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霧計算開啟萬物互聯(lián)新時代

2017-06-03 21:40張放
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2017年5期
關(guān)鍵詞:去中心化云計算

張放

摘 要:霧計算是去中心化的云計算,可以有效減少負(fù)載,提升效率。由于只有豐富和簡明的數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器,因此集中服務(wù)器上的存儲和計算負(fù)載大大減少,可以更快地實(shí)現(xiàn)結(jié)果,具有廣闊的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞:霧計算;去中心化;云計算

近年來,霧計算得到大量引用,其概念已處在研究和實(shí)驗(yàn)階段,但隨著物聯(lián)網(wǎng)的增長,霧計算或稱邊緣計算已經(jīng)開始從“創(chuàng)新觸發(fā)”階段演變到“期望膨脹的頂峰”階段。霧(邊緣)計算是一種計算數(shù)據(jù)的體系結(jié)構(gòu),應(yīng)用程序和服務(wù)從集中云推到網(wǎng)絡(luò)的邏輯終端,即邊緣。這種方法需要利用資源,可能無法持續(xù)連接到網(wǎng)絡(luò),如筆記本電腦、智能手機(jī)、平板電腦、家用電器、制造工業(yè)機(jī)器、傳感器等。也有許多其他名稱的邊緣計算架構(gòu),如網(wǎng)格計算、對等計算等。

1 霧計算是去中心化的云計算

在云計算架構(gòu)中,集中式服務(wù)器負(fù)責(zé)整個應(yīng)用程序或設(shè)備所需的計算,但與物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)遵循同樣的原則會變得越來越麻煩。物聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)可以分解為四個組成部分,即數(shù)據(jù)、東西、人和過程。在數(shù)據(jù)層我們意識到,盡管龐大的數(shù)據(jù)量正在從連接的設(shè)備產(chǎn)生,但大部分?jǐn)?shù)據(jù)是暫時的,即數(shù)據(jù)的價值在產(chǎn)生后幾分鐘內(nèi)就消失了。因此,處理數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中提取價值,數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和存儲是完全不同的學(xué)科。

處理數(shù)據(jù)并從中提取智能信號需要計算推送到本地節(jié)點(diǎn)設(shè)備。為了進(jìn)行該過程,這些設(shè)備配備了最低限度的計算能力和數(shù)據(jù)存儲設(shè)施。計算之后,只有豐富而簡明的可重用數(shù)據(jù)被傳回云端。如果我們在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)繼續(xù)利用云計算,并且在縮放的同時保持其可行性,那么解決方案和基礎(chǔ)設(shè)施將成為緊迫的瓶頸。此外,隨著云計算架構(gòu)的發(fā)展成熟,從設(shè)備傳輸龐大的數(shù)據(jù)量到云端,處理和提取數(shù)據(jù)的所有設(shè)備所需要的存儲和計算資源將使網(wǎng)絡(luò)癱瘓。云計算顯然不是物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的最佳選擇。隨著霧計算的到位,計算能力被推向極端邏輯結(jié)束,從而使設(shè)備自我維持在一定程度上智能決定。由于只有豐富和簡明的數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器,因此集中服務(wù)器上的存儲和計算負(fù)載可以減少,以便更快地實(shí)現(xiàn)結(jié)果,且通信速度很快。霧(邊緣)計算模型將原有云計算中心的部分或全部計算任務(wù)遷移到數(shù)據(jù)源附近執(zhí)行,根據(jù)大數(shù)據(jù)的3V特點(diǎn),即數(shù)據(jù)量(Volume)、時效性(Velocity)、多樣性(Variety),通過對比以云計算模型為代表的集中式大數(shù)據(jù)處理和以霧(邊緣)計算為代表的邊緣式大數(shù)據(jù)處理,可以看出霧計算的優(yōu)勢。邊緣式大數(shù)據(jù)處理時代,數(shù)據(jù)類型更加復(fù)雜多樣,數(shù)據(jù)處理的實(shí)時性要求更高,數(shù)據(jù)量也超過ZB級,邊緣計算可以提高數(shù)據(jù)傳輸性能,保證處理實(shí)時性,降低云計算中心的負(fù)載。

2 霧計算可以有效減少負(fù)載,提升效率

多個設(shè)備聚集在一起連接到單個計算節(jié)點(diǎn),形成一個較小的網(wǎng)絡(luò)。在某些情況下,單個設(shè)備分配給單個計算節(jié)點(diǎn)而非群集。假設(shè)用戶的手機(jī)中有一個健身應(yīng)用程序,跟蹤用戶每天燃燒的卡路里數(shù)量,并與用戶的目標(biāo)和歷史表現(xiàn)進(jìn)行比較,每天通過所走的步數(shù)向用戶報告燃燒的卡路里量。手機(jī)中配備的傳感器如計步器、加速度計可以捕獲手機(jī)每一個顆粒的運(yùn)動數(shù)據(jù),即在微秒級別捕獲電話的X和Y坐標(biāo)。通過捕獲模式來研究X和Y坐標(biāo)序列就可以研究用戶一天中走了多少步。假設(shè)手機(jī)在用戶的口袋里,當(dāng)人行走時,即X坐標(biāo)軸向前移動時Y坐標(biāo)上有輕微變化。手機(jī)傳感器傳來的坐標(biāo)數(shù)據(jù)能夠形成一個模式來檢測完整的步行周期。使用這些模式可以計算用戶走過的步數(shù)。如果嘗試從簡單的云計算角度考慮,該過程會持續(xù)收集一天中的所有日志數(shù)據(jù),計步器將上傳約50 MB數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。然后服務(wù)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,檢測所走的步數(shù),并將其轉(zhuǎn)換為燃燒的卡路里數(shù)后,將結(jié)果發(fā)送回移動電話。如果有大約500萬用戶,那么需要通過網(wǎng)絡(luò)將巨大的數(shù)據(jù)量發(fā)送到云端并將占用云端的網(wǎng)絡(luò)計算和存儲資源。但若我們使用霧計算架構(gòu),那么僅利用手機(jī)的內(nèi)部計算能力和存儲資源就可以計算每30分鐘的步數(shù)。一天結(jié)束后,智能手機(jī)上的應(yīng)用程序?qū)l(fā)送用戶累計走過的步數(shù),數(shù)據(jù)大小遠(yuǎn)小于1 kb。

