رایانش مه (Fog Computing) به‌عنوان فناوری نوینی در محاسبات ابری معرفی شده‌است که با توزیع پردازش‌ها و داده‌ها در نزدیکی دستگاه‌های کاربر، تاخیر را کاهش و کارایی را افزایش می‌دهد. این فناوری با بهره‌گیری از مجازی‌سازی شبکه، منابع محاسباتی را در لایه‌ای میان ابر و دستگاه‌های انتهایی توزیع می‌کند تا خدمات سریع‌تر و هوشمندانه‌تر ارائه شوند.
ابرهای عظیم داده‌ها در مراکز دوردست، دیگر تنها محل پردازش اطلاعات نیستند. بلکه، لایه‌ای جدید از پردازش، درست در نزدیکی شما، در «مه» شبکه، شکل گرفته است. این لایه، با کاهش تأخیر، افزایش امنیت، و بهبود کارایی، انقلابی در دنیای فناوری اطلاعات ایجاد کرده است. در این مقاله فالنیک،به سؤال رایانش مه چیست و چه تفاوتی با رایانش ابری دارد؟ پاسخ می‌دهیم و می‌گوییم کاربردهای رایانش مه در دنیای واقعی کدامند.
فهرست محتوا
رایانش مه چیست؟
رایانش مه (Fog Computing) رویکردی نوآورانه در حوزه فناوری اطلاعات است که هدف آن نزدیک‌تر کردن محاسبات و پردازش داده‌ها به محل تولید داده‌هاست. برخلاف محاسبات ابری که تمام داده‌ها را به مراکز داده متمرکز انتقال می‌دهد، رایانش مه وظایف پردازشی را در سطح دستگاه‌های محلی یا گره‌های نزدیک‌تر به کاربر توزیع می‌کند. این معماری که لایه‌ای میانی میان دستگاه‌های انتهایی و ابر است، نیاز به ارسال حجم زیادی از داده به مراکز دوردست را کاهش و با کم کردن تاخیر شبکه و مصرف پهنای باند، سرعت و کارایی بالاتری ارائه می‌دهد.
رایانش مه با بهره‌گیری از فرآیندهای مجازی‌سازی، محیطی منعطف و پویا ایجاد می‌کند که منابع پردازشی و ذخیره‌سازی به‌صورت کارآمد و متناسب با نیاز کاربران مدیریت شوند. مدل یادشده به‌ویژه برای برنامه‌هایی که به تحلیل بلادرنگ و واکنش سریع نیاز دارند، مانند سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند، اینترنت اشیا (IoT) و خدمات سلامت از راه دور، بسیار موثر است.
رایانش مه چگونه کار می‌کند؟
همانطور که پیش‌تر گفتیم، رایانش مه از طریق معماری توزیع‌شده خود، پردازش داده‌ها را در لایه‌های مختلف شبکه مدیریت می‌کند. فرآیند عملکرد آن شامل 6 مرحله زیر است:
1.تولید و جمع‌آوری داده‌ها
دستگاه‌های انتهایی مانند حسگرها، دوربین‌های نظارتی، تلفن‌های هوشمند یا دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، داده‌ها را تولید می‌کنند. به‌دلیل گستردگی این دستگاه‌ها و نزدیکی آن‌ها به کاربران، داده‌ها به‌سرعت و با حجم زیاد تولید می‌شوند.
2. گره‌های پردازشی محلی (Fog Nodes)
گره‌های پردازشی مه در نزدیکی دستگاه‌های تولیدکننده داده قرار دارند و به‌عنوان یک لایه واسط عمل می‌کنند. این گره‌ها می‌توانند شامل روترها، سوئیچ‌های شبکه یا حتی سرورهای کوچک باشند که مسئولیت پردازش اولیه داده‌ها را به عهده دارند.
3. پردازش و تحلیل بلادرنگ
گره‌های محلی مه، داده‌های ورودی را تجزیه‌وتحلیل کرده و پاسخ‌های بلادرنگ ارائه می‌دهند. برای مثال در خودرویی خودران، گره مه می‌تواند داده‌های حسگرهای خودرو را تحلیل کند و تصمیم‌گیری‌هایی مانند توقف اضطراری را انجام دهد.
