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

Облачные вычисления (Cloud computing)

Вместо того чтобы компании или индивидуальные пользователи покупали и устанавливались собственные серверы или другие мощные устройства, они могут воспользоваться ресурсами облачных провайдеров.

Бизнес все чаще использует облачные вычисления. Технологии обработки материалов помогают ускорять работу систем и повышать их безопасность.

Основные особенности:

1. Сведения и приложения хранятся на удаленных серверах, а пользователи получают доступ к ним через интернет.
2. Можно использовать мощные вычислительные ресурсы, при этом не покупать и не обслуживать дорогостоящее оборудование.
3. В отличие от локальных серверов, облачные вычисления предоставляют высокую доступность, масштабируемость и гибкость.
4. Ресурсы можно легко увеличивать или уменьшать в зависимости от текущих потребностей бизнеса.
5. Доступ к ресурсам возможен из любой точки мира, что удобно для глобальных организаций и удаленной работы.

Облачные вычисления разделяются на несколько типов:

1. Публичные. Это цифровые сервисы, предоставляемые третьими фирмам, такими как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud. Публичное облако позволяет пользователям арендовать ресурсы на базе мощных дата-центров этих компаний.
2. Приватные. Cloud-сервисы, которые создаются и управляются внутри одного предприятия. Они предоставляют полный контроль над сведениями и программами, но требуют значительных инвестиций в инфраструктуру.
3. Гибридные. Это сочетание публичных и приватных облаков. Данный подход позволяет комбинировать преимущества обоих типов и гарантировать баланс между безопасностью и гибкостью.

Преимущества и недостатки

Такие облачные системы позволяют:

1. Снизить затраты. Предприятия сокращают издержки на инфраструктуру, заменяют локальные серверы облачными вычислениями, которые быстро адаптируются.
2. Предоставить гибкость. Сервисы быстро расширяют или сокращают мощности в зависимости от нагрузки.
3. Гарантировать доступность. Пользователи работают с информацией и приложениями из любой точки мира при наличии интернета.
4. Создают резервные копии и восстанавливают сведения. Провайдеры защищают информацию от потери.

Читайте также: Квантовые вычисления — что это и их значение в улучшении алгоритмов машинного обучения

Но есть и недостатки:

1. Зависят от интернет-соединения. Сервисы требуют постоянного подключения, а при его отсутствии доступ становится невозможным.
2. Создают риски для безопасности. Хранение конфиденциальной информации в облаке может привести к утечкам, несмотря на меры защиты.
3. Вызывают задержки. Передача данных на удаленные серверы замедляет работу, особенно для приложений, чувствительных к отклику.

Сфера применения

1. IT и разработка. Облачные сервисы широко применяются для хостинга веб-приложений, хранения и обработки больших объемов данных, а также для теста проектов в условиях реальной эксплуатации.
2. Бизнес и управление. В сервисах облачных вычислений размещаются различные инструменты, чтобы управлять проектами, бухгалтерией, финансами, HR-системой. Это позволяет сотрудникам работать с информацией онлайн и улучшать взаимодействие в команде.
3. Медицина. Технологии хранят медицинские карты, анализируют изображения, поддерживают телемедицину и ускоряют обработку сведений.
4. Образование. Учебные заведения используют программы облачных вычислений, чтобы хранить в них учебные материалы, организовывать онлайн-курсы и видеоконференции.
5. Развлечения и медиа.

Туманные вычисления (Fog computing)

Это архитектура распределенных вычислений, в них сведения отправляются далеко — на большие серверы в дата-центрах.

Как работают туманные вычисления:

1. Распределяют обработку сведений по сети. Информация обрабатывается не только в облаке, но и на ближайших устройствах с использованием edge computing.
2. Уменьшают задержки. Системы быстрее реагируют на события, так как ресурсы не нужно отправлять далеко.
3. Систематизируют материалы в реальном времени. Это особенно важно для умных городов, промышленности и транспорта.
4. Снижают затраты на передачу ресурсов. В удаленных местах туманные вычисления позволяют меньше зависеть от дорогих цифровых сервисов.

Преимущества и недостатки

1. Снижают время отклика. Обрабатывают сведения локально, уменьшают задержки, что критично для видеонаблюдения и беспилотного транспорта.
2. Экономят трафик. Минимизируют передачу информации в облако, снижают нагрузку на интернет-соединение и расходы на передачу ресурсов.
3. Предоставляют гибкость. Настраивают и масштабируют материалы в зависимости от нужд бизнеса, балансируют между локальной и цифровой обработкой.
4. Повышают безопасность. Хранят часть данных в локальной сети, уменьшают риски утечек и кибератак.
5. Интегрируются с IoT. Работают с датчиками, камерами и умными устройствами, ускоряют анализ информации в экосистемах Интернета вещей.

