Ученые из Челябинска представили собственную классификацию туманных вычислительных систем

Собственную классификацию туманных вычислительных систем представили ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ). Анализ существующих решений стал первым этапом работы перед созданием новой системы для «умных городов». Результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом журнале «Supercomputing Frontiers and Innovations» (Q2). Технология туманных вычислений — методика, которая используется для вычисления, хранения, обработки облачных сервисов. Их современное состояние проанализировали ученые Высшей школы электроники и компьютерных наук (ВШ ЭКН) ЮУрГУ. Исследование стало начальным этапом работы по разработке собственной вычислительной системы. Авторы изучили существующие теоретические источники, исходные коды действующих открытых систем и проанализировали материалы, предоставленные разработчиками закрытых систем. В итоге была составлена уникальная классификация по облакам, открытости и закрытости систем и их аппаратному и программному обеспечению.

Задуматься о данной проблеме исследователей заставили события, произошедшие в 2021 году. Сбой облачных сервисов Amazon привел к неполадкам в работе сайтов, приложений и «умных» устройств. Проблема, как объясняют эксперты, заключалась в том, что концепция облачных вычислений ориентирована на обработку данных в удаленных центрах. 

По мнению ученых, если бы в качестве вычислительного узла «умных» устройств использовались не удаленные серверы, а локальный вычислительный ресурс — например, сотовый телефон, который бы самостоятельно организовал связь с локальными сенсорами и устройствами интернета вещей и направил их сигнал напрямую — у пользователей бы не возникло проблем. Именно такой подход лежит в основе туманных вычислений — новой ступени развития облачных вычислений, снижающей задержки при передаче и получении данных.

Исследователи изучают и предлагают методы, которые обеспечат эффективную обработку данных в условиях большого числа географически независимых распределенных сенсоров и возможности обработки данных в географической близости к этим сенсорам. 

«Во время подготовительного этапа работы наша команда не обнаружила аналогичных полноценных исследований по теме туманных вычислительных систем, поэтому было принято решение опубликовать результаты нашей деятельности. В ходе исследования мы пришли к выводу, что для реализации аналогичных систем управления «умными городами» необходима разработка собственной системы либо серьезная модификация существующих открытых решений, так как готовых коммерческих проектов не существует», — прокомментировал кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник кафедры «Системное программирование» ВШ ЭКН Глеб Радченко.





Исследования проводились в рамках проекта «Методы и алгоритмы сбора и обработки данных интернета вещей на базе облачных и туманных вычислительных систем для поддержки интеллектуальных систем мониторинга и автоматизации «умного города», выполняемого ВШ ЭКН ЮУрГУ. Проект стал обладателем совместного гранта Российского фонда фундаментальных исследований и правительства Челябинской области. В рамках гранта была проведена многоплановая работа и предложены новые архитектуры туманных вычислений. Следующим шагом ученых станет создание собственной вычислительной системы.

«Умный город» — это место, где жить комфортно, безопасно и легко. Все процессы и системы, например, информационных, коммуникативных технологий, взаимосвязаны. 

Сервисы «умного города» должны превратить сложные задачи в простые, например, обеспечить внедрение электронных государственных услуг, чтобы каждый гражданин мог оплатить налоги, штрафы, получить справку онлайн без посещения соответствующих служб.  

Основа процессов «умного города» подразумевает наличие большого количества источников информации и моделей, которые позволяют произвести действия, связанные с управлением развитием городской среды. Для того чтобы такие системы связать воедино, применяются так называемые цифровые двойники. Они дают возможность объединить большое число географически удаленных источников различных данных, от сенсоров влажности, температуры, загрязненности до информации с веб-камер, которая позволяет с помощью методов распознавания изображений определить, например, количество людей в пешеходном потоке или мусора на конкретной площади. Для завершения интеграции такого большого объема информации в систему цифрового двойника нужны эффективные методы, которые помогли бы обеспечить предварительную обработку данных в непосредственной близости от их источников.

В России на данный момент утверждено 37 городов-пилотов, участвующих в проекте по созданию «умного города», в том числе Воронеж, Липецк, Самара, Великий Новгород, Челябинск, Томск и другие. 

Отметим, что на территории Челябинска проект «Умный город» реализуется при активном участии ЮУрГУ. Созданная в вузе лаборатория CityLab стала связующим звеном для горожан, властей, представителей науки и бизнеса.

Источник: Официальный ресурс Министерства образования и науки Российской Федерации