fog computingsiwe.ptpiree.pl/konferencje/siwe/2018/materialy/41.pdf · szacowanie i prognozowanie...
Post on 28-Feb-2019
214 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Fog Computingodpowiedzią na wyzwania
cyfryzacji energetyki
Distr ibuted Fog ComputingAggressive in energy eff ic iency
Kamil KozakCEO, Fogger Inc.kamil@fogger.io
Ryszard BednarzCEO, iGrid Technologyryszard.bednarz@igrid.tech
Konferencja:
Systemy Informatyczne w Energetyce SIwE’18
Wisła, 20-23.11.2018
Raport z pracy systemu iGDSw ramach programu Pilotmaker
realizowanego dla Tauron Dystrybucja
GRUDZIEN 2017Konferencja PTPiREE: Szacowanie i prognozowanie obciążeń w sieciach elektroenergetycznych
To kwintesencja systemu krytycznego klasy Smart Gridi definicja do której nieuchronnie będziemy zmierzać
Warstwa sensoryczna i metrologicznato podstawa i u łamek systemu klasy Smart Grid.
Wnioski z pierwszego dnia konferencj i :Za kilka, kilkanaście lat dyspozytor bedzie informatykiem obsługującym system automatyczny zbudowany w oparciu o AI.
Status quo - klasyczny system IT Legenda
System kontroli i agregacji danych np:- SCADA- Baza danych - System dedykowany- Cloudlet- Private Cloud - Cloud
Endpoint pomiarowy, kontrolny- koncentratory - mikrokomputery- lokalne systemy IT- lokalna SCADA
Sensory i aktuatory
Klasy systemów w energetyce
WspomagajacePROCESY BIZNESOWE
AMI, ZMS,zarzadzanie brygadami,
rozliczenia, bil ingi,smart home
Wspomagajace UTRZYMANIE RUCHU
SCADA, Obliczenia analityczne
1 2
Która klasa ewoluuje w system
Smart Grid ?
I gdzie powinna być infrastruktura?Smart Grid to zautomatzowany proces utrzymania ruchu
Tej klasy systemy nie powinny bazować na zagranicznej warstwie infrastrukturalnej.
Aktualny model infrastrukturalny utrzymania ruchu
Zalety: - autonomicznośc lokalna - krótki czas reakcji - separacja bezpieczeństwa fizycznego
Wady: - brak korelacji między regionami - brak spójnej bazy wiedzy - silosowość- BRAK możliwości wykonania szybkich obliczeń i analiz dla całego kraju
Region 1Region 2
Region 3
Jak wybudować bezpieczny , skalowalny systeminformatyczny dla krytycznego sektora energetycznego który jest tak rozproszony ?
Problem
Cel podstawowy
Zagwarantować bezpieczeństwo infrastruktury wpływającej na procesy
i bezpieczeństwo danych
Mała skala Duża skala
= NO problem= BIG problem
SKALOWANIE
Problemy
- przepustowość łączy - wydajność infrastruktury - wielkość magazynów danych - prędkość obliczeń
- włamanie to utrata kontroli nad całą infrastrukturą
Cyberbezpieczeństwo
Ogólne
Szacuje się że w 2020 i lość połączonych w sieci urządzeń wyniesie
50 bil ionów.
Stosowane rozwiązania
Rozbudowaprywatnej serwerowni
Decentral izacjaOutsourcing i
chmura obl iczeniowa
Kosztowne do wybudowania Kosztowne do utrzymaniaPojedynczy punkt awari i
Wiele centrów dowodzeniaTrudne do utrzymania
Utrata kontrol i , vendor locking
Zalety
Wady
Pełna kontrola nad infrastrukturąStosunkowo proste w utrzymaniu
Krótki czas reakcj iMałe opóźnienieDecyzje podejmowane lokalnieOszczędność na przepustowości
Duża skalowalnośćOutsourcing IT
Fundamentalny problem
Czy taka forma dostępu do danych jest dobra dlaprzemysłu 4.0 ?
http:// mojserver.pl / mojedane} }}Protokół Serwer Ścieżka
http://mojserver.pl/mojedane
Tak narodzi l i s ie GIGANCI i powstały problemy
- Gdzie wybudować serwerownie?- I le serwerów?- Jak zagwarantować pracę 24/7?- Jak zagwarantować bezpieczeństwo?
Jeżel i mojserver.pl przestanie działać Nie mamy dostępu do danych
mojserver.pl} }
Protokół Serwer Ścieżka
}http:// /mojedane
- Jak zagwarantować nieulotność danych?- Jak zagwarantować niemutowalność danych? - Jak zagwarantować bezpieczeństwo danych?
Jeżel i pl ik pod adresem /mojedaneulegnie zmianie
Użytkownik BEZ UPRZEDZENIA otrzyma nową wersję
mojserver.pl} }Protokół Serwer Ścieżka
}http:// /mojedane
Zmienność danych
A gdyby tak usunąć z adresu danych serwer ?
fog:// QmRZMczjrAFRs24fZ8TTdBMoCbu5UZ6DbA8xtGjYiVS74n}
Hash danych
Dane Funkcja hashujaca
sha-256 QmRZMczjrAFRs24fZ8TTdBMoCbu5UZ6DbA8xtGjYiVS74n
Hash Czym jest Hash ?
Funkcja hashująca (funkcja skrótu) to funkcja przyporządkowująca dowolnie dużemu ciągowi znaków krótką, zawsze posiadającą stały rozmiar, niespecyficzną, quasi-losową wartość, tzw. skrót nieodwracalny.