Среди минусов:

• усложняют управление,
• требуют дополнительного оборудования,
• создают риски безопасности,
• ограничивают вычислительные мощности.

Сфера применения

1. Интернет вещей (IoT). Работают с умными датчиками, камерами и сенсорами, ускоряют анализ информации и снижают нагрузку на сеть.
2. Умные города. Анализируют информацию с уличных датчиков, видеокамер и транспортных систем, помогают оперативно реагировать на изменения.
3. Транспорт и логистика. Обрабатывают информацию с сенсоров автомобилей и инфраструктуры, улучшают управление движением и мониторинг транспорта.
4. Производство. Следят за состоянием оборудования, предотвращают поломки, снижают энергозатраты и повышают эффективность работы.

Граничные вычисления (Edge computing)

Подход, при котором вычислительные процессы происходят прямо на устройстве, а не на удаленных серверах.

Edge computingот англ. «периферийные вычисления» — это системы, которые обрабатывают информацию там, где она создается, например, на смартфонах, камерах или умных датчиках.

Основные задачи:

1. Ускоряют обработку сведений. Выполняют вычисления на месте, снижают задержки и повышают скорость работы систем.
2. Поддерживают IoT-устройства. Обрабатывают информацию с датчиков, камер, смартфонов и умных приборов.
3. Оптимизируют работу беспилотных систем. Управляют автономным транспортом, промышленным оборудованием и умными городами.
4. Гарантируют стабильность работы. Минимизируют зависимость от цифровых сервисов и центральных дата-центров.

Преимущества и недостатки

Плюсы:

1. Уменьшают задержки. Обрабатывают сведения на месте, ускоряют работу автономных авто, камер видеонаблюдения и промышленного оборудования.
2. Экономят интернет-трафик. Передают в облако только важные ресурсы, снижают нагрузку на сеть.
3. Работают без интернета. Гарантируют бесперебойную работу устройств в удаленных районах и критически важных системах.
4. Расширяются без лишних затрат. Работают на уже имеющихся гаджетах, без покупки дорогих серверов.

Минусы:

1. Ограничивают вычислительные возможности. Работают на устройствах с малой мощностью, что усложняет обработку сложных задач.
2. Нуждаются в постоянных обновлениях. Требуют регулярной актуализации программ и оборудования, увеличивает затраты на поддержку.
3. Создают риски безопасности. Открывают больше точек для атак, поэтому требуют усиленной защиты на всех уровнях системы.

Сфера применения

1. Беспилотные авто. Обрабатывают сведения с камер и сенсоров прямо в машине, чтобы быстро распознавать препятствия и менять маршрут. Например, автомобиль сам тормозит перед пешеходом или выбирает объезд пробки.
2. Умные устройства (IoT). Анализируют сведения с датчиков в реальном времени, ускоряют реакцию систем. Например, умный термостат сам регулирует температуру в доме, а датчики в теплице поддерживают оптимальную влажность.
3. Медицина. Собирают ресурсы с медицинских приборов на месте. Например, кардиомонитор сразу сообщает доктору о сбоях в сердечном ритме, а телемедицина позволяет врачу увидеть ЭКГ пациента в деревне без поездки в больницу.
4. Предприятия. Следят за оборудованием, анализируют показатели и предупреждают о возможных поломках. Например, станок сам сообщает инженеру, что деталь скоро сломается, и ее заменяют заранее.
5. Умные города. Управляют светофорами, освещением, энергопотреблением и водоснабжением. Например, фонари загораются только при движении людей, а система светофоров меняет режим, чтобы уменьшить пробки.

Перспективы развития облаков

Цифровые вычисления продолжают развиваться, становясь интегрированнее в повседневную жизнь и бизнес-процессы.

Облачные технологии уже играют ключевую роль в самых разных сферах — от IT и медицины до образования и развлечений — и в будущем их значимость будет только расти.

Читайте также: Экономия и скорость: какая выгода от бессерверных вычислений при разработке приложений

Гибридные и мультиоблачные решения:

• Объединяют частные и публичные облака.

Компании хранят важные сведения в своем закрытом хранилище, а менее критичную информацию — в публичном. Например, больница хранит медицинские карты пациентов на своих серверах, а обучающие материалы для врачей размещает в общем пространстве.

• Используют нескольких провайдеров.

Организации распределяют данные и вычисления между разными поставщиками услуг. Например, крупный интернет-магазин использует одно пространство, чтобы обрабатывать заказы, а другое — чтобы сохранять фото товаров.

• Снижают зависимость от одного источника.

Если один сервис перестает работать, система переключается на другой. Например, видеохостинг дублирует файлы в разных облаках, чтобы пользователи всегда могли смотреть видео.

Читайте также: Что такое технология HDR: принципы работы и применение

Облачный искусственный интеллект и машинное обучение

• Дают доступ к ИИ без мощных компьютеров.

