Содержание
Конвои в Far Cry New Dawn — как угонять и грабить грузовики с припасами, заложниками и автоцистерны — гайд
Во время исследования округа Хоуп в Far Cry New Dawn вы можете встретить вражеские конвои. В зависимости от их типа, захват таких конвоев даст вам различные ресурсы.
Конвои появляются на карте случайным образом. Невозможно определить, куда вы должны пойти, чтобы встретиться с ними. Тем не менее, наиболее вероятное место, где вы можете найти их, это дороги возле аванпостов.
Существует три типа: конвои, которые перевозят этанол, конвои, которые перевозят припасы и конвои, которые перевозят заложников. Что можно из них получить:
Каждый спасенный заложник дает вам очко навыков.
Некоторые грузовики перевозят материалы, необходимые для создания транспортных средств или изготовления оружия.
Грузовики с этанолом обеспечат вас хорошими запасами этого ресурса. Вам нужно подвезти грузовик с этанолом до ближайшего захваченного аванпоста или прямо до Процветания.
Игра сообщит вам, что вы находитесь рядом с конвоем, отображая соответствующий значок. Он покажет вам примерное направление и расстояние от этого конвоя.
Захват конвоев требует точности. Грузовики находятся в движении, это означает, что вы должны устранить их водителя. Самый эффективный способ — проехать рядом с грузовиком и выстрелить в голову водителю одной пулей. Это убьет врага мгновенно. Грузовик остановится через несколько метров.
Вы также можете встретить охраняемые конвои. Помимо убийства водителя, вам также придется устранить охранников. Они остановятся возле грузовика и начнут атаковать вас. Вы можете использовать одну из двух тактик.
Первая тактика — сражаться. Самый безопасный способ сделать это — спрятаться за хорошим укрытием. Если вы не можете найти никаких укрытий, то вы всегда сможете спрятаться за свой автомобиль.
Вторая тактика — убежать. Если враг слишком силен, садитесь в грузовик и уезжайте. Бандиты не смогут вас поймать.
Захватив грузовик, вы можете получить его ресурсы. Способ их получения зависит от типа конвоя:
Грузовик с заложниками требует, чтобы вы подошли к нему сзади и открыли дверь. После этого вы получите очки навыков.
У грузовика с припасами есть кнопка сбоку, которая открывает кузов. Используйте ее, чтобы попасть внутрь и собрать припасы.
Грузовик с этанолом должен быть доставлен в ближайший форт. Когда вы доберетесь до места назначения, покиньте автомобиль, чтобы получить запасы этанола.
- Где найти всех животных-мутантов в Far Cry New Dawn — гайд и карта
- Как найти всех наемников в Far Cry New Dawn и получить достижение «Вакансия закрыта» — гайд
- Где найти все фотографии в Far Cry New Dawn — гайд
- Как разблокировать быстрое перемещение в Far Cry New Dawn — гайд
- Гайд по охоте в Far Cry New Dawn — где найти всех животных и получить достижение «Ошкуриватель» (Master Skinner)
- Гайд по крафту в Far Cry New Dawn: как создавать оружие, патроны, машины и где найти материалы для крафта
- Как найти самое лучшее оружие в Far Cry New Dawn в начале игры — гайд по поиску улучшенного Пиломета V.
1 - Как прокачать базу в Far Cry New Dawn — гайд
- Где найти костюм Сэма Фишера в Far Cry New Dawn — гайд
- Где найти этанол в Far Cry New Dawn — все способы: аванпосты, грузовики и припасы с самолетов
1- Обзор Far Cry New Dawn — что будет, если надышаться радиоактивной краской?
- Как найти всех наемников в Far Cry New Dawn и получить достижение «Вакансия закрыта» — гайд
- Как прокачать базу в Far Cry New Dawn — гайд
Halo: «Контакт на Жатве» [Contact Harvest] — читать онлайн — HaloUniverse.Ru
Страница 1 из 27
Вот с чего всё началось…
2524-ый год. Жатва — мирная, процветающая сельскохозяйственная колония на краю подконтрольного человечеству космоса. Однако же мы посягнули на священную землю — встали на пути у враждебной империи пришельцев под названием Ковенант. Случайная встреча инопланетных корсаров и грузового судна людей обернулась борьбой человечества за существование.
Но люди также погрязли в жестокой гражданской войне, известной как Восстание.
Таким образом, выживание жителей Жатвы легло на отряд закалённых в боях морских пехотинцев ККОН и их неопытных стажёров — колониальных ополченцев. В этой невероятной группе героев один человек возвысился над другими… юный штаб-сержант Эйвери Джонсон.
Вселенная Halo — детище более чем сотни самых талантливых мужчин и женщин, с которыми я имел честь работать каждый день. Их целенаправленное творчество служило мне источником постоянного вдохновения, пока я корпел над страницами книги. Искреннее спасибо Питу Парсонсу за толчок, Гарольду Райану за то, что непрерывно поддерживал меня, и Джейсону Джонсу, без которого ничего бы не вышло. Фрэнк О’Коннор и Роб Маклис, мои коллеги-писатели в Bungie, стали мне бесценными советчиками и редакторами. Брайан Джаррад и Алисия Хэтч благосклонно позаботились о всех производственных нюансах. А Лоррейн Маклис, Айзек Ханнафорд и Аарон Лемэй создали чертовски классную обложку. В дополнение к этому, Эрик Ниланд был настолько любезен, что прочитал ранний набросок и предложил несколько здравых советов.
