創(chuàng)澤機器人 |
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1、萬物互聯(lián)時代的數(shù)據(jù)處理需求
物聯(lián)網(wǎng)是由移動電話、傳感器、攝像頭、執(zhí)行器、微控制器等相互連接的設(shè)備以及其他裝有嵌入式軟件的設(shè)備構(gòu)建而成。這些設(shè)備的部署預計將呈指數(shù)級增長。地球上物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量已經(jīng)超過了人口數(shù)量,創(chuàng)造了前所未有的海量數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將給最先進的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施帶來難以置信的壓力,并從根本上增加影響企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的威脅載體數(shù)量。Gartner預測,到2022年,企業(yè)生成的數(shù)據(jù)中將有超過50%在數(shù)據(jù)中心(即核心或云)之外創(chuàng)建和處理。
整合到SmartFog中的霧計算架構(gòu)將幫助處理來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù),可從云到網(wǎng)絡(luò)邊緣或從云端到物端提供不間斷的計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲、加速、分析和管理等高級賽博安全分析所需的功能。具體來說,這意味著像異常檢測微服務(wù)這樣的人工智能算法可以部署在任何需要它提供支持的地方,如云端、霧端或網(wǎng)絡(luò)邊緣。經(jīng)過訓練,該算法可以用來發(fā)現(xiàn)其所處環(huán)境的異常。這意味著,只需根據(jù)特定的情景調(diào)整參數(shù),一種算法即可服務(wù)于多個目的。
2、SmartFog的核心技術(shù)
(1)霧計算
雖然各企業(yè)(包括軍方)正積極地將服務(wù)部署到云端,但是云并不適合所有用例。盡管最新的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和魯棒的無線連接可以在不到400毫秒的時間內(nèi)將請求/響應從設(shè)備發(fā)送到云端,但某些應用程序需要更低的延遲。
此外,還存在許多帶寬受限或通信時斷時續(xù)的情況,最典型的就是戰(zhàn)術(shù)邊緣環(huán)境。在這種情況下,從云交付的集中式應用程序使觀察、判斷、決策和行動(OODA)環(huán)所需的時間超出了任務(wù)需求可接受的范圍。
霧計算是一種新興的計算范式,它使計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、加速、分析和管理控制更接近于網(wǎng)絡(luò)的邊緣。它的名字來源于這樣一個事實:云在高高的天空,霧則離地面更近。霧計算的關(guān)鍵是,云(或核心中的企業(yè)服務(wù)器)與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間包含一個霧層,如圖1所示。來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的事件被發(fā)送到靠近網(wǎng)絡(luò)邊緣的霧節(jié)點。
分布式霧節(jié)點補充了集中式云,可以在邊緣設(shè)備之間移動大量數(shù)據(jù),只將長期分析或管理控制所需的數(shù)據(jù)發(fā)送到云。霧計算對物聯(lián)網(wǎng)有諸多益處,其中最主要的是安全、認知、敏捷、延遲和效率(SCALE)。SmartFog作為一種霧計算平臺原型,整合了所有這些優(yōu)勢。特別是在賽博安全方面,SmartFog使包裝成賽博安全微服務(wù)的人工智能算法能夠針對其環(huán)境進行分析。例如,與在位于邊緣的微控制器上運行的異常檢測微服務(wù)相比,位于云中的異常檢測微服務(wù)將被訓練以發(fā)現(xiàn)不同的網(wǎng)絡(luò)異常。
OpenFog協(xié)會和國家標準協(xié)會(NIST)等標準化組織已經(jīng)發(fā)布了基于開放標準的霧計算愿景,目的是促進互操作性并避免廠商鎖定。SmartFog遵循IEEE 1934標準(霧計算參考體系結(jié)構(gòu))。
(2)圖形處理器(GPU)加速