4. مجازی‌سازی شبکه
برای مدیریت بهتر منابع و هماهنگی میان گره‌های مختلف، از تکنیک‌های مجازی‌سازی شبکه استفاده می‌شود. این تکنیک امکان تقسیم‌بندی منابع سخت‌افزاری و نرم‌افزاری را فراهم کرده و به گره‌های مه اجازه می‌دهد تا چندین وظیفه را به‌طور هم‌زمان و مؤثر انجام دهند.
5. ارتباط با ابر
در مواردی که پردازش‌های پیچیده‌تر یا ذخیره‌سازی بلندمدت لازم باشد، گره‌های مه داده‌های پردازش‌شده یا خلاصه‌شده را به مراکز داده ابری منتقل می‌کنند. ارتباط پویا میان مه و ابر به کاهش فشار روی مراکز داده و استفاده بهینه از منابع کمک می‌کند.
6. ارائه خدمات به کاربر
پس از پردازش، نتایج به دستگاه‌های کاربر یا دیگر گره‌ها بازگردانده می‌شود. این پاسخ‌ها می‌توانند شامل داده‌های پردازش‌شده، فرمان‌های کنترلی یا اطلاعات برای تصمیم‌گیری باشند.
بیشتر بدانید: رایانش ابری چیست؟
رایانش مه از چه بخش‌هایی تشکیل شده است؟
رایانش مه از مجموعه‌ای از اجزا و زیرساخت‌های کلیدی تشکیل شده است که به‌طور یکپارچه عمل می‌کنند تا داده‌ها را در نزدیکی منابع تولید و با کارایی بالا پردازش کنند.
دستگاه‌های انتهایی (End Devices)
دستگاه‌های انتهایی نقطه شروع در فرآیند رایانش مه هستند. این دستگاه‌ها داده‌های خام را تولید و به گره‌های مه ارسال می‌کنند. انواع این دستگاه‌ها شامل حسگرهای اینترنت اشیا، دوربین‌های نظارتی، دستگاه‌های پوشیدنی و سایر ابزارهای متصل به شبکه است. دستگاه‌های انتهایی اغلب محدودیت‌هایی از نظر توان پردازشی و ذخیره‌سازی دارند؛ بنابراین داده‌های تولیدشده خود را برای پردازش اولیه به گره‌های نزدیک منتقل می‌کنند.
گره‌های مه (Fog Nodes)
گره‌های مه هسته اصلی معماری رایانش مه محسوب می‌شوند. این گره‌ها شامل دستگاه‌هایی مانند روترها، سوئیچ‌ها و سرورهای محلی هستند که پردازش داده‌ها را در نزدیکی منبع تولید انجام می‌دهند. گره‌های مه توانایی انجام عملیات پردازشی سریع و موقت را دارند و به‌عنوان واسطه‌ای بین دستگاه‌های انتهایی و ابر عمل می‌کنند. این گره‌ها با کاهش حجم داده‌های ارسالی به ابر، تاخیر را کم و پهنای باند شبکه را بهینه می‌کنند.
مجازی‌سازی شبکه (Network Virtualization)
مجازی‌سازی شبکه یکی از فناوری‌های کلیدی در رایانش مه است که امکان تخصیص و مدیریت پویا منابع شبکه را فراهم می‌کند. این فناوری به گره‌های مه اجازه می‌دهد چندین وظیفه را به‌طور هم‌زمان انجام دهند و از منابع موجود به‌شکل بهینه استفاده کنند. مجازی‌سازی شبکه همچنین زیرساخت انعطاف‌پذیری ایجاد می‌کند که پاسخ‌گوی تغییرات سریع در حجم داده و نیازهای محاسباتی مختلف است.
شبکه ارتباطی (Communication Network)
شبکه ارتباطی نقشی اساسی در اتصال و انتقال داده‌ها میان دستگاه‌های انتهایی، گره‌های مه و مراکز داده ابری ایفا می‌کند. این شبکه می‌تواند شامل ارتباطات سیمی و بی‌سیم باشد که با توجه به نیازهای برنامه، ترکیبی از آن‌ها استفاده می‌شود. کیفیت و پایداری شبکه ارتباطی در عملکرد مؤثر رایانش مه اهمیت بالایی دارد، زیرا تضمین‌کننده انتقال سریع و ایمن داده‌ها است.