Эрик Рааб и Боб Глисон из Tor Books возложили большие надежды на не издававшегося ранее автора, за что я им очень признателен. Без их терпеливого наставления я до сих пор мечтал бы об этой книге, а не работал над ней. Одним из величайших даров моих родителей была передача мне — с ранних лет — их любви к словесному творчеству. Мама, папа: я надеюсь, что прочтение этой книги доставит вам столько же удовольствия, сколько мне — её написание.
Вселенная Halo, возникшая в далёком 2001 году, за короткий промежуток времени переросла в полноценный франчайз, сравниваемый многими с такими столпами мировой фантастики, как Звёздные войны. В этой военной саге нашлось место не только нашей «современной» эпохе, но и древним временам, заложившим основы для того, что происходит в текущем времени. Настоящий роман имеет своей целью познакомить читателей с одним из веховых событий данной истории — первым контактом человечества с альянсом инопланетных рас, называемым Ковенантом. Встреча, произошедшая на удалённой человеческой колонии Жатва, стремительно переросла в жестокую и кровавую войну, длившуюся 28 лет и едва не приведшую к вымиранию человечества, красочный финал которой можно было увидеть в классической трилогии игр Halo от Bungie.
Написанный в 2007 году и оттого являющийся ровесником титулованной игры Halo 3, «Контакт на Жатве» стал первым в своём роде опытом для своего автора, Джозефа Стейтена, который прежде выступал сценаристом игр Halo, но ещё ни разу не пробовал себя в качестве литературного писателя и потому искал вдохновения у таких авторов-фантастов XX века, как Ларри Нивен, Иэн Бэнкс и Роберт Хайнлайн. Подобно предшествующим романам Halo, а именно «Потопу» Уильяма Дитца, а также «Первому Удару» и «Призракам Оникса» Эрика Ниланда, «Контакт на Жатве» подаёт повествование от лица как людей, так и ковенантов, причём в случае последних значительно расширяет познания о культуре, религии и повседневной жизни разных народов этой межзвёздной империи — что-то, чего не было даже в предыдущих книгах. Основным персонажем новеллы, однако же, является сержант морской пехоты ККОН Эйвери Джонсон, который играет роль важного второстепенного персонажа в оригинальных играх Halo. Но если в играх, дорогой читатель, вы увидите закалённого в боях сержанта морпехов, отпускающего диалоги разной степени комичности, толкающего воодушевляющие речи своим солдатам, но в то же время стойкого по своей натуре, то в этой книге Джонсон показан как солдат, уже переживший ужасы войны против человеческих повстанцев, но ещё стремящийся понять, ради чего он сражается, и оттого прячущийся за маской безупречного солдата.
Эволюция его характера по ходу повествования и есть тот фундамент, на котором выстроен его образ в играх.
В заключение мне хочется выразить огромную благодарность всем тем немногим людям, которым я доверил честь вычитывать свои наработки и доводить их до совершенства. А потому огромное спасибо руководству проекта русскоязычного сообщества HaloUniverse, и в первую очередь Анастасии Бульонковой, доблестному редактору всех творческих проектов указанного сообщества, чья несгибаемая воля и познания шлифуют наши работы, приводя их к тому виду, в котором они попадают на экраны ваших планшетов и компьютеров. Огромное спасибо Сергею Степанову a.k.a. Jоhn-117, что руководил всем проектом перевода в целом, раздавая пинки отстающим и поощряя стремительные марш-броски к окончательной редакции перевода. Отдельная благодарность Alexei Kozachenko, который создал на просторах DeviantArt-а потрясающий арт, послуживший нашей обложкой (его вы можете увидеть в иных форматах этого перевода). Спасибо всем тем людям, кто ждал этого перевода, выказывал свою поддержку словом и делом.
И, конечно же, я благодарю Джозефа Стейтена и весь творческий коллектив студии Bungie, подаривший миру не только эту новеллу, но и одну из лучших, по моему мнению, игровых франшиз.
Semper Fidelis, Виталий Пелецкий, a.k.a. AdjutantReflex.
- Назад
Вперёд >>
Что такое граничные вычисления? Все, что вам нужно знать
К
- Стивен Дж. Бигелоу,
Старший редактор технологий
Пограничные вычисления — это архитектура распределенных информационных технологий (ИТ), в которой клиентские данные обрабатываются на периферии сети, как можно ближе к исходному источнику.
Данные — это источник жизненной силы современного бизнеса, обеспечивающий ценную информацию о бизнесе и поддерживающий контроль в режиме реального времени над критически важными бизнес-процессами и операциями. Сегодняшние предприятия захлебываются в океане данных, и огромные объемы данных могут регулярно собираться с датчиков и устройств IoT, работающих в режиме реального времени из удаленных мест и неблагоприятных условий эксплуатации практически в любой точке мира.
Но этот виртуальный поток данных также меняет то, как предприятия используют вычисления. Традиционная вычислительная парадигма, основанная на централизованном центре обработки данных и повседневном доступе в Интернет, плохо подходит для перемещения бесконечно растущих рек реальных данных. Ограничения полосы пропускания, проблемы с задержкой и непредсказуемые сбои в работе сети — все это может помешать таким усилиям. Компании реагируют на эти проблемы с данными с помощью архитектуры граничных вычислений.
Проще говоря, периферийные вычисления перемещают некоторую часть ресурсов хранения и вычислений из центрального центра обработки данных ближе к источнику самих данных. Вместо того, чтобы передавать необработанные данные в центральный центр обработки данных для обработки и анализа, эта работа выполняется там, где данные фактически генерируются — будь то розничный магазин, производственный цех, обширное коммунальное предприятие или умный город. Только результаты этой вычислительной работы на периферии, такие как бизнес-аналитика в режиме реального времени, прогнозы технического обслуживания оборудования или другие действенные ответы, отправляются обратно в главный центр обработки данных для проверки и других взаимодействий с людьми.
