Аналитический обзор методов построения туманных вычислений
Authors: Лоднева О.Н. 
Published: December 2024

Интернет вещей (Internet of Things, IoT) – одно из самых быстроразвивающихся направлений инфокоммуникаций в настоящее время. IoT получил широкое распространение во многих сферах человеческой жизни: от систем безопасности и здравоохранения, до автоматизации промышленных объектов и управления логистикой. Системы Интернета вещей являются основным мотивационным аспектом для развития таких направлений как большие данные и их обработка. Так как IoT молодая концепция, то данных для реалистичного прогнозирования роста трафика таких систем и сетей крайне мало. Трафик IoT зависит от системы его генерирующей. Даже при наличии данных о трафике, создаваемом одним элементарным устройством, его нельзя описать строгой закономерностью. Нет статистических данных о часах наибольшей нагрузки, т. к. данный трафик агрегирует с прочими видами трафика, поступающими от сетей передачи данных. Иными словами, нет сценария моделирования. Чтобы прогнозирование было возможным и наиболее точным, необходимо рассмотреть, как работают интеллектуальные системы в целом, по какому принципу происходит обмен информацией внутри такой системы и вне ее. Для этого подлежат изучению применяемые методы обработки информации в IoT-системах – вычисления, а именно получившие широкое распространения, благодаря ограниченности вычислительных и транспортных ресурсов, туманные вычисления. Данное исследование будет состоять из нескольких частей, первая из которых включает в себя аналитический обзор методов построения туманных вычислений. Перспективой текущей работы в целом станет совмещение ее выводов с результатами предыдущего исследования трафика устройств Интернета вещей, результатом которого будет реалистичная модель прогнозирования нагрузки, оказываемой IoT-трафиком на сеть связи.
The Internet of Things (IOT) is one of the fastest growing areas of infocommunication at the moment. IoT is widely used in many areas of human life: from security and health systems, to automation of industrial facilities and logistics management. Internet of things systems are the main motivational aspect for the development of such areas as big data and its processing. Since IoT is a young concept, there is very little data for realistic forecasting of traffic growth in such systems and networks. IoT traffic depends on the system that generates it. Even if there is data about traffic generated by a single elementary device, it cannot be described by a strict pattern. There are no statistics on the hours of the highest load, because this traffic aggregates with other types of traffic coming from data networks. In other words, there is no simulation scenario. In order for forecasting to be possible and most accurate, it is necessary to consider how intelligent systems work in General, and how information is exchanged inside and outside of such a system. To do this, it is necessary to consider the methods of information processing used in IoT systems – these are computing, namely, fog computing that have become widespread due to the limited computing and transport resources. This study will consist of several parts, the first of which includes an analytical review of methods for constructing foggy calculations. The current work will be combined on the results of the previous study of device traffic Internet of things, which will result in a realistic model for predicting the load exerted by IoT traffic on the communication network.