Подключение противотуманных: Перевірка браузера, будь ласка, зачекайте...

Содержание

подключение противотуманок ПОМОГИТЕ))) — «Моя Соната»

Сейчас этот форум просматривают: Иван51 и 8 гостей

ahapavlik: Потихоньку вливаюсь; Сообщения: 51; Зарегистрирован: 16 ноя 2010, 23:14; Авто:; Откуда: москва КоНьКоВо

подключение противотуманок ПОМОГИТЕ)))

Здавствуйте уважаемые соклубники у меня есть установленные противотуманки с проводами и заказал подрулевой рычаг с рэле а вот подключить сам не могу, не силён я в электрике в моём сервисе мне объявили 2500 деревянных я считаю это дороговато может кто знаеть к кому обратиться) г МОСКВА чтоб её))заранее спасибо.

..

ahapavlik писал(а):Здавствуйте уважаемые соклубники у меня есть установленные противотуманки с проводами и заказал подрулевой рычаг с рэле а вот подключить сам не могу, не силён я в электрике в моём сервисе мне объявили 2500 деревянных я считаю это дороговато может кто знаеть к кому обратиться) г МОСКВА чтоб её))заранее спасибо.
Я себе но сонату поставил ПТФ и подключил, хотя в сервисе мне обещали что сам не поставлю. проводку от приоры подогнал. а запитал через реле в блоке. поставил пред и реле. всё шикарно. если интересно могу рассказать как. пишите на почту [email protected]
24 ноя 2012, 17:28
Доброго времени суток, форумчане. Решил я подключить ПТФ на комплектацию MT1, но вот столкнулся с проблемой.
Как подцепить силовой плюс в блоке предохранителей? Там используются клеммы «папа-мама» или какие-то другие? И правильно ли я подобрал провод на силовой плюс — сечение 2.5 мм2?
Hyundai Sonata V, 2.0 G4GC «Betta» 137лс, 2008 г.в., MT1, Серебристый иней S09

Вернуться к началу
nikola
Новичок
Сообщения: 8
Зарегистрирован: 15 янв 2012, 16:08
Авто:
Откуда: Е-бург

Решил я подключить ПТФ на комплектацию MT1, но вот столкнулся с проблемой.
Как подцепить силовой плюс в блоке предохранителей? Там используются клеммы «папа-мама» или какие-то другие? И правильно ли я подобрал провод на силовой плюс — сечение 2.5 мм2?
[/quote]
в блоке предохранителей на самом деле используются клемы папа — мама для подключения нужна «мама» (я брал от разъема сгоревшего ксена) 2.5мм2 провода должно хватить (себе тянул такой же но ставил сразу ксен через отдельное реле) кто то из форумчан писал что ксен не держит штатная релюшка.
после установки ксена в ПТФ при розжиге появляются шумы в радио (хотя эти же блоки стояли на ближнем свете) есть подозрение что нужно экранировать провода. кто что думает по этому поводу.

Здравствуйте уважаемые соклубники у меня установлены противотуманки,но включаются они отдельной кнопкой без загорания индикатора на панели приборов!можно ли кинуть провод «+» и куда чтоб индикатор горел при включении птф?заранее спасибо!
соня пятая у меня!
в., движка 2,0 beta 137л.с.

Соната ТаГаз,137 ксенийсобчак под капотом,АКПП
2007 года рождения,климат,2DIN с камерой заднего обзора, окольцованная и пересвеченая

Перед тем как установить противотуманные фары (ПТФ) на Хендай Солярис, необходимо свериться со схемой электропитания автомобиля, уточнить его комплектацию. Если у вас уже стоят штатные противотуманки, то никаких проблем с их модернизацией не будет. Для этого нужно провести лишь снятие противотуманной фары, чтобы заменить лампу на более мощную или излучающую иной свет (чаще всего автолюбители ставят галогеновый вариант). В противном случае, сначала нужно сделать подключение фар своими руками, что совершенно несложно.
Установка ПТФ начинается с удаления пластиковых заглушек на бампере. Действуйте аккуратно, они очень хрупкие. Затем вам останется только установить фару на место и протянуть провода – один к массе, а второй в салон. Протяжку проводов производите в оплетке, надежно фиксируя пластиковыми стяжками, во избежание перетирания их об элементы кузовных деталей. Не рекомендуем присверливать точку массы саморезом к кузову, так как через время там образуется очаг коррозии, и контакт пропадет.
Немного иначе проводится подключение противотуманных фар Hyundai Solaris в классической или базовой комплектации. В этом случае «плюсовой» провод нужно оставить под капотом, и протянуть проводку по инструкции, прилагаемой к комплекту фар. Левый переключатель на панели в салоне также заменяется на новый, чтобы была возможность подключить ПТФ. После всех манипуляций добавятся еще 2 кабеля, отвечающие за индикацию на приборной панели и выключатель.
Приобретите заранее блок предохранителей. Стоит добавить в схему реле плавного включения галогеновых фар, оно позволит включать с «противотуманками» ближний свет. Оно же даст возможность использования ходовых огней вместе с габаритными.