مراکز داده ابری (Cloud Data Centers)
مراکز داده ابری بخشی مکمل در معماری رایانش مه هستند. این مراکز داده وظیفه پردازش‌های پیچیده، ذخیره‌سازی بلندمدت و تحلیل داده‌های بزرگ را بر عهده دارند. هرچند پردازش اولیه در گره‌های مه انجام می‌شود، اما برخی داده‌ها به دلایل نیاز به ظرفیت پردازشی بالا یا ذخیره‌سازی طولانی‌مدت به ابر ارسال می‌شوند.
مدیریت منابع (Resource Management)
مدیریت منابع یکی از اجزای حیاتی رایانش مه است که بر تخصیص بهینه منابع سخت‌افزاری و نرم‌افزاری نظارت می‌کند. این بخش از الگوریتم‌های هوشمند برای توزیع وظایف پردازشی بین گره‌های مه استفاده می‌کند تا کارایی سیستم را تضمین کند. مدیریت منابع به‌طور مداوم مصرف انرژی، ظرفیت پردازشی و نیازهای شبکه را پایش کرده و بر اساس آن تنظیمات را انجام می‌دهد.
امنیت و حریم خصوصی (Security and Privacy)
امنیت و حریم خصوصی از مؤلفه‌های اساسی در رایانش مه هستند که به حفاظت از داده‌ها و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز کمک می‌کنند. با توجه به اینکه پردازش داده‌ها در گره‌های محلی انجام می‌شود، خطراتی مانند حملات سایبری و نشت اطلاعات وجود دارد. برای مقابله با چنین خطراتی از ابزارهای رمزنگاری، احراز هویت قوی و پروتکل‌های ایمن استفاده می‌شود. رعایت حریم خصوصی کاربران نیز در طراحی سیستم‌های رایانش مه نقش کلیدی دارد.
اجزای یادشده در کنار هم معماری منحصربه‌فردی تشکیل می‌دهند که برای پاسخ‌گویی به نیازهای محاسبات مدرن بهینه‌سازی شده‌اند.
تفاوت رایانش ابری، مه و لبه
رایانش ابری (Cloud Computing)، رایانش مه (Fog Computing) و رایانش لبه (Edge Computing) سه مدل محاسباتی هستند که بر اساس مکان پردازش داده‌ها و نحوه مدیریت منابع با یکدیگر تفاوت دارند. هر یک از این مدل‌ها برای کاربردهای خاصی طراحی شده‌اند و مزایا و معایب منحصربه‌فردی دارند. از آن جایی که پیش‌تر با رایانش مه آشنا شدید، در ادامه کمی در مورد رایانش ابری و رایانش لبه صحبت خواهیم کرد تا متوجه تفاوتهای آن‌ها با رایانش مه شوید.
رایانش ابری (Cloud Computing)
رایانش ابری یک مدل متمرکز است که در آن داده‌های تولیدشده توسط دستگاه‌های انتهایی، از‌طریق اینترنت به مراکز داده منتقل می‌شوند و پس از پردازش، نتایج به کاربران بازگردانده می‌شود. این مدل برای پردازش‌های سنگین و ذخیره‌سازی طولانی‌مدت مناسب است و با ارائه منابع انعطاف‌پذیر، هزینه‌های کاربران را کاهش می‌دهد. با این حال رایانش ابری دارای محدودیت‌هایی نظیر تاخیر بالا و وابستگی زیاد به پهنای باند است؛ از این رو برای برنامه‌های بلادرنگ یا حساس به تاخیر مناسب نیست.
رایانش لبه (Edge Computing)
رایانش لبه مستقیما پردازش داده‌ها را در دستگاه‌های انتهایی یا بسیار نزدیک به منبع داده انجام می‌دهد. در این مدل داده‌ها به‌جای ارسال به گره‌های میانی یا ابر، در همان لبه شبکه، یعنی روی دستگاه‌هایی مانند حسگرها، دوربین‌ها یا ایستگاه‌های پایه پردازش می‌شوند. این معماری به دلیل تاخیر بسیار کم و عدم وابستگی به پهنای باند شبکه، برای کاربردهای کاملا بلادرنگ مانند خودروهای خودران، پایش صنعتی و دستگاه‌های پزشکی مناسب است. البته محدودیت منابع پردازشی و ذخیره‌سازی دستگاه‌های لبه، مدل یاشده را تا حدودی برای پردازش‌های سنگین محدود می‌کند.