Таким образом, периферийные вычисления изменяют ИТ и бизнес-вычисления. Всесторонне изучите, что такое граничные вычисления, как они работают, влияние облака, варианты использования периферийных устройств, компромиссы и соображения по реализации.
Пограничные вычисления приближают обработку данных к источнику данных.
Как работают граничные вычисления?
Пограничные вычисления — это вопрос местоположения. В традиционных корпоративных вычислениях данные создаются на конечной точке клиента, например на компьютере пользователя. Эти данные перемещаются по глобальной сети, такой как Интернет, через корпоративную локальную сеть, где данные хранятся и обрабатываются корпоративным приложением. Затем результаты этой работы передаются обратно на конечную точку клиента. Это остается проверенным и проверенным временем подходом к вычислениям клиент-сервер для большинства типичных бизнес-приложений.
Но количество устройств, подключенных к Интернету, и объем данных, создаваемых этими устройствами и используемых предприятиями, растет слишком быстро, чтобы традиционная инфраструктура центров обработки данных могла их приспособить.
Gartner прогнозирует, что к 2025 году 75 % корпоративных данных будут создаваться за пределами централизованных центров обработки данных. Перспектива перемещения такого большого количества данных в ситуациях, которые часто могут быть чувствительными ко времени или сбоям, создает невероятную нагрузку на глобальный Интернет, который сам часто подвержен перегрузкам и сбоям.
Таким образом, ИТ-архитекторы сместили акцент с центрального центра обработки данных на логический край инфраструктуры, забрав ресурсы хранения и вычислительные ресурсы из центра обработки данных и переместив эти ресурсы в точку, где генерируются данные. Принцип прост: если вы не можете разместить данные ближе к центру обработки данных, переместите центр обработки данных ближе к данным. Концепция граничных вычислений не нова, и она уходит своими корнями в устаревшие представления об удаленных вычислениях, таких как удаленные офисы и филиалы, где было более надежно и эффективно размещать вычислительные ресурсы в нужном месте, а не полагаться на одно центральное место.
Хотя только 27% респондентов уже внедрили технологии граничных вычислений, 54% считают эту идею интересной.
Пограничные вычисления размещают хранилище и серверы там, где находятся данные, и часто требуется лишь часть стойки оборудования для работы в удаленной локальной сети для локального сбора и обработки данных. Во многих случаях вычислительное оборудование размещается в экранированных или усиленных корпусах для защиты оборудования от экстремальных температур, влаги и других условий окружающей среды. Обработка часто включает нормализацию и анализ потока данных для поиска бизнес-аналитики, и только результаты анализа отправляются обратно в основной центр обработки данных.
Представление о бизнес-аналитике может сильно различаться. Некоторые примеры включают в себя розничную торговлю, где видеонаблюдение за демонстрационным залом может сочетаться с фактическими данными о продажах, чтобы определить наиболее желательную конфигурацию продукта или потребительский спрос.
Другие примеры включают прогностическую аналитику, которая может направлять техническое обслуживание и ремонт оборудования до того, как возникнут фактические дефекты или сбои. Другие примеры часто связаны с коммунальными услугами, такими как очистка воды или производство электроэнергии, чтобы гарантировать, что оборудование работает должным образом и поддерживает качество продукции.
Пограничные, облачные и туманные вычисления
Пограничные вычисления тесно связаны с концепциями облачных вычислений и туманных вычислений . Хотя между этими понятиями есть некоторое совпадение, они не одно и то же и, как правило, не должны использоваться взаимозаменяемо. Полезно сравнить концепции и понять их различия.
Один из самых простых способов понять различия между граничными, облачными и туманными вычислениями – выделить их общую тему: все три концепции относятся к распределенным вычислениям и сосредоточены на физическом развертывании вычислительных ресурсов и ресурсов хранения по отношению к создаваемым данным.
Разница заключается в том, где находятся эти ресурсы.
Сравните пограничное облако, облачные вычисления и пограничные вычисления, чтобы определить, какая модель лучше всего подходит для вас.
Край. . Пограничные вычисления — это развертывание вычислительных ресурсов и ресурсов хранения в месте, где создаются данные. Это в идеале помещает вычислительные ресурсы и хранилище в ту же точку, что и источник данных на границе сети. Например, небольшой корпус с несколькими серверами и некоторым хранилищем может быть установлен на ветряной турбине для сбора и обработки данных, получаемых датчиками внутри самой турбины. В качестве другого примера, железнодорожная станция может разместить на станции небольшой объем вычислительных ресурсов и хранилищ для сбора и обработки множества данных датчиков путей и железнодорожного движения. Результаты любой такой обработки затем могут быть отправлены обратно в другой центр обработки данных для проверки человеком, архивирования и объединения с другими результатами данных для более широкой аналитики.
Облако. Облачные вычисления — это огромное масштабируемое развертывание вычислительных ресурсов и ресурсов хранения в одном из нескольких распределенных глобальных местоположений (регионов). Поставщики облачных услуг также включают набор готовых услуг для операций IoT, что делает облако предпочтительной централизованной платформой для развертывания IoT. Но даже несмотря на то, что облачные вычисления предлагают гораздо более чем достаточно ресурсов и услуг для решения сложной аналитики, ближайший региональный облачный объект все еще может находиться в сотнях миль от точки сбора данных, а соединения зависят от того же темпераментного подключения к Интернету, которое поддерживает традиционные центры обработки данных. На практике облачные вычисления представляют собой альтернативу, а иногда и дополнение к традиционным центрам обработки данных. Облако может сделать централизованные вычисления намного ближе к источнику данных, но не на границе сети.