Когда-то мейнфреймы с простыми терминалами (ограниченными только отображением и вводом данных) обеспечивали всю вычислительную мощность (интеллектуальные возможности), необходимую для обработки транзакций и других операций. вычислительные потребности. Затем, в стремлении передать вычислительную мощность или интеллект клиентским терминалам, родилась идея клиент-серверной архитектуры — время расширения прав и возможностей, когда пользователи теперь имели доступ к независимой вычислительной мощности с персональным компьютером (ПК) вместо простых подключенных терминалов. к мейнфрейму. У этих клиентских ПК было больше интеллекта, чем у их аналогов из мейнфреймов, но большая часть вычислительной мощности принадлежала самому серверу. Между прочим, в эпоху клиент-серверных ПК Интернет приобрел всемирную популярность и навсегда изменил все аспекты нашего взаимодействия и работы.
Затем появился Интернет вещей (IoT). Сегодня у нас есть миллиарды клиентских IoT-устройств, которым требуется доступ в Интернет; и если они попытаются отправить все свои данные обратно на центральный облачный сервер для вычислений, пропускной способности будет недостаточно, чтобы все эти устройства могли постоянно взаимодействовать с облачными серверами. Сами серверы будут перегружены, и это станет большой проблемой. Итак, вместо того, чтобы облачные серверы выполняли всю обработку, почему бы всем этим периферийным устройствам не обрабатывать свои вычислительные потребности и только отправлять результаты обратно на сервер? Традиционные архитектуры облачных вычислений не отвечают всем этим требованиям. Преобладающий традиционный подход к облачным вычислениям, заключающийся в перемещении всех данных с границы сети в центр обработки данных или облако для обработки, увеличивает задержку. Пропускная способность сети не в состоянии справиться с объемом трафика от тысяч таких устройств. Эти и многие другие проблемы вдохновили на идею перенести интеллект на границу сети. Идеальное место для анализа большинства данных Интернета вещей — рядом с устройствами, которые производят эти данные и обрабатывают их. Эта концепция известна как туманные вычисления.
Разоблачение концепции туманных вычислений
Туманные вычисления относятся к децентрализации вычислительной инфраструктуры путем расширения облака за счет стратегического размещения узлов между облаком и пограничными устройствами. Это приближает данные, вычисления, хранилище и приложения к пользователю или устройству IoT, где данные нуждаются в обработке, тем самым создавая туман за пределами централизованного облака и сокращая время передачи данных, необходимое для обработки данных. Термин «туманные вычисления» был придуман Cisco в 2014 году, и слово «туман» использовалось для обозначения идеи приближения облака к земле — как в низколежащих облаках.
В архитектуре туманных вычислений используются устройства, расположенные рядом с пользователем, для выполнения значительных объемов локальных вычислений (вместо того, чтобы полагаться на облачные вычисления), хранения (вместо хранения в основном в облачных центрах обработки данных) и связи (вместо маршрутизации по сети). Интернет-магистраль). Данные передаются через магистраль Интернета только в случае необходимости. Туманные вычисления не заменяют облачные вычисления; скорее он работает в сочетании с облачными вычислениями, оптимизируя использование доступных ресурсов. В облачных вычислениях данные отправляются непосредственно на центральный облачный сервер, обычно расположенный далеко от источника данных, где они затем обрабатываются и анализируются. В таблице 1.0 ниже сравниваются облачные и туманные вычисления.
Многие периферийные устройства, расположенные рядом с пользователем (такие как датчики и устройства IoT), генерируют объемные необработанные данные и вместо того, чтобы пересылать их на облачные серверы для обработки, идея туманных вычислений заключается в том, чтобы выполнять как можно большую обработку с использованием вычислительная мощность устройств генерации данных. Таким образом, обработанные, а не необработанные данные пересылаются на сервер, а требования к пропускной способности снижаются.
Например, до появления туманных вычислений у нас были тупые камеры наблюдения, которые постоянно 24/7 передавали видеоданные обратно на видеорегистратор (читай сервер), а сервер решает, что с этим делать. Но по мере того, как мы начинаем устанавливать гораздо больше камер наблюдения, на сервер возвращается так много данных. Сегодня тупые камеры наблюдения, которые круглосуточно передают видео на сервер, уступают место камерам наблюдения с интеллектуальным распознаванием лиц (интеллектуальные камеры наблюдения), которые передают видео только тогда, когда распознают и фиксируют человеческие лица. Захваченная часть изображения лица обрезается, изменяется в размере и отправляется на ближайший сервер, расположенный в локальной сети, для анализа. Сервер обнаруживает лицо и отправляет ответ менее чем за секунду. Из-за срочности ответа данные отправляются на локальный сервер, а не на облачный сервер для быстрого анализа.
Это простой пример того, что значит размещать интеллект на границе сети. Это позволяет вам подключать к сети гораздо больше устройств (умных камер) без такой большой нагрузки на ваши системы. Таким образом, выдвигая этот интеллект на периферию, устройства сами могут решать, когда отправлять данные на сервер, что устраняет ненужные перегрузки и задержки. Вкратце это и есть суть туманных вычислений.
Свойства
Туманные вычисления
Облачные вычисления
Тип услуги
Локальная информация Глобальная информация

