CC BY
30
УДК 004.7
ПРИМЕНЕНИЕ ТУМАННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И РАСПРЕДЕЛЕННОГО РЕЕСТРА В СИСТЕМАХ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
НА ОСНОВЕ IOT
А.А. Родина
На основе анализа научной литературы сделан вывод о том, что наряду с технологиями IoT в таких системах мониторинга применяются и другие технологии цифровой экономики, среди которых облачные, туманные и краевые вычисления, распределенный реестр и т.д. В статье приведены примеры систем мониторинга на основе IoT, используемых в различных областях деятельности человека, которые построены с применением туманных и краевых вычислений и распределенного реестра (блокчейн). Показаны актуальность и целесообразность проведения дальнейших исследований совместного применения технологий туманных и краевых вычислений и распределенного реестра при построении систем экологического мониторинга на основе сетей IoT и выполнена постановка задач дальнейших исследований.
Ключевые слова: разработка систем экологического мониторинга, IoT, туманные и краевые вычисления, распределенный реестр.
В последние десятилетия разворачивание сетей экологического мониторинга происходит с применением большого количества разнородного оборудования. Так как его обслуживание и работа с ним требует обширных технических и человеческих ресурсов, то вопрос создания распределенных систем мониторинга затрагивает область применения в этих системах методов исследования состояния исследуемых распределенных объектов (территорий объектов промышленности, рекреационных городских зон, территорий непосредственно городов, природоохранных зон, земель сельскохозяйственного назначения, лесных массивов и т.д.) на основе беспроводных сенсорных сетей (включая сети IoT) [1 - 6].
Опираясь на последние достижения в области технологий IoT, можно говорить о том, что они предоставляют ряд инструментов, позволяющих выполнять широкомасштабный и повсеместный мониторинг объектов наблюдения (на производстве, в медицинских целях, при транспортировке и продаже товаров, при мониторинге окружающей среды). Среди целей применения технологий IoT можно назвать повышение эффективности и точности работы систем мониторинга, рост экономической выгоды и улучшение качества жизни в целом [2, 7, 8].
Так как в результате работы любой распределенной широкомасштабной системы мониторинга образуются большие объемы разнородных данных, которые поступают от распределенной сети датчиков, они требуют обеспечения своевременного сбора и первичной обработки данных, безопасного и целостного их хранения, дальнейшего корректного извлечения и передачи для обработки, и в конечном итоге, передачи обработанных данных пользователям.
Известно, что в настоящее время парадигма облачных вычислений имеет широкое применение для организации распределенного мониторинга различных объектов наблюдения и позволяет решать вопросы, связанные с анализом больших данных благодаря ее масштабируемой и распределенной схеме управления данными. Примеры систем экологического мониторинга с применением облачных технологий можно найти в статьях [2, 4, 9, 10].
Применение туманных и краевых вычислений. Несмотря на то, что широта применения систем мониторинга, использующих одновременно облачные вычисления и сети 1оТ-датчиков, возрастает и охватывает все больше областей человеческой деятельности, можно наблюдать рост сложностей, которые возникают как с увеличением
объема больших данных, так и с появлением дополнительных требований к информации о местоположении и низкой задержкой на границе сети, необходимых для обеспечения интеллектуальности систем мониторинга.
Решение данного вопроса лежит в обеспечении обработки образующихся при работе систем мониторинга больших данных рядом с датчиками на границе сети мониторинга, т.е. использованием концепции туманных и краевых вычислений [11], представленной путем расширения парадигмы облачных вычислений до границы межмашинной сети и с поддержкой IoT.
Массовое распараллеливание туманных вычислений обеспечивает высокую производительность вычислений, иерархическая архитектура позволяет снижать нагрузку на полосу пропускания связи.
Анализируя примеры применения технологий туманных и краевых вычислений для создания систем мониторинга, применяемых в разных областях жизнедеятельности человека, можно сделать вывод о том, что при создании систем экологического мониторинга парадигму туманных и краевых вычислений стоит рассматривать как одну из ключевых и перспективных.
К примеру, в работах [12, 13] представлена иерархически распределенная 4-уровневая архитектура туманных вычислений для поддержки интеграции огромного количества компонентов инфраструктуры и услуг в будущих умных городах, в которой туманные вычисления распараллеливают обработку данных на границе сети, что удовлетворяет требованиям определения местоположения и низкой задержки. Многоуровневая архитектура туманных вычислений способна поддерживать быстрое реагирование на уровне района, сообщества и города, обеспечивая высокую производительность вычислений и интеллект в будущих умных городах. За счет использования передовых алгоритмов машинного обучения на всех уровнях системы повышается «интеллектуальность» городской инфраструктуры. Для проверки эффективности описываемой архитектуры, был реализован прототип системы интеллектуального мониторинга трубопроводов. Наблюдаемые при проверке работы прототипа характеристики иерархической архитектуры туманных вычислений указывают на ее значительный потенциал в качестве метода будущего мониторинга и контроля умного города.