В отличие от облачных вычислений, граничные вычисления позволяют данным находиться ближе к источникам данных через сеть граничных устройств.
Туман. Но выбор развертывания вычислений и хранилища не ограничивается облаком или периферией. Облачный центр обработки данных может быть слишком далеко, но граничное развертывание может быть просто слишком ограниченным по ресурсам, физически разбросанным или распределенным, чтобы сделать строгие граничные вычисления практичными. В этом случае может помочь понятие туманных вычислений. Туманные вычисления обычно делают шаг назад и размещают вычислительные ресурсы и ресурсы хранения «внутри» данных, но не обязательно «в» данных.
Среды туманных вычислений могут создавать ошеломляющие объемы данных датчиков или IoT, генерируемых в обширных физических областях, которые слишком велики, чтобы определить край . Примеры включают умные здания, умные города или даже умные коммунальные сети. Рассмотрим умный город, данные которого можно использовать для отслеживания, анализа и оптимизации системы общественного транспорта, муниципальных коммунальных услуг, городских служб и руководства долгосрочным городским планированием.
Одного пограничного развертывания просто недостаточно для обработки такой нагрузки, поэтому туманные вычисления могут управлять серией развертываний туманных узлов в рамках среды для сбора, обработки и анализа данных.
Примечание. Важно повторить, что туманные вычисления и граничные вычисления имеют почти одинаковое определение и архитектуру, и эти термины иногда используются как синонимы даже среди технических специалистов.
Почему граничные вычисления важны?
Вычислительные задачи требуют подходящей архитектуры, а архитектура, которая подходит для одного типа вычислительных задач, не обязательно подходит для всех типов вычислительных задач. Пограничные вычисления стали жизнеспособной и важной архитектурой, которая поддерживает распределенные вычисления для развертывания вычислительных ресурсов и ресурсов хранения ближе к источнику данных, в идеале в том же физическом местоположении. В целом, модели распределенных вычислений вряд ли новы, а концепции удаленных офисов, филиалов, совместного размещения центров обработки данных и облачных вычислений имеют долгую и проверенную репутацию.
Но децентрализация может быть сложной задачей, требующей высокого уровня мониторинга и контроля, который легко упустить из виду при отказе от традиционной модели централизованных вычислений. Пограничные вычисления стали актуальными, поскольку они предлагают эффективное решение возникающих сетевых проблем, связанных с перемещением огромных объемов данных, которые производят и потребляют современные организации. Это не просто проблема количества. Это также вопрос времени; приложения зависят от обработки и ответов, которые становятся все более чувствительными ко времени.
Подумайте о появлении беспилотных автомобилей. Они будут зависеть от интеллектуальных сигналов управления дорожным движением.
Автомобили и органы управления дорожным движением должны будут производить, анализировать и обмениваться данными в режиме реального времени. Умножьте это требование на огромное количество автономных транспортных средств, и масштаб потенциальных проблем станет яснее. Для этого требуется быстрая и отзывчивая сеть. Пограничные и туманные вычисления устраняют три основных ограничения сети: пропускную способность, задержку и перегрузку или надежность.
- Пропускная способность. Пропускная способность — это объем данных, которые сеть может передавать с течением времени, обычно выражаемый в битах в секунду. Все сети имеют ограниченную пропускную способность, а для беспроводной связи ограничения более строгие. Это означает, что существует конечный предел объема данных или количества устройств, которые могут передавать данные по сети. Хотя можно увеличить пропускную способность сети для размещения большего количества устройств и данных, стоимость может быть значительной, существуют (более высокие) конечные пределы, и это не решает других проблем.
- Задержка. Задержка — это время, необходимое для отправки данных между двумя точками в сети. Хотя связь в идеале происходит со скоростью света, большие физические расстояния в сочетании с перегрузкой сети или сбоями могут задерживать перемещение данных по сети. Это задерживает любую аналитику и процессы принятия решений и снижает способность системы реагировать в режиме реального времени. Это даже стоило жизней в примере с автономным транспортным средством.
- Заторы. Интернет — это, по сути, глобальная «сеть сетей». Несмотря на то, что он развился, чтобы предложить хороший обмен данными общего назначения для большинства повседневных вычислительных задач, таких как обмен файлами или базовая потоковая передача, объем данных, связанных с десятками миллиардов устройств, может перегрузить Интернет, вызывая высокие уровни перегрузки и вынуждая повторную передачу данных, отнимающую много времени. В других случаях сбои в работе сети могут усугубить перегрузку и даже полностью прервать связь с некоторыми интернет-пользователями, что делает Интернет вещей бесполезным во время сбоев.
За счет развертывания серверов и хранилища, где генерируются данные, граничные вычисления могут управлять многими устройствами в гораздо меньшей и более эффективной локальной сети, где достаточная пропускная способность используется исключительно локальными устройствами, генерирующими данные, что практически исключает задержки и перегрузки. Локальное хранилище собирает и защищает необработанные данные, в то время как локальные серверы могут выполнять важную периферийную аналитику — или, по крайней мере, предварительно обрабатывать и сокращать данные — для принятия решений в режиме реального времени перед отправкой результатов или только важных данных в облако или центральный центр обработки данных.
Варианты использования и примеры граничных вычислений
В принципе методы пограничных вычислений используются для сбора, фильтрации, обработки и анализа данных «на месте» на границе сети или рядом с ней. Это мощное средство использования данных, которые нельзя сначала переместить в централизованное хранилище — обычно потому, что сам объем данных делает такие перемещения непомерно дорогостоящими, технологически непрактичными или может иным образом нарушить обязательства по соблюдению требований, например суверенитет данных.