Тип подключения
Беспроводная связь, такая как WiFi, 4G, ZigBee и т. д. Выделенная связь

Географическое распределение

Децентрализованное и распределенное
Централизованное
Расстояние между клиентом и сервером Один переход
Несколько переходов
Количество серверных узлов
Большое количество серверных узлов
Меньшее количество серверных узлов
Расположение серверов Пограничные узлы Облачные серверы

Информация о местоположении
Да Нет
Потребление полосы пропускания меньше больше
Целевой пользователь Мобильные пользователи Интернет-пользователи
Время отклика
Миллисекунды Минуты
Задержка
Низкая Высокая
Рабочая среда
Внутренние или удаленные наружные помещения Безопасное здание центра обработки данных
Качество обслуживания сети
Требуется надежное сетевое подключение Может работать со слабым сетевым ядром
Безопасность Более безопасный Менее безопасный
Туманные вычисления и граничные вычисления
Туманные и граничные вычисления предлагают схожие функции с точки зрения передачи интеллекта и данных на близлежащие периферийные устройства. Иногда эти два термина используются взаимозаменяемо. Однако граничные вычисления являются подмножеством туманных вычислений и относятся только к данным, которые обрабатываются рядом с местом их создания. Туманные вычисления охватывают не только граничную обработку, но и сетевые соединения, необходимые для доставки этих данных с периферии в конечный пункт назначения. Думайте о туманных вычислениях как о том, как данные обрабатываются от того места, где они генерируются, до того места, где они будут храниться.
Обе технологии используют вычислительные возможности локальной сети для выполнения вычислительных задач. Философия туманных и граничных вычислений заключается в том, чтобы переместить процесс обработки ближе к границе сети, чтобы ускорить обслуживание. Хотя они оба предназначены для уменьшения задержки и перегрузки сети, они существенно различаются по тому, как они на самом деле обрабатывают данные. Ключевым отличительным фактором между туманными и граничными вычислениями является место, где происходит обработка данных:
В периферийных вычислениях данные обрабатываются непосредственно на источниках данных, таких как датчики или устройства IoT, или на устройствах, к которым подключены датчики.
С другой стороны, туманные вычисления переносят вычислительные задачи на шлюз IoT или туманные узлы, расположенные в сети LAN.
Туманные вычисления кажутся более привлекательными для компаний, занимающихся обработкой данных, и поставщиков услуг, в то время как граничные вычисления популярны среди компаний, занимающихся промежуточным программным обеспечением, и телекоммуникационных компаний, которые работают с магистральными и радиосетями. Тем не менее, как туманные, так и граничные вычисления предназначены для решения одной ключевой проблемы — задержки и времени отклика.
Как работают туманные вычисления
Архитектура сети туманных вычислений состоит из множества компонентов и функций, включая туманные узлы (шлюзы IoT), которые принимают данные от устройств IoT, а также сетевых устройств, таких как маршрутизаторы и коммутаторы. для подключения активов в сети. Узлы тумана расположены ближе к источнику данных и имеют более высокие возможности обработки и хранения. Туманные узлы могут обрабатывать данные намного быстрее, чем отправка запроса в облако для централизованной обработки.
Любое устройство с вычислительными ресурсами, хранилищем и сетевым подключением, такое как промышленные контроллеры, коммутаторы, маршрутизаторы и встроенные серверы, может выступать в качестве туманных узлов. Узлы тумана могут быть развернуты в офисных зданиях, заводских цехах, опорах линий электропередач, железнодорожных путях, транспортных средствах, нефтяных вышках и других целевых областях. Когда устройство IoT генерирует данные, они отправляются для анализа непосредственно на туманный узел, а не на облачный сервер. Например, в среде IoT шаги для передачи данных через туманную сеть следующие:
Сигналы от устройств IoT отправляются на контроллер автоматизации, который выполняет программу системы управления для автоматизации этих устройств.
Программа системы управления отправляет данные, используя протокол взаимодействия для обмена данными в IoT, который называется сервером Open Platform Communications (OPC). Сервер OPC представляет собой программу, которая преобразует протокол аппаратной связи в протокол OPC.