在過去的五年中,人工智能的應用范圍和性能均有著顯著的提升,而深度學習算法是人工智能進步的主要原因。深度學習是更廣義的機器學習范疇的一種特殊形式。深度學習算法可利用不同構(gòu)建方式的各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、自動編碼器、逐位等。
經(jīng)過訓練,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可處理信息流和識別模式,例如面部識別、圖像識別、語音識別和異常檢測。圖形處理器(GPU)大大縮短了訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的時間。模型經(jīng)過訓練后,可以將其部署到設(shè)備上,執(zhí)行所需模式的識別,這個過程稱為推理。Technica已經(jīng)創(chuàng)建了許多包含深度學習算法的人工智能分析微服務(wù),這些算法可以通過訓練來執(zhí)行賽博安全任務(wù)。
如前所述,集成人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的應用程序極大地受益于霧計算。人工智能是從程序上操作大數(shù)據(jù)來識別模式,并做出實時和時間敏感的決策。物聯(lián)網(wǎng)包括所有在邊緣收集、分發(fā)和處理數(shù)據(jù)的設(shè)備。霧節(jié)點內(nèi)的計算能力允許人工智能所需的數(shù)據(jù)處理在更靠近邊緣的地方執(zhí)行,而不會遇到云的延遲。SmartFog強調(diào)人工智能以及人工智能和系統(tǒng)級微服務(wù)的管理,包括版本控制和配置。
(3)微服務(wù)架構(gòu)(MSA)
微服務(wù)架構(gòu)(MSA)是一種特定類型的軟件開發(fā),專注于構(gòu)建具有明確定義的接口和操作的單用途模塊。近年來,隨著企業(yè)追求更高的敏捷性,并向DevOps解決方案中發(fā)現(xiàn)的持續(xù)集成/測試模式邁進,MSA范式變得越來越流行。許多開源項目促進了MSA的采用。微服務(wù)可以幫助創(chuàng)建能夠按天或周交付的可擴展、可測試的軟件。
MSA可以被認為是下一代面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)(SOA)。SOA于1996年提出并在本世紀初得到廣泛應用,其目標是將獨立的遺留應用程序分解為輕量、松散耦合的服務(wù)。服務(wù)通常通過SOAP/HTTP協(xié)議進行通信。然而在實踐中,SOA是脆弱的。對服務(wù)的任何更改通常都會破壞正在使用的應用程序,從而需要更改代碼。
MSA具有與SOA相同的目標,即將單個應用程序分解為可重復利用的輕量級服務(wù)。不同之處在于,SOA本質(zhì)上是使用中間件將組件粘合在一起,而MSA則使用明確定義的應用程序編程接口(API)。這些API通常是基于REST的。
SmartFog原型由大量執(zhí)行系統(tǒng)級功能(消息代理、數(shù)據(jù)庫功能、復雜事件處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等)的微服務(wù)和AI分析功能/算法(異常檢測、面部識別、對象檢測等)組成。
(4)容器化/Docker容器
容器是執(zhí)行特定功能的獨立軟件單元,也稱為微服務(wù)。Docker是Linux容器的一個開源實現(xiàn)。Docker的操作類似于VMWare等虛擬化技術(shù),但是它更輕量化,因為它包含了一個簡化版的Linux。Docker容器鏡像是一個獨立的、可執(zhí)行的軟件組件,包含運行微服務(wù)所需的一切。
微服務(wù)一旦被構(gòu)建并保存為Docker鏡像,其將在任何能夠運行Linux的硬件(包括物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)上以完全相同的方式運行。各種微服務(wù)可以在單個硬件上互操作,而不必擔心版本問題以及與其他軟件不兼容的問題。
Technica的所有AI分析微服務(wù)均被實現(xiàn)為Docker容器,并具有明確定義的API。這些微服務(wù)是可擴展的,并且其架構(gòu)設(shè)計可兼顧高可用性和容錯性。微服務(wù)的應用范圍很廣,包括賽博安全領(lǐng)域,并且可在從云端到物端的IT基礎(chǔ)設(shè)施的各個節(jié)點上實現(xiàn)。此外,微服務(wù)可以單獨使用,也可以與現(xiàn)有的平臺、解決方案或產(chǎn)品一起使用。換句話說,Technica開發(fā)的微服務(wù)可以在SmartFog之外工作。
(5)DevOps