به‌طور کلی رایانش ابری برای پردازش‌های سنگین و متمرکز مناسب است، رایانش مه به‌عنوان یک واسطه بین ابر و لبه برای برنامه‌های ترکیبی عمل می‌کند و رایانش لبه تمرکز خود را بر پردازش‌های بلادرنگ و محلی قرار می‌دهد. این سه مدل مکمل یکدیگر هستند و انتخاب هرکدام به نیازهای خاص سازمان بستگی دارد.
چگونه و چرا از رایانش مه استفاده می‌شود؟
رایانش مه به‌عنوان رویکردی میانجی میان رایانش ابری و دستگاه‌های انتهایی، زمانی استفاده می‌شود که نیاز به پردازش داده‌ها با سرعت بالا و نزدیک به محل تولید آن‌ها باشد. با افزایش حجم داده‌های تولیدشده توسط دستگاه‌های متصل به اینترنت اشیا (IoT)، انتقال این داده‌ها به مراکز داده ابری می‌تواند منجر به افزایش تاخیر، مصرف پهنای باند و هزینه‌های زیرساختی شود. رایانش مه این چالش‌ها را با انجام پردازش‌های اولیه در گره‌های نزدیک به منبع داده مانند روترها، سوئیچ‌ها یا سرورهای محلی حل می‌کند.
استفاده از رایانش مه به دلایلی مانند کاهش تاخیر در پردازش داده‌ها، بهینه‌سازی پهنای باند و افزایش سرعت واکنش سیستم‌ها در برنامه‌های بلادرنگ مانند خودروهای خودران، پایش صنعتی و سیستم‌های درمانی ضروری است. همچنین در محیط‌هایی که اتصال به ابر غیرقابل‌اعتماد یا محدود است، رایانش مه با پردازش داده‌ها به‌صورت محلی و کاهش وابستگی به ابر، امکان ارائه خدمات پایدارتر را فراهم می‌کند. در کنار نکات گفته‌شده، امنیت داده‌ها نیز با نگه‌داشتن اطلاعات حساس در سطح محلی افزایش می‌یابد.
مزایا و معایب رایانش مه کدامند؟
مزایا
- کاهش تاخیر زمان انتقال و بازگشت داده‌ها
- تقویت امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
- انعطاف‌پذیری بالا در مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری
- بهبود کارایی سیستم‌ها و کاهش هزینه‌های عملیاتی
معایب و چالش‌ها
- نیاز به زیرساخت پیچیده‌تر
- نیاز به برنامه ریزی دقیق و هزینه‌های اضافی برای نصب و پیکربندی گره‌های مه در نقاط مختلف شبکه
- نیاز به مهارت‌های فنی بالا و ابزارهای مدیریتی پیشرفته برای مدیریت و نگهداری
- منابع پردازشی محدود
- نیاز به پیچیدگی در هماهنگی و مدیریت امنیت بین گره‌ها هنگام اجرای هم‌زمان تعداد زیادی گره در شبکه
رایانش مه در دنیای واقعی چگونه استفاده می‌شود؟
در ادامه مثال‌هایی از رایانش مه در کسب‌وکارها و صنایع مختلف را بیان می‌کنیم:
رایانش مه و اینترنت اشیا (IoT)
اینترنت اشیا یکی از مهم‌ترین کاربردهای رایانش مه است. در یک خانه هوشمند، حسگرها و دستگاه‌های متصل مانند ترموستات، دوربین‌های نظارتی و لوازم خانگی داده‌هایی را تولید می‌کنند که نیازمند پردازش فوری هستند. رایانش مه به این دستگاه‌ها امکان می‌دهد داده‌ها را به‌صورت محلی پردازش و تنها اطلاعات ضروری را به ابر ارسال کنند. به‌عنوان مثال، دوربین امنیتی هوشمند می‌تواند ویدیوها را تحلیل و تنها تصاویر مشکوک را برای بررسی‌های بیشتر به ابر ارسال کند.
رایانش مه و 5G
شبکه‌های 5G با ارائه سرعت بالا و تاخیر کم، نیازمند معماری محاسباتی کارآمدی هستند که بتواند این ظرفیت را بهینه‌سازی کند. رایانش مه به شبکه‌های 5G امکان می‌دهد داده‌ها را نزدیک به ایستگاه‌های پایه پردازش کنند. این امر در برنامه‌هایی مانند خودروهای خودران، بازی‌های آنلاین چندنفره و ارتباطات واقعیت افزوده و واقعیت مجازی (AR/VR) بسیار مفید است. به‌عنوان مثال در یک خودرو خودران، رایانش مه داده‌های حسگرها را به‌سرعت پردازش کرده و اطلاعات لازم برای تصمیم‌گیری در لحظه را فراهم می‌کند، بدون اینکه نیاز باشد این داده‌ها به مرکز ابری دوری ارسال شوند.