Сервер OPC преобразует необработанные данные в протокол, который легче понять веб-службам, таким как HTTP(s) или MQTT (транспорт телеметрии очереди сообщений). Протокол MQTT специально разработан для соединений с удаленными местами, где пропускная способность сети ограничена.
После преобразования данные отправляются на туманный узел или шлюз IoT, который собирает, обрабатывает и сохраняет данные или, в некоторых случаях, передает их в облако для дальнейшего анализа.
Вот что происходит на облачной платформе при успешной передаче данных:
Облачный сервер собирает и объединяет обработанные данные IoT с туманных узлов.
Облачный сервер выполняет дополнительный анализ данных Интернета вещей и данных из других источников, чтобы получить полезную информацию для бизнеса.
При необходимости облачный сервер может отправлять новые правила приложений туманным узлам на основе этих сведений
Рисунок 1. 0 Схема, показывающая простую архитектуру туманных вычислений
Когда следует рассматривать туманные вычисления для вашего бизнеса
Быстрый рост использования устройств IoT привел к увеличению объема данных, генерируемых в цифровой форме. Управление этими данными стало серьезной проблемой для большинства предприятий, работающих в этом секторе. Отраслевые эксперты ясно дали понять, что сетевые модели IoT на основе облачных вычислений, используемые сегодня большинством предприятий, плохо приспособлены для работы с огромным объемом данных, которые генерируются и будут генерироваться растущим числом устройств IoT. Модель туманных вычислений лучше всего подходит для решения этих проблем.
Вы знаете, что ваш бизнес созрел для туманных вычислений, если:
У вас есть системы на базе Интернета вещей с географически рассредоточенными конечными устройствами, генерирующими данные порядка терабайт, и где подключение к облаку нерегулярно или невозможно.
Огромные объемы данных постоянно собираются из таких источников данных, как подключенные автомобили, транспортные средства, корабли, заводские цеха, дороги, сельскохозяйственные угодья, железные дороги и т. д., и передаются в облако.
Вы должны регулярно анализировать и реагировать на чувствительные ко времени сгенерированные данные порядка секунд или миллисекунд.
Если вы оказались на этом перекрестке, возможно, сейчас самое время подумать о развертывании туманных вычислений в вашей сети. Вообще говоря, туманные вычисления лучше всего подходят для организаций, которым необходимо мгновенно анализировать данные в реальном времени и реагировать на них. Способность туманных вычислений ускорять осознание и реакцию на события с минимальной задержкой делает их идеальными для этой задачи. Например, в транспортном секторе, где необходимо собирать данные в режиме реального времени с транспортных средств на границе вашей сети, туманные вычисления обеспечивают эффективный способ агрегирования данных и создания аналитических и аналитических данных в реальном времени без зависимости от удаленных облачных серверов.
Существует множество вариантов использования, которые были определены как потенциальные идеальные сценарии для туманных вычислений. Примеры включают носимые устройства IoT для удаленного здравоохранения, умных зданий и городов, подключенных автомобилей, управления дорожным движением, розничной торговли, аналитики в реальном времени и множества других. Консорциум OpenFog, основанный Cisco Systems, Intel, Microsoft и другими, помогает ускорить стандартизацию и продвижение туманных вычислений в различных сферах и областях. Применение тумана уже быстро распространяется в производственной, нефтегазовой, коммунальной, горнодобывающей и транспортной отраслях. Компании, использующие туманные вычисления, получают более глубокое и быстрое понимание, что приводит к повышению гибкости и производительности бизнеса.
Четыре причины, по которым вашему бизнесу нужны туманные вычисления:
Работа в удаленных местах. Работа в удаленных местах может быть сложной, особенно при ненадежном подключении к Интернету. В модели туманных вычислений вы легко можете использовать локальные вычислительные мощности для обработки и анализа сгенерированных данных. Затем обработанные данные могут быть отправлены в облако для более широкого использования при стабильном интернет-соединении.