3 霧計算的應(yīng)用前景廣泛

以制造業(yè)案例為例,假設(shè)某大型公司在印度建立了工廠生產(chǎn)清潔劑。在整個流程中的攪拌機(jī)(垂直或水平攪拌機(jī))吸收不同的原料,并將它們攪拌,在制造過程中生產(chǎn)出合成混合物。攪拌機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)原理是以預(yù)設(shè)的轉(zhuǎn)速定時旋轉(zhuǎn),攪拌機(jī)筒吸收到不同的原材料,其運(yùn)轉(zhuǎn)會耗費(fèi)一定量的能源。但如果我們利用物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng),讓該設(shè)備成為“智能攪拌機(jī)”會怎樣?攪拌機(jī)安裝的大量傳感器為各種參數(shù)捕捉數(shù)據(jù),然后數(shù)據(jù)傳回服務(wù)器(云)進(jìn)行后續(xù)分析。如何提高功率消耗的效率?這就是與霧計算的聯(lián)系。之前考慮的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)是利用云存儲和分析數(shù)據(jù)做出決定,但為了讓資產(chǎn)/機(jī)器成為“智能設(shè)備”,我們需要霧運(yùn)算架構(gòu),即增加本地實(shí)時計算數(shù)據(jù)流的能力,并向歷史信號學(xué)習(xí)幫助機(jī)器做出決策來改善結(jié)果。這將是一個利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化機(jī)器功耗,搭建霧計算網(wǎng)絡(luò)的場景。

攪拌機(jī)接收了用于制造的不同原料的投入,然后以預(yù)設(shè)時間和預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)機(jī)筒,攪拌原料形成統(tǒng)一混合物。能耗一般隨著原料數(shù)量、操作時間、機(jī)器運(yùn)行速度等的增加而增加。我們可以開發(fā)能夠預(yù)測能耗的機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為操作參數(shù)功能,例如轉(zhuǎn)矩、振動、機(jī)筒每分鐘的轉(zhuǎn)數(shù)、機(jī)器溫度、壓強(qiáng)等,機(jī)器參數(shù)、投入原料參數(shù),質(zhì)量參數(shù)和數(shù)量參數(shù),以及最后的環(huán)境條件。毫無疑問,能耗模式在考慮參數(shù)不同的一組數(shù)值下可以看出差別。

我們可以構(gòu)造該算法,即能耗=功能(操作參數(shù)+機(jī)器參數(shù)+外界條件+原料參數(shù))。該算法可以通過學(xué)習(xí)存儲在云端的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)展。一旦構(gòu)建了算法,它可以用于邊緣網(wǎng)絡(luò),基于學(xué)習(xí)實(shí)時運(yùn)行并做出決策。利用算法計算一系列自主學(xué)習(xí)等式,然后做出自主決策。該自主學(xué)習(xí)類似于一種簡化的表示方法:-在x1和x2之間的溫度,轉(zhuǎn)矩>x3…,那么能耗=y1:=最佳效果;-溫度>x4…,那么能耗=y2:=高于最佳效果30%;-降低溫度到x1和x2。

基于這些自主學(xué)習(xí)規(guī)則通過增加和降低設(shè)置來保持最佳能耗模式,機(jī)器可以調(diào)整操作參數(shù)。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫撕?,云端運(yùn)用新數(shù)據(jù)組更新機(jī)器學(xué)習(xí)模型,而數(shù)據(jù)規(guī)則和(自主)學(xué)習(xí)也就可以更新了。一旦更新,它會被推回邊緣,邊緣節(jié)點(diǎn)利用更新模型來更新規(guī)則,進(jìn)一步改善結(jié)果。

如今我們可以看到在運(yùn)算設(shè)備上更現(xiàn)實(shí)也更個人化的霧運(yùn)算,例如筆記本、智能手機(jī)、智能手表和平板電腦。最普遍的是Windows 10的重啟管理器。自動下載更新后,系統(tǒng)學(xué)習(xí)用戶使用模式可以計算出最合適的重啟系統(tǒng)和安裝更新時間。在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面,利用邊緣計算架構(gòu),將計算推向邊緣節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)絡(luò)的邏輯極端),這賦予了機(jī)器感知實(shí)時數(shù)據(jù)的能力,可以立即采取措施減少商業(yè)損失。在之前的商業(yè)用例中,改善能耗只是可能改善的結(jié)果之一。邊緣計算還可用于進(jìn)行各種即時的優(yōu)化處理,例如緩解資產(chǎn)故障或提高產(chǎn)出質(zhì)量;學(xué)習(xí)一個規(guī)則使機(jī)器自動做出決策來更改操作設(shè)置以避免故障或改善結(jié)果質(zhì)量。簡而言之,通過推動計算邊緣化,我們也將智能推到邊緣,因此讓設(shè)備或資產(chǎn)能夠做出自主決策來改善結(jié)果,并成為智能設(shè)備。未來霧計算將與云計算相輔相成、有機(jī)結(jié)合,為萬物互聯(lián)時代的信息處理提供更完美的軟硬件支撐平臺。

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