Это определение породило множество реальных примеров и вариантов использования:
- Производство. Промышленный производитель развернул периферийные вычисления для мониторинга производства, что позволяет проводить аналитику в режиме реального времени и машинное обучение на периферии, чтобы находить производственные ошибки и повышать качество производства продукции. Пограничные вычисления поддержали добавление датчиков окружающей среды по всему производственному предприятию, предоставляя информацию о том, как каждый компонент продукта собирается и хранится, а также о том, как долго компоненты остаются на складе. Производитель теперь может принимать более быстрые и точные бизнес-решения в отношении производственных мощностей и производственных операций.
- Сельское хозяйство. Рассмотрите бизнес, который выращивает урожай в помещении без солнечного света, почвы или пестицидов. Этот процесс сокращает время выращивания более чем на 60%. Использование датчиков позволяет отслеживать потребление воды, плотность питательных веществ и определять оптимальный урожай. Данные собираются и анализируются, чтобы выявить влияние факторов окружающей среды, постоянно улучшать алгоритмы выращивания сельскохозяйственных культур и обеспечивать их сбор в наилучшем состоянии.
- Оптимизация сети. . Пограничные вычисления могут помочь оптимизировать производительность сети, измеряя производительность пользователей в Интернете, а затем используя аналитику для определения наиболее надежного сетевого пути с малой задержкой для трафика каждого пользователя. По сути, граничные вычисления используются для «направления» трафика по сети для обеспечения оптимальной производительности трафика, зависящего от времени.
- Безопасность на рабочем месте. . Пограничные вычисления могут объединять и анализировать данные с локальных камер, устройств безопасности сотрудников и различных других датчиков, чтобы помочь компаниям контролировать условия на рабочем месте или обеспечивать соблюдение сотрудниками установленных протоколов безопасности, особенно когда рабочее место удалено или необычно опасно, например, на строительных площадках или нефтяных вышках.
- Улучшение здравоохранения. В отрасли здравоохранения резко увеличился объем данных о пациентах, собираемых с устройств, датчиков и другого медицинского оборудования. Этот огромный объем данных требует периферийных вычислений для применения автоматизации и машинного обучения для доступа к данным, игнорирования «обычных» данных и выявления проблемных данных, чтобы врачи могли принять немедленные меры, чтобы помочь пациентам избежать инцидентов со здоровьем в режиме реального времени.
- Транспорт. Автономные транспортные средства требуют и производят от 5 ТБ до 20 ТБ в день, собирая информацию о местоположении, скорости, состоянии автомобиля, дорожных условиях, условиях движения и других транспортных средствах. А данные должны агрегироваться и анализироваться в режиме реального времени, пока транспортное средство находится в движении. Это требует значительных бортовых вычислений — каждое автономное транспортное средство становится «краем». Кроме того, данные могут помочь властям и предприятиям управлять парками транспортных средств на основе реальных условий на местах.
- Розничная торговля. Предприятия розничной торговли также могут получать огромные объемы данных от наблюдения, отслеживания запасов, данных о продажах и других бизнес-данных в режиме реального времени. Пограничные вычисления могут помочь анализировать эти разнообразные данные и определять возможности для бизнеса, такие как эффективное завершение или кампания, прогнозировать продажи и оптимизировать заказы поставщиков и т. д. Поскольку розничные предприятия могут сильно различаться в зависимости от местных условий, граничные вычисления могут быть эффективным решением для локальной обработки в каждом магазине.
Использование датчиков позволяет отслеживать потребление воды, плотность питательных веществ и определять оптимальный урожай. Данные собираются и анализируются, чтобы выявить влияние факторов окружающей среды, постоянно улучшать алгоритмы выращивания сельскохозяйственных культур и обеспечивать их сбор в наилучшем состоянии.
Кроме того, данные могут помочь властям и предприятиям управлять парками транспортных средств на основе реальных условий на местах.Каковы преимущества граничных вычислений?
Пограничные вычисления
решают жизненно важные проблемы инфраструктуры, такие как ограничения пропускной способности, чрезмерная задержка и перегрузка сети, но есть несколько потенциальных дополнительных преимуществ пограничных вычислений , которые могут сделать этот подход привлекательным в других ситуациях.
Автономия. Пограничные вычисления полезны, когда подключение ненадежно или пропускная способность ограничена из-за особенностей среды сайта. Примеры включают нефтяные вышки, корабли в море, отдаленные фермы или другие отдаленные места, такие как тропический лес или пустыня. Пограничные вычисления выполняют вычисления на месте — иногда на самом граничном устройстве — например, датчики качества воды на очистителях воды в отдаленных деревнях, и могут сохранять данные для передачи в центральную точку только при наличии подключения. Обрабатывая данные локально, объем отправляемых данных может быть значительно уменьшен, что требует гораздо меньше пропускной способности или времени подключения, чем могло бы быть необходимо в противном случае.
Устройства Edge охватывают широкий спектр типов устройств, включая датчики, приводы и другие конечные точки, а также шлюзы IoT.
Независимость данных. Перемещение огромных объемов данных — это не только техническая проблема.
Путешествие данных через национальные и региональные границы может создать дополнительные проблемы для безопасности данных, конфиденциальности и других юридических вопросов. Пограничные вычисления можно использовать для хранения данных рядом с их источником и в рамках действующих законов о суверенитете данных, таких как GDPR Европейского союза, который определяет, как данные должны храниться, обрабатываться и предоставляться. Это может позволить обрабатывать необработанные данные локально, скрывая или защищая любые конфиденциальные данные перед отправкой чего-либо в облако или основной центр обработки данных, которые могут находиться в других юрисдикциях.