Минимизация задержки. Современные бизнес-приложения, чувствительные ко времени, требуют времени отклика порядка секунд или миллисекунд, особенно когда требуются своевременные корректирующие действия. Модель туманных вычислений является лучшей альтернативой облачным вычислениям, когда речь идет о минимизации задержки и обеспечении быстрого принятия решений.
Решение проблем безопасности и конфиденциальности. В облачной модели данные хранятся и обрабатываются на чужом компьютере. Отправка конфиденциальных данных IoT или рабочих данных непосредственно в облако подвергает риску данные и ваши периферийные устройства. Целостность и доступность данных и критической инфраструктуры не всегда могут быть гарантированы. Туманные вычисления помогают свести к минимуму такой риск и обеспечивают более быстрое реагирование.
Экономьте пропускную способность сети: для передачи больших объемов данных с границы сети на облачный сервер требуется большая пропускная способность. Представьте ситуацию, когда каждое из ваших IoT-устройств генерирует 100 ГБ данных в день, и у вас есть тысячи таких устройств в полевых условиях. Перенос такого огромного объема данных с тысяч периферийных устройств в облако может занять несколько дней. Стоимость ежедневной передачи этих данных может в долгосрочной перспективе привести к непосильным затратам на пропускную способность.
Преимущества туманных вычислений
Туманные вычисления обеспечивают ряд преимуществ для бизнеса, некоторые из которых включают:
Низкая задержка время. Поскольку много данных хранится локально, вычисления выполняются быстрее, а туманная сеть может обрабатывать большие объемы данных с минимальной задержкой. Кроме того, обработанные данные, скорее всего, потребуются тем же устройствам, которые сгенерировали данные, поэтому при локальной, а не удаленной обработке задержка между вводом и ответом сводится к минимуму.
Бизнес-гибкость : Туманные вычисления предлагают компаниям, особенно стартапам, гибкость, необходимую им при разработке и развертывании приложений. С помощью правильных инструментов разработчики могут быстро разрабатывать и развертывать туманные приложения там, где это необходимо.
Меньшие операционные расходы : Обрабатывая данные локально, а не отправляя их в облако, вы экономите на затратах на полосу пропускания, которые были бы неизбежны, если бы вы отправляли огромный объем данных IoT непосредственно в облако.
Онлайн- и оффлайн-доступ : Туманные вычисления требуют, чтобы данные в основном хранились в локальной сети и отправлялись в облако только при необходимости. Это делает его идеальным в сценариях, где нет подключения к Интернету для отправки данных. Системы, работающие в удаленных или географически сложных местах, где доступ к Интернету может быть ненадежным или недоступным, значительно выигрывают от туманных вычислений.
Аналитика в реальном времени : Туманные вычисления устраняют неэффективность и задержки, присущие облачным службам, благодаря аналитике в реальном времени. Многие организации извлекают выгоду из конкурентного преимущества, обеспечиваемого анализом данных в режиме реального времени, чтобы оставаться впереди. Например, компании производственного сектора должны иметь возможность реагировать на события по мере их возникновения; финансовые учреждения нуждаются в данных в режиме реального времени, чтобы информировать о торговых решениях или отслеживать мошенничество. Развертывание туманных вычислений может помочь ускорить передачу этих данных в реальном времени.
Ограничение туманных вычислений
Несмотря на то, что туманные вычисления дают организациям ценные преимущества, они не лишены некоторых недостатков. Вот некоторые из ограничений, которые необходимо учитывать, прежде чем перейти к туманным вычислениям:
Риски безопасности и конфиденциальности : Подключенные устройства туманных вычислений редко аутентифицируются. Это делает их уязвимыми для различных форм кибератак, таких как DDoS и «человек посередине», если не будет обеспечена адекватная защита. Туманные вычисления также вызывают опасения относительно конфиденциальности конечных пользователей. Туманные узлы собирают конфиденциальные данные с устройств на границе сети. Злоумышленник может легко получить доступ к этим данным практически без сопротивления.