رایانش مه در حمل‌ونقل هوشمند
در سامانه‌های مدیریت ترافیک، حسگرهای جاده‌ای و چراغ‌های راهنمایی داده‌های زیادی را تولید می‌کنند. رایانش مه این داده‌ها را در گره‌های محلی پردازش کرده و اطلاعاتی مانند الگوهای ترافیکی، تصادفات یا مسیرهای بهینه را در لحظه ارائه می‌دهد. این امر منجر به کاهش تاخیر در تصمیم‌گیری‌ها و بهبود ایمنی جاده‌ها می‌شود.
رایانش مه در شهرهای هوشمند
در شهرهای هوشمند، دستگاه‌های متصل مانند حسگرهای کیفیت هوا، سیستم‌های روشنایی هوشمند و دوربین‌های نظارتی به جمع‌آوری و ارسال داده‌ها می‌پردازند. رایانش مه این داده‌ها را به‌طور محلی پردازش می‌کند تا خدماتی مانند تنظیم خودکار روشنایی معابر، تحلیل شرایط اضطراری و کنترل ترافیک ارائه دهد.
رایانش مه در صنعت سلامت
در دستگاه‌های پوشیدنی یا سیستم‌های پزشکی از راه دور، رایانش مه داده‌های حیاتی مانند ضربان قلب، سطح اکسیژن خون یا دمای بدن را به‌صورت محلی تحلیل می‌کند. چنین پردازش سریعی به پزشکان کمک می‌کند تا در مواقع ضروری مانند حملات قلبی، به‌سرعت تصمیم‌گیری کنند و اقدامات لازم را انجام دهند.
رایانش مه در بازی‌های آنلاین
برای بازی‌های آنلاین چندنفره و واقعیت مجازی، تاخیر پایین حیاتی است. رایانش مه می‌تواند داده‌های بازی را نزدیک به بازیکنان پردازش کرده و تجربه‌ای روان و سریع ارائه دهد. این فناوری با کاهش تاخیر شبکه، رقابت‌پذیری بازی‌ها را بهبود می‌بخشد.
رایانش مه در کشاورزی هوشمند
در مزارع هوشمند، حسگرها داده‌هایی مانند رطوبت خاک، دما و شرایط آب‌وهوا را جمع‌آوری می‌کنند. رایانش مه این داده‌ها را به‌طور محلی تحلیل کرده و اطلاعاتی درباره زمان آبیاری، کوددهی یا برداشت محصول ارائه می‌دهد. چنین عملکردی باعث افزایش بهره‌وری و کاهش مصرف منابع می‌شود.
خلاصه‌ای از آنچه در مورد Fog Computing گفتیم
رایانش مه به‌عنوان یک فناوری میانجی بین رایانش ابری و لبه، تحولی اساسی در مدیریت و پردازش داده‌ها ایجاد کرده است. این فناوری با انتقال پردازش داده‌ها به گره‌های محلی، چالش‌هایی مانند تاخیر بالا، مصرف زیاد پهنای باند و محدودیت‌های امنیتی رایانش ابری را برطرف می‌کند.
رایانش مه در حوزه‌های متنوعی مانند اینترنت اشیا، 5G، حمل‌ونقل، سلامت، شهرهای هوشمند و کشاورزی کاربرد دارد و با ارائه سرعت بالا، کاهش هزینه‌ها و بهبود امنیت، به بخشی جدایی‌ناپذیر از زیرساخت‌های محاسباتی مدرن تبدیل شده است. با این حال چالش‌هایی مانند نیاز به زیرساخت پیچیده و مدیریت منابع نیز وجود دارند که باید با برنامه‌ریزی مناسب برطرف شوند. رایانش مه راهکاری انعطاف‌پذیر و کارآمد برای پاسخ به نیازهای نوظهور دنیای دیجیتال است. با خرید سرور HP و نصب و راه‌اندازی شبکه کارآمد، می‌توانید زیرساخت مناسبی برای فناوری‌های نوینی مانند رایانش مه ایجاد کنید.