Исследования показывают, что движение к периферийным вычислениям будет только усиливаться в течение следующих нескольких лет.
Пограничная безопасность. Наконец, граничные вычисления предлагают дополнительные возможности для реализации и обеспечения безопасности данных. Хотя облачные провайдеры имеют услуги IoT и специализируются на комплексном анализе, предприятия по-прежнему обеспокоены безопасностью и защитой данных, когда они покидают границу и возвращаются в облако или центр обработки данных.
Благодаря внедрению вычислений на периферии любые данные, проходящие по сети обратно в облако или центр обработки данных, могут быть защищены с помощью шифрования, а само развертывание на периферии может быть защищено от хакеров и других злонамеренных действий, даже если безопасность на устройствах IoT остается ограниченной.
Проблемы периферийных вычислений
Хотя граничные вычисления могут обеспечить убедительные преимущества во множестве вариантов использования, эта технология далеко не надежна. Помимо традиционных проблем сетевых ограничений, есть несколько ключевых соображений, которые могут повлиять на внедрение граничных вычислений:
- Ограниченные возможности. Часть привлекательности облачных вычислений для периферийных или туманных вычислений заключается в разнообразии и масштабе ресурсов и услуг. Развертывание инфраструктуры на периферии может быть эффективным, но объем и цель развертывания на периферии должны быть четко определены — даже обширное развертывание граничных вычислений служит определенной цели в заранее определенном масштабе с использованием ограниченных ресурсов и нескольких сервисов
- Связь. Пограничные вычисления преодолевают типичные сетевые ограничения, но даже самое щадящее периферийное развертывание потребует некоторого минимального уровня подключения. Крайне важно спроектировать периферийное развертывание, учитывающее плохое или неустойчивое подключение, и учитывать, что происходит на периферии при потере подключения. Автономность, искусственный интеллект и плавное планирование сбоев в случае возникновения проблем с подключением необходимы для успешных граничных вычислений.
- Безопасность. Устройства IoT общеизвестно небезопасны, поэтому крайне важно спроектировать развертывание периферийных вычислений, в котором особое внимание будет уделяться надлежащему управлению устройствами, например принудительному применению конфигурации на основе политик, а также безопасности вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, включая такие факторы, как исправления и обновления программного обеспечения, с особым вниманием к шифрованию данных в состоянии покоя и в процессе передачи. Услуги Интернета вещей от крупных облачных провайдеров включают безопасную связь, но это не происходит автоматически при создании пограничного сайта с нуля.
- Жизненные циклы данных. Извечная проблема сегодняшнего избытка данных заключается в том, что большая часть этих данных не нужна. Возьмем устройство для медицинского мониторинга — важны только данные о проблемах, и нет смысла хранить дни обычных данных о пациентах. Большая часть данных, задействованных в аналитике в реальном времени, — это краткосрочные данные, которые не хранятся в течение длительного времени. Бизнес должен решить, какие данные сохранить, а какие удалить после проведения анализа. Сохраняемые данные должны быть защищены в соответствии с деловой и нормативной политикой.
Пограничные вычисления преодолевают типичные сетевые ограничения, но даже самое щадящее периферийное развертывание потребует некоторого минимального уровня подключения. Крайне важно спроектировать периферийное развертывание, учитывающее плохое или неустойчивое подключение, и учитывать, что происходит на периферии при потере подключения. Автономность, искусственный интеллект и плавное планирование сбоев в случае возникновения проблем с подключением необходимы для успешных граничных вычислений.
Услуги Интернета вещей от крупных облачных провайдеров включают безопасную связь, но это не происходит автоматически при создании пограничного сайта с нуля.Внедрение граничных вычислений
Пограничные вычисления — это простая идея, которая может показаться легкой на бумаге, но разработка целостной стратегии и надежное развертывание на периферии может оказаться сложной задачей.
Первым жизненно важным элементом любого успешного развертывания технологии является создание осмысленной бизнес-стратегии и стратегии технического превосходства. Такая стратегия заключается не в выборе поставщиков или снаряжения. Вместо этого граничная стратегия учитывает необходимость граничных вычислений. Понимание «почему» требует четкого понимания технических и бизнес-проблем, которые организация пытается решить, таких как преодоление сетевых ограничений и соблюдение суверенитета данных.
Пограничный центр обработки данных требует тщательного предварительного планирования и стратегий миграции.
Такие стратегии можно начать с обсуждения того, что означает преимущество, где оно существует для бизнеса и какую пользу оно должно принести организации. Стратегии периферийных устройств также должны согласовываться с существующими бизнес-планами и технологическими планами. Например, если бизнес стремится уменьшить площадь своего централизованного центра обработки данных, то граничные и другие технологии распределенных вычислений могут хорошо сочетаться.
По мере того, как проект приближается к реализации, важно тщательно оценить варианты аппаратного и программного обеспечения. В области граничных вычислений есть много поставщиков, включая Adlink Technology, Cisco, Amazon, Dell EMC и HPE. Каждое предложение продукта должно быть оценено с точки зрения стоимости, производительности, функций, функциональной совместимости и поддержки. С точки зрения программного обеспечения инструменты должны обеспечивать полную видимость и контроль над удаленной пограничной средой.