Потребление энергии : Для работы туманных узлов требуется большое количество энергии. Чем больше у вас туманных узлов в вашей сети, тем выше требования к энергопотреблению. Это может быть проблемой для некоторых организаций. Большинство компаний часто пытаются минимизировать свои потребности в энергии, используя энергосберегающие устройства и узлы тумана.
Небезопасное физическое расположение : Из-за рассредоточенности узлов тумана есть вероятность, что некоторые из них будут расположены в менее безопасных средах. Злоумышленники могут легко получить к ним доступ, и это увеличивает риск атак типа «человек посередине».
Сложность сети : Сеть туманных вычислений может быть очень сложной в управлении, особенно в сочетании с традиционной инфраструктурой и облачными сервисами. Управление этими устройствами и узлами, включая управление исправлениями, может быть очень сложной задачей. Это может усложнить сеть.
Заключение
С учетом того, что уже подключено более 30 миллиардов устройств IoT, а к 2025 году 75 миллиардов должны быть подключены к Интернету, будущее систем IoT, безусловно, указывает на большее количество подключенных вещей. Четвертая промышленная революция — конвергенция таких технологий, как сети 5G, искусственный интеллект, квантовые вычисления, облачные и туманные вычисления, — обещает принести новые преимущества системам на основе IoT.
Модель облачных вычислений не подходит для приложений Интернета вещей, которые обрабатывают большие объемы данных порядка терабайт и требуют быстрого времени отклика. Именно здесь выделяется модель туманных вычислений. Организации с чувствительными ко времени приложениями на основе IoT с географически рассредоточенными конечными устройствами, где подключение к облаку нерегулярно, могут извлечь выгоду из этой технологии.
Часто задаваемые вопросы о туманных вычислениях
Что такое разгрузка в туманных вычислениях?
Разгрузка происходит, когда объемы данных не могут быть обработаны удаленно своевременно и эффективно. В этих обстоятельствах обработка данных конечной точки перемещается на локальный узел, который выполняет предварительную обработку и фильтрацию данных, автономно обслуживая некоторые запросы и ссылаясь на облачный сервер. Это немного похоже на прокси-сервер, который работает в локальной сети.
Что такое распределенные туманные вычисления?
Туманные вычисления можно рассматривать как распределенную архитектуру, поскольку обработка данных выполняется локально, поэтому центральный сервер, обслуживающий множество сетей, будет передавать свои действия многим локальным серверам.
Что такое туманные вычисления? Определение и часто задаваемые вопросы
Определение туманных вычислений
Термин туманные вычисления, созданный Cisco, относится к альтернативе облачным вычислениям. Этот подход использует двойную проблему распространения вычислительных устройств и возможности, предоставляемой данными, которые эти устройства генерируют, размещая определенные ресурсы и транзакции на границе сети.
Располагая их ближе к устройствам, а не устанавливая облачные каналы для использования и хранения, пользователи объединяют пропускную способность в точках доступа, таких как маршрутизаторы. Это, в свою очередь, снижает общую потребность в пропускной способности, поскольку меньше данных может передаваться из центров обработки данных, по облачным каналам и на большие расстояния.
Хранение данных — еще одно важное различие между облачными вычислениями и туманными вычислениями. При туманных вычислениях для меньшего количества данных требуется немедленное облачное хранилище, поэтому пользователи могут вместо этого подвергать данные стратегическим правилам компиляции и распределения, разработанным для повышения эффективности и снижения затрат.
Перемещая аналитику в режиме реального времени в туман облачных вычислений, расположенный ближе к устройствам, становится легче извлечь выгоду из существующей вычислительной мощности, присутствующей в этих устройствах. Это улучшает взаимодействие с пользователем и снижает нагрузку на облако в целом. Туманные вычисления особенно важны для устройств, подключенных к Интернету вещей (IoT).
‍
Изображение из Varnish Software
‍
Часто задаваемые вопросы
Что такое туманные вычисления?
Децентрализация и гибкость — основное различие между туманными вычислениями и облачными вычислениями. Туманные вычисления, также называемые туманными сетями или туманными вычислениями, описывают децентрализованную вычислительную структуру, расположенную между облаком и устройствами, которые производят данные. Эта гибкая структура позволяет пользователям размещать ресурсы, включая приложения и данные, которые они производят, в логических местах для повышения производительности.
