Облако 2.0

Провайдеры облачных сервисов вкладывают немалые средства в проектирование, построение и энергоснабжение ИТ-инфраструктур, и сегодня в беспрецедентных масштабах распространились доступные по цене портативные устройства большой вычислительной мощности со значительной емкостью хранения и развитыми коммуникационными возможностями. Вероятно, такие устройства можно задействовать для увеличения быстродействия, гибкости и способности оптимально использовать доступные ресурсы традиционных облаков.

Сервисами, работающими в облачных инфраструктурах, а не на локальных серверах, пользуются уже многие малые и крупные коммерческие компании, госструктуры и исследовательские лаборатории. Облака предоставляют такие преимущества, как масштабируемость, эластичность, устойчивость, устраняя необходимость самостоятельного администрирования инфраструктуры. Несмотря на свою распределенную природу, облако остается чем-то отдаленным — оно принимает запросы от клиентов и выполняет для них задачи, связанные с хранением и обработкой данных. Схема с удаленным облаком отлично подходит для многих применений: веб-сервисов, хранения больших массивов данных, архивации, вычислений большой сложности, синхронизации устройств, биржи обмена информацией и т. п. Все эти задачи вполне можно реализовать в облачной среде, но что будет, если как-то дополнить эту модель, как тогда изменится облачный ландшафт? Есть ли вообще смысл рассматривать альтернативы?

Новая модель для облака

Смартфоны и планшеты по своим вычислительным возможностям и емкостям хранения сегодня сопоставимы с настольными компьютерами, выпускавшимися всего несколько лет назад; развиваются носимые устройства (умные очки, наручные часы и мониторы состояния здоровья), которые скоро станут неотъемлемой частью жизни; «умнеют» жилые дома; автомобили соединяются с Интернетом, превращаясь в дом и офис на колесах. Сетевые устройства хранения становятся компактнее, более емкими и менее дорогими, однако сервисы, поддерживаемые этими вычислительными платформами, по старинке соответствуют простой модели тонкого клиента, при которой основная часть анализа, обработки и хранения возлагается на облако.

Схема с тонкими клиентами уже не отвечает современному ландшафту вычислительных систем — ведь сегодня большой объем ресурсов доступен не только в облаке, но и гораздо ближе к пользователю, и часть ресурсов можно позаимствовать у окружающих нас персональных устройств: смартфонов, планшетов, телевизионных приставок, бортовых автомобильных систем, домашних и портативных накопителей, носимых гаджетов и компьютеризированного оборудования специального назначения. Новая парадигма «Облако 2.0» позволяет расширить границы традиционной облачной экосистемы и предоставить более развитые возможности вычислений, хранения и распределения контента. «Облако 2.0» придает облачной инфраструктуре гибкость, отсутствующую в архитектуре тонкого клиента. Возможности носимых устройств используются не в полном объеме, и многие задачи вычислений и хранения, требующие сейчас постоянной связи с облаками, могут выполнять либо сами такие устройства, либо другое оборудование, находящееся поблизости.

Подобный подход помог бы избавиться от некоторых недостатков облачной модели — локальная обработка уменьшила бы задержку и повысила гарантии качества обслуживания для многих приложений. Хранение личных данных на конечных устройствах позволило бы улучшить защищенность, ускорить процессы сохранения и извлечения информации, а также снизить денежные затраты на облачное хранение за счет сокращения объема трафика в магистральной сети. Благодаря экономии пропускной способности можно было бы избежать заторов, обусловленных ростом количества подключенных к сетям устройств и датчиков. Локальное взаимодействие устройств, между которыми распределяются задачи хранения и вычислений, проходило бы по беспроводным технологиям короткого радиуса действия, таким как Wi-Fi и Bluetooth, по прямым соединениям без промежуточных пунктов, в отличие от связи с облаком, которая осуществляется по высокоскоростным сетям мобильной связи или кабельным каналам (рис.1).

Рис. 1. «Облако 2.0»: а — вычислительные задачи распределены между локальными устройствами и облаком; б — емкость собственного накопителя мобильного устройства расширяется за счет локальных и облачных ресурсов, доступных под единым пространством имен; в — распределение контента происходит по домашним и общедоступным беспроводным сетям с кэшированием на маршрутизаторах

Некоторым приложениям «Облако 2.0» может дать ценные новые возможности, в том числе способность оптимально учитывать доступные ресурсы и более сбалансированно распределять вычислительную нагрузку между локальными и удаленными системами. Кроме того, новая парадигма обещает альтернативы нынешним сервисам хранения и распределения данных.

