Архитектура и ключевые модули интернета

часть 3. интернет-маршрутизация и протоколы

Для передачи данных от датчиков в интернет-пространство необходимы две технологии: маршрутизатор-шлюз и опорные интернет-протоколы, обеспе- чивающие эффективность обмена данными. В данном разделе описана роль технологий маршрутизации на границах сети и рассказано, как эти технологии связывают датчики персональной вычислительной сети с интернетом. Марш- рутизатор особенно важен в таких аспектах, как безопасность, управление и направление данных. Граничные маршрутизаторы управляют и следят за состоянием соответствующих mesh-сетей, а также выравнивают и поддержи- вают качество данных. Также огромное значение принадлежит конфиденци- альности и безопасности данных. В этой части разъясняется роль маршрути- затора в создании виртуальных частных сетей, виртуальных локальных сетей и программно-определяемых глобальных сетей. Они в буквальном смысле мо- гут содержать тысячи узлов, обслуживаемых единственным граничным марш- рутизатором, и в какой-то степени маршрутизатор служит расширением для облака, как мы увидим в главе 10.
В этой части книги продолжена тема протоколов, необходимых для обмена данными между узлами, маршрутизаторами и облачными сервисами в преде-
Часть 4.Туманные и граничные вычисления, аналитика и машинное обучение  49
лах IoT-системы. Интернет вещей открыл дорогу новым IoT-протоколам, ко- торые выходят на один уровень с традиционными протоколами HTTP и SNMP, применяющимися уже несколько десятков лет. Для передачи IoT-данных тре- буются эффективные, энергосберегающие протоколы с малой задержкой, спо- собные легко и безопасно отправлять данные в облако и из него. В этой главе рассказывается и о таких протоколах, как вездесущий MQTT, AMPQ и CoAP. Чтобы показать, как они применяются и в чем их сильные стороны, приво- дятся примеры.

часть 4. туманные и граничные вычисления, аналитика и машинное обучение

На этом этапе необходимо решить, что делать с потоком данных, поступающих в облачный сервис из граничного узла. Для начала мы поговорим о различных аспектах архитектуры облачных систем (модели SaaS, IaaS и PaaS). Архитек- тор должен разбираться в том, что такое поток данных, и в типичных схемах построения облачных сервисов (что они собой представляют и как применя- ются). В качестве модели облачной системы мы берем проект OpenStack и рас- сматриваем различные составляющие: от модулей Ingestor до озер данных и инструментов аналитики. Чтобы научиться верно оценивать, как система будет развиваться и расти, необходимо разобраться во всех тонкостях и слож- ностях архитектуры облачных систем. Архитектор также должен понимать, ка- кое влияние на IoT-систему оказывает запаздывание. Кроме того, не все нужно отправлять в облако. Пересылка всех IoT-данных обходится значительно доро- же, чем их обработка на границе сети (граничные вычисления) или включение граничного маршрутизатора в зону, которую обслуживает облачный сервис (туманные вычисления). В этом разделе подробно освещаются новые стандар- ты туманных вычислений, такие как архитектура OpenFog.
Данные, которые были получены путем преобразования аналогового фи- зического воздействия в цифровой сигнал, могут иметь большой вес. Именно здесь в игру вступают средства аналитики и процессоры правил IoT-системы. Степень сложности ввода в действие IoT-системы зависит от того, какое реше- ние проектируется. В некоторых ситуациях все довольно просто: например, когда на граничный маршрутизатор, контролирующий несколько датчиков, нужно установить простой процессор правил, отслеживающий аномальные скачки температуры. Другая ситуация – огромное количество структурирован- ных и неструктурированных данных в режиме реального времени передается в облачное озеро данных, что требует высокой скорости обработки (для про- гнозной аналитики) и долгосрочного прогнозирования на базе высокотехно- логичных моделей машинного обучения, таких как рекуррентная нейронная сеть в пакете анализа сигналов с корреляцией по времени. В этой главе под- робно рассказывается о примерах и сложностях аналитики: от сложных обра- ботчиков событий до байесовских сетей и формирования нейронных сетей.
50  Архитектура и ключевые модули интернета вещей