Предприятия используют облачные сервисы для сложных вычислений и не покупают дорогое оборудование. Например, онлайн-магазин анализирует поведение покупателей и предлагает персональные скидки с помощью цифрового помощника.

• Сами анализируют информации.

Платформы обрабатывают огромные массивы материалов за секунды. Например, банковская система выявляет подозрительные транзакции и предотвращает мошенничество.

• Создают точные прогнозы.

Алгоритмы машинного обучения исследуют данные и предсказывают тренды. Например, приложение для прогноза погоды рассчитывает вероятность дождя с учётом миллионов параметров сразу.

• Улучшают пользовательский опыт.

ИИ анализирует предпочтения клиентов и подстраивает сервисы под их нужды.

• Оптимизируют бизнес-операции.

Организации используют облачный ИИ, чтобы сократить затраты и повысить эффективность. Например, логистическая фирма рассчитывает оптимальные маршруты доставки и уменьшает расход топлива.

• Обрабатывают миллиарды запросов в реальном времени.

Цифровые платформы моментально анализируют сведения и дают быстрые результаты. Например, поисковая система обрабатывает запросы пользователей за доли секунды.

Читайте также: Как DeepSeek повлияет на российский бизнес: плюсы и минусы китайской нейросети

Облачные вычисления в эпоху 5G:

1. Ускоряют работу цифровых сервисов. Например, видеозвонки станут стабильнее в облачных вычислениях, а файлы в хранилище будут загружаться мгновенно.
2. Позволяют передавать больше сведений. Высокие скорости облегчают обработку информации в реальном времени. Врачи смогут моментально получать результаты МРТ, которые находятся в облачных вычислениях.
3. Оптимизируют работу транспорта. Автомобили с 5G соединяются с дорогами и друг с другом и предотвращают аварии.
4. Улучшают здравоохранение. Врачи используют сервисы и 5G для удаленного наблюдения за пациентами. Например, умные часы передают данные о пульсе в клинику в режиме реального времени.
5. Улучшают мобильные приложения. Ускоряется загрузка программ и потокового контента. Например, онлайн-игры работают без малейших багов, а фильмы загружаются моментально.

Развитие edge/fog computing

Современные технологии требуют быстрой обработки данных, особенно когда счет идет на миллисекунды.

Можно решить эту задачу с помощью туманных и граничных вычислений, потому что они работают с информацией прямо на месте, а не отправляют ее в удаленные дата-центры.

В мире

1. Расширяют интернет вещей (IoT). Из-за того, что увеличивается число подключенных устройств, то требуется обработать ресурсы прямо на месте. Например, умные дома используют датчики, которые используют материалы в реальном времени, чтобы включить свет или отопление в нужный момент.
2. Открывают новые рынки для технологий. Развитие AI и машинного обучения способствует внедрению edge/fog computing в бизнес-процессы. Например, в Германии и США предприятия пользуются вычислениями, чтобы анализировать ресурсы и автоматизировать производство.
3. Интегрируются с цифровыми сервисами. Например, производства могут анализировать данные с оборудования на месте и в хранилище.

В России

1. Оптимизируют промышленность. Например, на предприятиях эти технологии помогают следить за состоянием инфраструктуры и предотвращать аварии.
2. Совершенствуют мобильные сети. В сфере телесистем разрабатывают решения, чтобы быстрее работать с данными на месте и улучшить качество обслуживания клиентов.
3. Решают проблемы и вызовы. Регулируются задачи по созданию нужной инфраструктуры и обучению специалистов. Однако с ростом интереса и инвестиций в эти технологии, можно ожидать их дальнейшее развитие и внедрение в различные сферы.

Взаимодействие технологий

Туманные, облачные и граничные вычисления работают в тесной связке, гарантируют гибкость и эффективность. Каждая инновация решает свои задачи, а их совместное использование дает значительные преимущества.

Собрали примеры:

• Умные магазины.

Камеры и датчики на полках супермаркета анализируют, что покупают клиенты (граничные вычисления).

Туманные обрабатывают информацию о потоке покупателей и помогают автоматически менять выкладку товаров.

Облачные сервисы собирают материалы о продажах и трендах для будущих прогнозов и стратегий.

• Мониторинг окружающей среды.

Датчики на загрязнение воздуха в городах собирают данные в реальном времени (граничные вычисления).

Эти записи передаются в туманные серверы для анализа, которые затем могут рекомендовать улучшения (например, увеличить интенсивность работы очистных фильтров). Облачные платформы хранят всю информацию для долгосрочных исследований и изучения трендов.

• Решения для логистики и доставки.

Граничные вычисления исследуют данные о грузах и транспортных маршрутах прямо в машинах.

Туманные помогают контролировать движение по дорогам и оптимизировать маршруты в реальном времени.

Цифровые сервисы собирают материалы, чтобы спланировать будущие поставки и проанализировать работу системы в целом.

Фото на обложке: Freepik