Мобильные вычисления

Смартфоны и планшеты становятся все более мощными и нередко снабжаются комплектами датчиков, позволяющими следить за действиями пользователя, его здоровьем, выдавая рекомендации по улучшению состояния организма [1, 2]. Мобильные устройства будущего будут снабжены датчиками качества воздуха, измерения жизненных показателей (пульсоксиметр, кардиограф и т. п.), электроэнцефалографом, радио/эхолокатором и т. п. К примеру, при наличии средств контроля качества воздуха в мобильных устройствах городские власти могли бы полагаться на измерения, полученные путем краудсорсинга, а не расходовать бюджетные средства на специализированные дорогостоящие установки. Датчики расстояния и стереокамеры придали бы мобильным устройствам возможность распознавания жестикуляции. Радио- и эхолокаторы могли бы предупреждать пешеходов и велосипедистов о приближении автомобилей. Людям с нарушениями зрения радио- и эхолокатор в мобильном устройстве могли бы помочь ориентироваться. Автомобили смогут взаимодействовать друг с другом (vehicle-to-vehicle, V2V) и с дорожной инфраструктурой (vehicle-to-infrastructure, V2I), что позволит повысить безопасность дорожного движения [3].

Обрабатывая гигантские объемы информации с датчиков с помощью систем искусственного интеллекта и машинного обучения, можно выявлять и интерпретировать закономерности, что позволит разрабатывать системы распознавания сложных действий, понимания контекста и обеспечения ситуационной осведомленности, а также создавать приложения дополненной реальности. Сегодня обработка показаний датчиков переносится в облако, что чревато повышением объема трафика в сотовых и магистральных сетях и увеличением задержек. С ростом вычислительных возможностей персональных устройств исследователи начали предлагать новые гибридные архитектуры, позволяющие создавать более гибкие решения, основанные на балансировке нагрузки между локальными и облачными средами. Именно на это опирается «Облако 2.0», по мере возможности дополняя традиционные облачные функции локальными вычислениями, а сервисы и приложения, требующие дополнительных ресурсов, по-прежнему будут пользоваться облаками. Локальные вычисления могут выполняться на устройстве, генерирующем данные (например, смартфоне), либо задействовать объединенные ресурсы нескольких мобильных и стационарных платформ (например, ноутбука и планшета).

Благодаря возможностям самих устройств участие облака можно было бы уменьшить, что позволит снизить требования к пропускной способности каналов связи и сделать более отзывчивым пользовательский интерфейс приложений. Если информация с датчика нужна в облаке для улучшения алгоритма машинного обучения, локальное устройство могло бы по мере возможности отправлять данные позднее, например вне пиковых часов. Если данные генерируются на мобильном устройстве, оно может передавать информацию при доступности Wi-Fi или во время подзарядки батареи.

Малые персональные устройства — важная часть «Облака 2.0», но его активными участниками могут быть и иные аппаратные платформы: в частности, ведутся исследования по оценке применимости технологий V2V и V2I для улучшения безопасности дорожного движения [3]. Автомобили будут генерировать данные, помогающие оценивать дорожные условия, определять относительное местонахождение машин и идентифицировать опасные события, требующие оповещения водителей и пешеходов. Однако гигантские объемы данных, генерируемых для приложений V2V и V2I, могут серьезно ограничить масштабируемость облачного решения с точки зрения передачи и обработки данных. Облако 2.0 может позволить разработчикам приложений создавать гибкие и эффективные сервисы V2V и V2I за счет переноса части работы на локальные вычислительные системы. Это могут быть как другие автомобили, так и узлы дорожной инфраструктуры. Перенос обработки данных и управления ими на конечные устройства позволит разгрузить сеть и уменьшить заторы, а также улучшить качество обслуживания за счет ускорения цикла обработки. К примеру, вовремя (с задержкой меньше 100 мс) доставлять уведомления об опасности на дороге можно будет, только если устройства автомобилей и пешеходов начнут взаимодействовать в рамках систем предотвращения ДТП.

Хранение персональных данных

Помимо технологий Больших Данных как инструмента бизнеса и науки, сегодня возникла еще одна концепция, связанная со сбором информации о «следах», оставляемых жителями цифрового мира, которую некоторые исследователи называют «малыми данными», отмечая, что обработка такой информации дает возможность делать важные выводы о состоянии социума. Эта концепция включает в себя создание различных приложений, анализирующих информацию от средств автоматического фиксирования повседневной жизни, — «малые данные» создают потребность во все более вместительных персональных решениях для хранения информации.

Среди облачных сервисов самым популярным остается хранение — такие сервисы освобождают пользователей от необходимости держать и обслуживать личное оборудование хранения (системы NAS или персональные компьютеры), а также обеспечивают удобство доступа с любого устройства. Как отмечают аналитики Gartner, цифровой след среднестатистической семьи постоянно увеличивается, а облачные сервисы хранения стоят относительно дорого — например, онлайн-пространство в 200 Гбайт обойдется в несколько сот долларов в год. В этой связи «Облако 2.0» могло бы стать решением, позволяющим удовлетворять потребности пользователей в пространстве хранения по меньшей цене. В «Облаке 2.0» можно было бы оптимально комбинировать облачное хранение с емкостями, доступными на личных устройствах (смартфонах, планшетах, ПК, телеприставках, бортовых автомобильных системах и т. п.). Это свободное пространство хранения сегодня оценивается в десятки гигабайт на каждого пользователя, а в будущем вырастет до терабайтов — эти объемы вполне можно было бы задействовать для расширения емкости, доступной пользователям нынешних централизованных облачных сервисов.