微服務(wù)和容器化是實現(xiàn)敏捷的DevOps戰(zhàn)略的關(guān)鍵要素。DevOps是一個概念,它打破了企業(yè)軟件開發(fā)團隊和生產(chǎn)環(huán)境中負責軟件性能的運營團隊之間的長橋。團隊之間的間隔越短,就意味著軟件功能的更新和改進越多,企業(yè)的停工時間就越少。DevOps思維模式是SmartFog的核心,因為軟件功能可以在bug更少的情況下精確交付,包括經(jīng)過專門訓練的SmartFog賽博安全微服務(wù)。
3、SmartFog原型平臺與微服務(wù)
Technica的獨立研發(fā)(IR&D)部門開發(fā)了SmartFog原型平臺,為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所在的邊緣提供計算、存儲、聯(lián)網(wǎng)、加速、分析和管理控制等功能。這使得物聯(lián)網(wǎng)事件能夠被近實時地處理。重要的是,SmartFog允許數(shù)據(jù)本地化,即數(shù)據(jù)在邊緣附近處理。這減輕了云或企業(yè)預置型核心數(shù)據(jù)中心的某些分析負擔。與將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒敕⻊?wù)器進行處理相比,霧計算可以獲得更快的結(jié)果,并且具有更少的安全風險。
直觀的、基于web的用戶界面為管理員提供了一整套服務(wù),如配置微服務(wù),將微服務(wù)部署到霧節(jié)點,監(jiān)視微服務(wù)狀態(tài),啟動和停止微服務(wù),以及將更新后的配置發(fā)送到正在運行的微服務(wù)等。這些功能是在單個節(jié)點或節(jié)點集群上啟動的。
(1)SmartFog架構(gòu)
圖2描述了SmartFog架構(gòu)概念。雖然有大量的低功率設(shè)備(如樹莓派)可以作為霧節(jié)點,但Technica通常使用NVIDIA公司的Jetson TX2s來管理霧層。這些GPU加速的設(shè)備使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠以最小的計算、功率和存儲能力運行,因為這些功能可以被卸載到霧節(jié)點。
使用MQTT發(fā)布-訂閱協(xié)議,SmartFog可以在網(wǎng)絡(luò)帶寬受限或通信連接時斷時續(xù)的情況下繼續(xù)工作。MQTT消息建立在TCP/IP協(xié)議之上,允許霧層的微服務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和云進行通信。MQTT還能夠支持其他消息代理協(xié)議,如高級消息隊列協(xié)議(AMQP)。
圖2顯示了兩種類型的終端用戶。左邊表示的是那些使用客戶端應用程序的用戶,而用戶使用的應用程序則利用了來自邊緣和霧的數(shù)據(jù)。應用程序偵聽數(shù)據(jù),以某種方式處理數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)格式化以供用戶查看。右邊的終端用戶是SmartFog管理員,他(或她)負責部署和管理來自云的微服務(wù)。
(2)SmartFog的各類微服務(wù)
SmartFog主要包括異常檢測、長-短期記憶(LSTM)、聯(lián)邦學習與生成敵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GAN)微服務(wù)。這些微服務(wù)提供離散的功能,可以被視為類似于智能手機上的應用程序。然而,與大多數(shù)智能手機應用程序不同的是,SmartFog的微服務(wù)可以在彼此之間傳遞信息,從而創(chuàng)建復合微服務(wù)。例如,異常檢測微服務(wù)可以與復雜事件處理器(CEP)微服務(wù)通信以觸發(fā)警報或警告。微服務(wù)可以動態(tài)更新,類似于智能手機上的應用升級。
盡管微服務(wù)幾乎可以應用于所有領(lǐng)域,就像智能手機應用程序一樣,但Technica認為,提供微服務(wù)的最大價值在于利用硬件加速,并通過深度學習算法提供人工智能能力。即將到來的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備浪潮,以及這些設(shè)備所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量,將需要利用人工智能技術(shù)領(lǐng)域的最新突破來實現(xiàn)自動化的解決方案。對于人類來說,將會有太多的數(shù)據(jù)需要處理。在霧層中使用人工智能技術(shù)是霧計算最重要的益處之一,尤其是將這些先進的人工智能算法應用于網(wǎng)絡(luò)安全時。
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