Фактическое развертывание инициативы по периферийным вычислениям может сильно различаться по объему и масштабу: от некоторого локального вычислительного оборудования в закаленном в боях корпусе поверх утилиты до огромного набора датчиков, обеспечивающих широкополосное сетевое подключение с малой задержкой к общедоступному облаку. Не бывает двух одинаковых пограничных развертываний. Именно эти вариации делают краевую стратегию и планирование настолько важными для успеха проекта.
Пограничное развертывание требует комплексного мониторинга. Помните, что может быть сложно или даже невозможно доставить ИТ-персонал на физический пограничный сайт, поэтому пограничные развертывания должны быть спроектированы таким образом, чтобы обеспечить отказоустойчивость, отказоустойчивость и возможности самовосстановления. Инструменты мониторинга должны обеспечивать четкое представление об удаленном развертывании, обеспечивать простоту подготовки и настройки, предлагать комплексные оповещения и отчеты, а также обеспечивать безопасность установки и ее данных. Пограничный мониторинг часто включает в себя набор показателей и ключевых показателей эффективности, таких как доступность сайта или время безотказной работы, производительность сети, емкость и использование хранилища, а также вычислительные ресурсы.
И никакая периферийная реализация не будет полной без тщательного рассмотрения обслуживания периферии:
- Безопасность. Физические и логические меры безопасности имеют жизненно важное значение и должны включать инструменты, которые делают упор на управление уязвимостями, обнаружение и предотвращение вторжений. Безопасность должна распространяться на датчики и устройства IoT, поскольку каждое устройство является сетевым элементом, к которому можно получить доступ или взломать, что представляет собой ошеломляющее количество возможных поверхностей для атак.
- Связь. Другой проблемой является подключение, и необходимо предусмотреть доступ к управлению и отчетности, даже если подключение для фактических данных недоступно. В некоторых пограничных развертываниях используется вторичное соединение для резервного подключения и управления.
- Менеджмент. Удаленные и часто негостеприимные местоположения периферийных развертываний делают удаленную подготовку и управление необходимыми. ИТ-менеджеры должны иметь возможность видеть, что происходит на периферии, и при необходимости контролировать развертывание.
- Физическое обслуживание. Требования к физическому обслуживанию нельзя игнорировать. Устройства IoT часто имеют ограниченный срок службы из-за регулярной замены батареи и устройства. Механизм выходит из строя и в конечном итоге требует обслуживания и замены. Практическая логистика на месте должна быть включена в техническое обслуживание.
Безопасность должна распространяться на датчики и устройства IoT, поскольку каждое устройство является сетевым элементом, к которому можно получить доступ или взломать, что представляет собой ошеломляющее количество возможных поверхностей для атак.
Механизм выходит из строя и в конечном итоге требует обслуживания и замены. Практическая логистика на месте должна быть включена в техническое обслуживание.Периферийные вычисления, возможности IoT и 5G
Пограничные вычисления продолжают развиваться, используя новые технологии и методы для повышения своих возможностей и производительности. Возможно, наиболее примечательной тенденцией является доступность периферийных устройств, и ожидается, что к 2028 году периферийные услуги станут доступны во всем мире. Хотя сегодня периферийные вычисления часто зависят от конкретной ситуации, ожидается, что технология станет более повсеместной и изменит способ использования Интернета, привнося больше абстракции и потенциальных вариантов использования граничных технологий.
Это можно увидеть в распространении продуктов для вычислений, хранения и сетевых устройств, специально разработанных для периферийных вычислений. Больше партнерских отношений с несколькими поставщиками обеспечит лучшую совместимость продуктов и гибкость на периферии.
В качестве примера можно привести партнерство между AWS и Verizon, направленное на улучшение подключения к периферии.
Технологии беспроводной связи, такие как 5G и Wi-Fi 6, также повлияют на развертывание и использование периферийных устройств в ближайшие годы, предоставляя возможности виртуализации и автоматизации, которые еще предстоит изучить, такие как повышение автономности транспортных средств и перенос рабочей нагрузки на периферию, делая беспроводные сети более гибкими и экономичными.
На этой диаграмме подробно показано, как 5G обеспечивает значительные улучшения для периферийных вычислений и базовых сетей по сравнению с возможностями 4G и LTE.
Пограничные вычисления привлекли внимание с появлением IoT и внезапным избытком данных, которые производят такие устройства. Но поскольку технологии Интернета вещей все еще находятся в зачаточном состоянии, эволюция устройств Интернета вещей также повлияет на будущее развитие периферийных вычислений.
Одним из примеров таких будущих альтернатив является разработка микромодульных центров обработки данных (MMDC). MMDC — это, по сути, центр обработки данных в коробке, помещающий полный центр обработки данных в небольшую мобильную систему, которую можно развернуть ближе к данным — например, по всему городу или региону — чтобы приблизить вычисления к данным, не ограничивая собственно данные.
Последнее обновление: декабрь 2021 г.
Продолжить чтение О том, что такое граничные вычисления? Все, что Вам нужно знать
- Изучить службы граничных вычислений в облаке
- Что такое периферия сети и чем она отличается от граничных вычислений?
- Оценка программного обеспечения для периферийных вычислений для управления устройствами
- Хранилище для периферийных вычислений — следующий рубеж для IoT
- Интеллектуальное преимущество: революционный подход к Интернету вещей
Углубленное изучение оборудования и стратегии центра обработки данных
пограничный центр обработки данных
Автор: Александр Гиллис
Туманные вычисления и граничные вычисления: в чем разница?
Автор: Стивен Бигелоу
Пограничные вычисления и облачные вычисления: в чем разница?
Автор: Клайв Лонгботтом
Что такое туманные вычисления?
Автор: Брайен Поузи
Колонка: Crop Watch.