H(d) hd
GIT + BIT TORRENT
Punkt wyjścia
plik.txt Node 1 - zapis i publikacja danych> fogger file add plik.txt< QmRZMczjrAFRs24fZ8TTdBMoCbu5UZ6DbA8xtGjYiVS74n
Node 2 - odczyt danych> fogger file cat QmRZMczjrAFRs24fZ8TTdBMoCbu5UZ6DbA8xtGjYiVS74n > plik.txt
Wszystkie węzły są identyczne
Węzły połączone są dowolnie
Nie ma punktu centralnego
Każdy węzeł może dodać plik
Funkcja skrótu dla tej samej zawartości pliku zawsze zwraca taki sam hash (nie da się podmienić zawartości)
Posiadając hash można pobrać zawartość pliku na dowolnym węźle
Duże pliki rozbijane sa na N małycho unikatowych hashach
Pliki pobierane są ze wszystkich znanych źródeł
Założenia początkoweFundamenty
Jeżel i mojserver.pl przestanie działać Nie mamy dostępu do danych
Jak zbudować rakietę ?
Mamy zdef in iowane fundamenty!
Bezpieczny system informatyczny dla aplikacji krytycznych pracujących na rozległej geograficznie infrastrukturze
Fog computing
Co chcemy osiągnąć ?Usystematyzowaną i ustandaryzowaną rozproszoną platformę informatyczną do kontrol i procesów, agregacj i danych oraz przetwarzania danych na dużą skalę. Będącą alternatywą bądź rozszerzeniem scentral izowanych systemów jakie mamy dzis ia j .
* NIST Special Publication 800-191
Fog computing is a horizontal, physical, or virtual resource paradigm that resides between smart end-devices and traditional cloud or data centers.
This paradigm supports vertically-isolated, latency-sensitive applications by providing ubiquitous, scalable, layered, and distributed computing, storage, and network connectivity. *
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.500-325.pdf
Smart Devices
Fog
CloudSetki
Dziesiątki tysięcy
Miliony
Czym jest Fog Computing ? Wnioski
Fog to warstwa horyzontalnaprzez co nadaje się do zastosowania w wielu wertykałach
Oprogramowanie horyzontalne to platforma
Fog ma naturę rozproszoną
Fog powinien umożliwiaćwykonywanie obliczeń, magazynowanie danych oraz rozwiązywać problemy sieciowe.
Fog powinien umożliwiaćuruchamianie aplikacji
Fog nie wyklucza istnienia chmur obliczeniowych
Istnieją miliony urządzeń sensorycznych i innych inteligentnych układów,więc platforma z założenia powinna być agnostyczna i nie narzucać żadnych protokołów
Elementy mgły
Mgła obliczeniowa to zbiór heterogenicznych, luźno powiązanych węzłów, które koegzystują w jednej sieci.
Mist computing to lekka forma mocy obliczeniowej, istniejąca na granicy sieci. Wybudowana przy uzyciu mikrokomputerów. Jej podstawowym celem jestagregacja i przesyłanie danych do mgły obliczeniowej.
Light Fog Node (Mist Node)
Cluster Fog Node
Fog Node
Wnioski
Węzły nie są jednakowe
Wezły mogą mieć dowolną architekturę sprzętową
Węzły mogą się łączyć w klastry
Węzły mają różną moc obliczeniową (np. klastry) i różne zasoby, więc powinny realizować rózne zadania
Istnieją węzły o niewielkiej mocy obliczeniowej, które nie powinny być dociążane żadną pracą
Konteneryzacjahttps://containerd.io/
Co chcemy osiągnąć ?Bezpieczana i deterministyczna procedura aktual izacj i oprogramowania jest k luczowa, zwłaszczaw apl ikacjach krytycznych. Konteneryzacja wprowadza ujednol iconą warstwę uruchamiania apl ikacj i dla wszystkich węzłów w sieci. Zintegrowana z systemem umożl iwi bezpieczną dysrybucję oprogramowania oraz uruchamianie i aktual izacje apl ikacj i .
Server less computingFunction as a service (FaaS)
Co chcemy osiągnąć ?Chcemy aby wszystkie węzły mogły bezpiecznie i deterministycznie uruchamiać złożone obl iczenia matematyczne, zatwierdzone przez administratora, na większych węzłach oddelegowanych do tego zadania.
Blockchain
Co chcemy osiągnąć ?Centralny system zarządzania bez wprowadzania centralnego kontrolera.
Innymi s łowy, chemy deterministycznie i bezpiecznie zarządzać całą infrastrukturą bez względu na je j wielkość i rozległość geograf iczną bez wychodzenia z domu.
Rozbudowaprywatnej serwerowni Decentral izacja
Outsourcing i chmura
obl iczeniowa
Kosztowne do wybudowania Kosztowne do utrzymaniaPojedynczy punkt awari i
Wiele centrów dowodzeniaTrudne do utrzymania
Utrata kontrol i , vendor locking
Zalety
Wady
Pełna kontrola nad infrastrukturąStosunkowo proste w utrzymaniu
Krótki czas reakcj iMałe opóźnienieDecyzje podejmowane lokalnieOszczedność na przepustowości
Duża skalowalnośćOutsourcing IT
Fogger vs obecne rozwiązania
Smart Grid byiGrid Technology & Fogger
SmartDisrt ibution
Smart Energy Cluster
Smart Solar Farm
Smart Factory
2019W oparciu o omówiony silnik: do realizacjiprojekt 400k sensorów
w przygotowaniu projektna 1M sensorów
top related