、ネットワーク・レイテンシー、データ・ローカリティ要件に基づいて、自動ワークロードの配置のためのポリシーを実装します。階層的なオーケストレーション・モデルを使用して、中央のアグリゲータを管理し、ローカルフォグ・ノードをオンにすることで、集中的なアプローチよりも優れたスケールを上げることができます。 分析および分析システムが、ネットワークの監視およびネットワークのパフォーマンスを最適化し、ネットワークの効率性を向上します。

未来展望

5Gネットワークは、より一層のハードウェアコストが低下するにつれて、フォグコンピューティングは、多くのIoTとリアルタイムアプリケーションのための標準アーキテクチャになる可能性が高い。エッジとフェデレーションされた学習におけるAIなどのテクノロジーを新興化することで、フォグノードの値をさらに高めるであろう。しかし、上記の課題は、一晩消えることはありません。軽量なセキュリティスキームへの継続的な研究、標準化された参照アーキテクチャ、および強力なオーケレーションツールは不可欠です。

ストレステストインフラストラクチャ、セキュリティ、相互運用性が実証されたパイロットの展開から始めて、これらの課題に対処する組織は、フォグネットワークを自信をもってスケールアップする立場が高まります。 ペイオフは重要: レイテンシの低下、帯域幅の節約、プライバシーの強化、およびデータが生まれるインテリジェントなアプリケーションを実行する能力。

フォグソリューションの設計に関するさらなる読書のために、 ]OpenFogコンソーシアム(現在のIICの一部)は、フォグコンピューティングの課題と機会に関する実践的なガイダンスであるように、貴重なリソースを残します] 。