Целью этой структуры является размещение основных аналитических служб на границе сети, ближе к месту, где они необходимы. Это сокращает расстояние по сети, на которое пользователи должны передавать данные, повышая производительность и общую эффективность сети.
Вопросы безопасности туманных вычислений также приносят пользу пользователям. Парадигма туманных вычислений может сегментировать трафик полосы пропускания, позволяя пользователям повысить безопасность с помощью дополнительных брандмауэров в сети.
Туманные вычисления сохраняют некоторые черты облачных вычислений, в которых они возникли. Пользователи по-прежнему могут хранить приложения и данные вне офиса и платить не только за внешнее хранилище, но и за облачные обновления и обслуживание своих данных, продолжая использовать модель туманных вычислений. Например, их команды по-прежнему смогут получать удаленный доступ к данным.
‍
Туманные вычисления против граничных вычислений
Облако позволяет пользователям получать доступ к решениям для вычислений, подключения и хранения экономически эффективно и легко, но это централизованный ресурс. Это может означать проблемы с производительностью и задержки для данных и устройств, которые расположены далеко от централизованного облака.
Цель периферийных вычислений — сблизить источники данных и устройства, сократив время и расстояние для обработки. Теоретически это, в свою очередь, повышает производительность и скорость работы приложений и устройств.
Туманные вычисления — термин, созданный Cisco, — также подразумевает перенос вычислений на границу сети. Однако это также относится к стандарту того, как этот процесс должен работать в идеале.
Благодаря перемещению систем хранения и вычислений как можно ближе к приложениям, компонентам и устройствам, которые в них нуждаются, задержка обработки устраняется или значительно сокращается. Это особенно важно для устройств, подключенных к Интернету вещей, которые генерируют огромные объемы данных. Эти устройства испытывают гораздо меньшую задержку в туманных вычислениях, поскольку они находятся ближе к источнику данных.
Еще один способ понять разницу между граничными вычислениями и туманными вычислениями состоит в том, что туман — это стандарт, обеспечивающий воспроизводимую, структурированную и масштабируемую производительность в рамках граничных вычислений. Пограничные вычисления на самом деле являются подтипом туманных вычислений, что означает, что данные генерируются, обрабатываются и хранятся близко друг к другу. Туманные вычисления включают в себя пограничную обработку, а также необходимую инфраструктуру и сетевые соединения для передачи данных.
Это связано с тем, что и туманные, и мобильные граничные вычисления направлены на сокращение задержки и повышение эффективности, но они обрабатывают данные в несколько разных местах. Пограничные вычисления обычно происходят непосредственно там, где датчики подключены к устройствам и собирают данные — существует физическая связь между источником данных и местом обработки.
Туманные вычисления действительно сокращают расстояние между местом обработки и источником данных, но они делают это путем проведения граничных вычислений в шлюзе IoT или туманном узле с процессорами, подключенными к локальной сети, или внутри самого оборудования локальной сети. В результате увеличивается физическое расстояние между обработкой и датчиками, но без дополнительной задержки.
‍
Преимущества и недостатки туманных вычислений
Преимущества туманных вычислений включают:
Минимальная задержка . Близость анализа к источнику данных, особенно в вертикалях, где каждая секунда на счету, предотвращает каскадные сбои системы, остановки производственных линий и другие серьезные проблемы. Возможность проводить анализ данных в режиме реального времени означает более быстрое оповещение и меньшую опасность для пользователей и потерю времени.
Экономия пропускной способности сети . Многие задачи анализа данных, даже критический анализ, не требуют масштаба, который предлагает облачное хранение и обработка. Между тем подключенные устройства постоянно генерируют больше данных для анализа. Туманные вычисления избавляют от необходимости передавать большую часть этих объемных данных, сохраняя полосу пропускания для других критически важных задач.