«Облако 2.0» могло бы стать гибкой масштабируемой платформой хранения личных данных, предоставляющей возможности резервного копирования и оптимального размещения файлов, а также инструменты обмена информацией. Специальные методы тиражирования данных между личными устройствами обеспечат гибкость и устойчивость к сбоям. Кроме того, «Облако 2.0» улучшает возможности масштабирования — пользователь может добавлять емкость по мере необходимости путем подключения нового устройства (например, NAS-накопителя или недорогого флэш-накопителя с возможностью соединения с сетью) к уже имеющейся системе персонального хранения, которая перенастраивается, не требуя ручного переноса или синхронизации данных. В последнее время появляются распределенные решения для хранения данных — например, сервисы Space Monkey и My Cloud, работающие со стационарными домашними системами хранения, а также мобильные сервисы вроде Younity, Ori и PSCloud. Появление подобных решений указывает на рост интереса к системам, которые отходят от централизованой модели облачного хранения.

Распространение данных

Смартфоны и планшеты способствуют росту трафика потокового видео, объемы просмотра которого на мобильных устройствах уже превышают объемы для настольных ПК. Соединенные с сетями автомобили еще больше ускорят развитие этой тенденции — тысячи транспортных средств будут одновременно принимать видео в движении. В качестве решения, позволяющего справляться с ростом трафика, были созданы сети доставки контента (Content Delivery Network, CDN), обеспечивающие высокую пропускную способность за счет децентрализованного хранения и кэширования медиаконтента.

«Облако 2.0» стимулирует появление новых поколений CDN, в которых хранение и кэширование контента будет осуществляться на краевых узлах, что позволит улучшить обслуживание пользователей, снизить нагрузку на сетевые магистрали и уменьшить затраты на модернизацию сетей. Если медиаконтент будет храниться на дорожной инфраструктуре, участвующей в работе систем V2I, загрузка данных на движущихся автомобилях может происходить быстрее благодаря использованию более быстрых радиосоединений короткого радиуса действия. Когда на дорогах появятся самоуправляемые автомобили и пассажиры начнут активнее потреблять медиаконтент, подобная схема, в отличие от централизованных облачных решений, позволит разгрузить сотовые и магистральные сети передачи данных.

Аналогично — механизмы кэширования, учитывающие персональные предпочтения по просмотру телевидения, могли бы улучшить обслуживание путем повышения локальной доступности контента и снизить объем магистрального трафика в пиковые часы. К примеру, если вы смотрите первую из 20 серий телесериала, то при следующем включении вы, скорее всего, захотите посмотреть вторую, и можно заранее автоматически загрузить вторую серию на телеприставку во внепиковые часы.

Рис. 2. Функциональная схема «Облака 2.0». Диспетчеры вычислений, хранения и распространения данных маскируют сложность низкоуровневых физических систем

«Облако 2.0» объединяет доступность, гибкость и масштабируемость конечных устройств с отказоустойчивостью и большими вычислительными возможностями облачных сред, позволяя предоставлять еще более эффективные облачные сервисы. На рис. 2 показана функциональная архитектура «Облака 2.0». Диспетчеры вычислений, хранения и распространения данных абстрагируют соответствующие низкоуровневые механизмы, благодаря чему программисты и пользователи могут работать с системой как с единым целым.

***

Прежде чем будет создана работоспособная архитектура «Облака 2.0», придется преодолеть определенные сложности. Немало усилий потребует разработка модулей вычислений, хранения и распространения данных, учитывающих сложность и динамику гетерогенной экосистемы. Еще более насущна потребность в преодолении свойственных некоторым устройствам ограничений мобильности и времени работы от батареи с сохранением гарантий адекватного качества обслуживания пользователей. Наконец, будут необходимы механизмы безопасности, которые бы обеспечивали целостность пользовательских данных и платформ, а также защищали их от атак, направленных на компрометацию систем, скоординированно выполняющих различные задачи.

Литература

1. E. Miluzzo. Smartphone Sensing. Doctoral dissertation, Computer Science Department, Dartmouth College, June 2011.
2. N.D. Lane et al. BeWell: A Smartphone Application to Monitor, Model and Promote Wellbeing. Proc. 5th Int’l Conf. Pervasive Computing Technologies for Healthcare, 2011.
3. K. Robillard. DOT Plans to Mandate «Talking» Cars. Politico, 3 Feb. 2014. URL: http://www.politico.com/story/2014/02/sources-dot-to-announce-mandate-ontalking-cars-103022.html (дата обращения: 11.08.2014).

Эмилиано Милуццо (miluzzo@research.att.com) — старший научный сотрудник AT&T Labs Research.