Урожайность кукурузы и сои растет по мере сбора урожая соевых бобов, чем то, что большинство производителей предсказывали весь сезон.
Ванесса Куммер проверяет качество урожая сои 2018 года на семейной ферме недалеко от Колфакса, штат Северная Дакота, США, 6 августа 2019 года. REUTERS/Dan Koeck
Четыре из восьми полей сои Crop Watch уже убраны, и еще два находятся в процессе. Небраска и Северная Дакота еще не приступили к бобовым, но Небраска может начать работу через пару дней. Два кукурузных поля в Канзасе и Индиане завершены, и на этой неделе может начаться строительство еще трех.
Crop Watch 2019 отслеживает одно поле кукурузы и одно поле сои в восьми основных штатах Кукурузного пояса США, сообщая о еженедельном прогрессе по состоянию на воскресенье. Поля принадлежат тем же восьми производителям, что и в прошлогоднем Crop Watch.
Каждую неделю производители оценивают потенциальную урожайность по шкале от 1 до 5. Самый низкий балл значительно ниже среднего по ферме, 3 — близко к среднему по ферме, а 5 — значительно выше.
Для простоты средние значения по восьми штатам никак не взвешиваются.
Средняя урожайность кукурузы по восьми полям увеличилась до 3,47 с 3,44 на предыдущей неделе благодаря небольшому улучшению в Небраске. На данный момент это самый высокий средний показатель урожайности кукурузы в этом сезоне.
Урожайность сои подскочила до 3,41 с 3,31 на предыдущей неделе из-за небольшого роста в Индиане, Айове и Небраске. Это также самый высокий показатель урожайности сои в этом сезоне.
EAST CENTRAL NORTH DAKOTA
Показатели урожайности кукурузы и сои остаются на уровне 2,5 и 2 соответственно. Урожайная деятельность в этом районе по-прежнему приостановлена, и большинство производителей понятия не имеют, когда они смогут продолжить работу и смогут ли урожаи собраться с полей до наступления зимы. За выходные выпало около 20 дюймов (0,51 м) мокрого снега, хотя тот факт, что многие растения кукурузы были еще зелеными, мог быть полезным, поскольку они были относительно крепкими и выдерживали вес снега.
Производители сейчас больше беспокоятся о соевых бобах, чем о кукурузе, но есть проблемы с влажностью и качеством обоих.
ЮЖНАЯ МИННЕСОТА
Показатели урожайности кукурузы и сои остаются на уровне 3,75 и 4 соответственно. Производитель начал уборку соевых бобов во вторник, но обработал только 35% поля, так как остальная часть была слишком влажной. Основываясь на других ранних результатах, он считает, что урожайность бобов может снизиться до 3,75, когда поле будет готово. Кукурузное поле, вероятно, будет готово примерно 1 ноября. По оценкам производителя, в этом районе собрано около 25% бобов, но кукуруза еще не убрана. В субботу в этом районе выпал легкий снежок.
СЕВЕРО-ВОСТОЧНАЯ НЕБРАСКА
Основываясь на других результатах раннего урожая, производитель увеличил урожайность кукурузы и сои на четверть пункта: кукурузы до 4,25 и сои до 3,25. На прошлой неделе этот район, наконец, стал сухим, но полевые условия были и остаются влажными, поэтому сбор урожая был очень медленным.
Производитель считает, что бобовое поле может быть скошено позже на этой неделе, а кукуруза — примерно через две недели. На прошлой неделе температура опускалась ниже нуля в течение трех отдельных ночей, но производитель считает, что вероятное влияние на кукурузу было незначительным.
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ КАНЗАС
Производитель начал уборку на соевом поле в пятницу, хотя 10% поля еще не готовы к уборке. Производитель оставил урожайность сои на уровне 3,5, но считает, что по завершении итоговая оценка может подняться до 4. По его оценкам, в районе собрано около 15% сои и 75% кукурузы, а сев озимой пшеницы завершен до 60%. Пока результаты сбора урожая в этом районе в основном средние, и предстоящая неделя погоды выглядит благоприятной для полевых работ. Исследуемое кукурузное поле было собрано 26 сентября с итоговой урожайностью 3,9.0014
ВОСТОЧНО-ЦЕНТРАЛЬНАЯ АЙОВА
Соевые бобы Айовы были собраны в среду с итоговой оценкой урожайности 3,75. Производитель ожидал 3,5, и он объясняет лучшие результаты улучшениями в технологии и фунгицидах.
Урожайность кукурузы остается на уровне 4, и это поле должно быть готово к уборке урожая на этой неделе, если все пойдет хорошо. На прошлой неделе в этом районе не было большого урожая, но на этой неделе ситуация должна улучшиться, поскольку ранее прогнозировалась в основном засушливая погода.
ЮГО-ВОСТОЧНЫЙ ИЛЛИНОЙС
Урожайность кукурузы не изменилась на уровне 3,25, хотя есть потенциал снижения из-за других разочаровывающих результатов в этом районе. На прошлой неделе производитель пытался начать выращивать кукурузу, но поле не было готово. На прошлой неделе в этом районе было дождливо, и урожай фасоли шел хорошо до того, как начались дожди. Исследуемые соевые бобы были собраны 1 октября с итоговой оценкой 2,5, что ниже ожидаемого. Но производитель сообщает, что некоторые из посаженных позже бобов в этом районе дали достойные урожаи, что обнадеживает.
ЦЕНТРАЛЬНАЯ ИНДИАНА
Исследуемые соевые бобы были собраны в воскресенье с итоговой оценкой урожайности 3,25, что немного выше предыдущих ожиданий 3.