Сократить эксплуатационные расходы . Обработка максимально возможного объема данных локально и сохранение пропускной способности сети означает снижение эксплуатационных расходов.
Повышение безопасности . При передаче или хранении важно защищать данные IoT. Пользователи могут отслеживать и защищать туманные узлы, используя те же элементы управления, политики и процедуры, которые развернуты во всей ИТ-среде и континууме атак для обеспечения повышенной кибербезопасности.
Повышение надежности . Поскольку устройства IoT часто развертываются в сложных условиях окружающей среды и во время чрезвычайных ситуаций, условия могут быть суровыми. Туманные вычисления могут повысить надежность в этих условиях, снизив нагрузку на передачу данных.
Углубляйте понимание, не жертвуя конфиденциальностью . Вместо того, чтобы рисковать утечкой данных, отправляя конфиденциальные данные в облако для анализа, ваша команда может анализировать их локально на устройствах, которые собирают, анализируют и хранят эти данные. Вот почему природа безопасности и конфиденциальности данных в туманных вычислениях предлагает более разумные варианты для более конфиденциальных данных.
Повышение гибкости бизнеса . Только зная, какие ресурсы нужны клиентам, где они нуждаются в этих ресурсах и когда необходима поддержка, предприятия могут быстро реагировать на потребительский спрос. Туманные вычисления позволяют разработчикам быстро разрабатывать туманные приложения и развертывать их по мере необходимости. Технология туманных вычислений также позволяет пользователям предлагать более конкретные услуги и решения своим клиентам и размещать данные и инструменты обработки данных там, где они лучше всего обрабатываются, — и все это на основе существующих вычислительных возможностей и инфраструктуры.
Проблемы туманных вычислений включают сильную зависимость от передачи данных. Развертывание сети 5G решило эту проблему, но ограниченная доступность, более низкие скорости и пиковые перегрузки — все это проблемы. И скорость, и безопасность в туманных узлах — другие потенциальные проблемы, требующие внимания.
‍
Платформа туманных вычислений и приложения
Интеллектуальная электрическая сеть — это пример использования туманных вычислений. Чтобы функционировать эффективно, умные города должны реагировать на растущие и падающие потребности, сокращая производство по мере необходимости, чтобы оставаться рентабельными. Это означает, что интеллектуальные сети требуют данных о потреблении электроэнергии и производстве в режиме реального времени. Такие интеллектуальные коммунальные системы часто собирают данные со многих датчиков или должны выдерживать удаленное развертывание. В любом случае архитектура туманных вычислений является идеальным решением.
Умные транспортные сети — еще один пример применения туманных вычислений. Каждое подключенное транспортное средство, дорожное устройство и даже улица в такой сети генерирует поток данных. Очевидно, это означает, что анализ огромного количества данных в режиме реального времени имеет решающее значение для предотвращения несчастных случаев, а метод туманных вычислений необходим для совместного использования ограниченной доступной мобильной полосы пропускания.
Туманные вычисления и Интернет вещей в целом представляют собой богатую область. Подключенные производственные устройства с камерами и датчиками представляют собой еще один отличный пример реализации туманных вычислений, как и системы, использующие аналитику в реальном времени.
‍
Как работают туманные вычисления?
Реализация туманных вычислений включает в себя написание или портирование приложений IoT на границе сети для туманных узлов с использованием программного обеспечения для туманных вычислений, пакетной программы туманных вычислений или других инструментов. Ближайшие к границе узлы или пограничные узлы получают данные от других пограничных устройств, таких как маршрутизаторы или модемы, а затем направляют полученные данные в оптимальное место для анализа.
При подключении сетей туманных и облачных вычислений администраторы будут оценивать, какие данные наиболее чувствительны ко времени. Наиболее важные и срочные данные следует анализировать как можно ближе к месту их создания в проверенных контурах управления.