В работе [14] описана система распределения воды для умного города на основе IoT, использующая технологии туманных и облачных вычислений. Система позволяет оптимально распределять водный ресурс в соответствии с потребительским спросом и обеспечивает мониторинг состояния сети трубопровода под землей, определяя места неисправности путем сужения области расположения прорыва трубопровода. Онлайн мониторинг распределения воды по водопроводной сети, проложенной под землей, контролируется при помощи сети беспроводных датчиков. Предупреждение о потреблении сверх ожидаемого прогноза будет сделано путем отправки текстового оповещения потребителям с использованием технологии GSM. Для обнаружения места прорыва в системе могут быть использованы такие устройства, как георадар и подземные сканеры.
В работе [15] представлена архитектура системы на основе IoT и распределенные приложение для обработки данных в точном земледелии и описан подход к анализу и обработке данных, получаемых системой, в котором базовые элементы иерархической агрегации и моделирования способствуют устойчивости сети, устраняя при этом узкие места связи и уменьшая энергию передачи данных благодаря снижению количества ситуаций с избыточной передачей данных. Основное внимание уделяется применению парадигмы туманных вычислений для использования вычислительных ресурсов локальных узлов и генерации событий для вышестоящих систем принятия решений.
Применение технологии распределенного реестра. В последнее время в научной литературе все чаще встречаются описания систем мониторинга, в которых применяется способ построения базы данных на основе технологии распределенного реестра.
Для этой технологии характерен ряд особенностей: распределение данных происходит без географической привязки в равнозначных копиях, распределенный реестр поддерживается узлами участников сети, для подтверждения правильности данных все узлы должны прийти к консенсусу; участники системы не объединены никакими другими договоренностями, кроме правил сети. Узлами сети распределенных реестров при этом называются устройства, обеспечивающие работу базы данных на основе распределенного реестра благодаря установленному на них программному обеспечению.
Преимущества использования технологии распределенных реестров обеспечивает механизм ее функционирования, основная идея которого заключается в организации территориально распределенной системы хранения информации с применением механизма консенсуса для синхронизации новых записей или блоков, обеспечивающих неизменность ранее внесенных данных [16, 17].
Проводя исследование примеров применения технологии распределенного реестра при создании систем мониторинга, используемых в разных областях деятельности человека, можно сделать вывод о том, что наряду с технологиями туманных и краевых вычислений технология распределенного реестра также является перспективной при построении систем экологического мониторинга. Ниже рассмотрим несколько примеров систем мониторинга, использующих в своей работе технологию распределенного реестра.
В исследовании [18] предлагается облачная реализация системы мониторинга качества воздуха на основе работающей с применением технологии блокчейн, которая позволяет противостоять действиям со стороны злоумышленников в системе умного города. Предлагаемая в системе архитектура состоит из датчиков качества воздуха, передающих данные в облачную среду, шлюзов, облачных узлов, узлов блокчейн, которые представляют собой несколько экземпляров виртуальных машин или выделенных серверов облачных провайдеров, пользовательского интерфейса. Узлы блок-чейн в процессе регистрации транзакций в реестре следуют определенным, необходимым для изменения состояния реестра, правилам, основанным на смарт-контрактах, и выполняются на независимых узлах.
В работе [19] предлагается распределенная система на основе IoT и блокчейн для автоматического измерения, хранения и мониторинга качества воды и воздуха в таких средах, как озера, горы, городские районы или фабрики. Описываемая система мониторинга загрязнения использует LoRa для решения проблем с высоким энергопотреблением и передачей данных на большие расстояния в протоколах Полная децентрализация работы системы обеспечивается за счет использования блокчейн Ethere-um для хранения и извлечения данных, записанных датчиками это позволяет обеспечивать целостность данных без необходимости использования доверенной третьей стороны, при этом данные собираются и фиксируются автоматически без каких-либо ручных операций.
В работе [20] описана реализация системы рециркуляции и контроля повторного использования сточных вод, происходящего на уровне областей, с использованием блокчейн и машинного обучения, которая позволяет сократить водозабор из местных источников воды, тем самым увеличивая доступность воды, снижая сброс сточных вод и их загрязняющую нагрузку. Технология блокчейн развернута для хранения данных и разработки модели стимулирования поощрения повторного использования сточных вод. Токины выдаются отраслям пропорционально количеству и качеству повторно используемых сточных вод. Правила выпуска и обмена этими токенами написаны в виде смарт-контракта. Алгоритмы обнаружения аномалий используются для обнаружения потенциального мошенничества, которое происходит в системе при подделке данных счетчика В системе используются счетчики которые измеряют объем образовавшихся и повторно используемых сточных вод.
В работе [21] описана мультисенсорная структура медицинской системы мониторинга на основе IoT, которая специально предназначена для отслеживания качества жизни онкологических больных. Для обеспечения конфиденциальности, целостности и доступности данных в пограничном хранилище во время передачи и обработки, в систему была введена децентрализованная структура на основе блокчейн и разработаны аналитика взаимодействия с блокчейн для семантического поиска данных, связанных с качеством жизни. Так же в системе реализован алгоритм обмена данными EHR и EMR, который позволит пациенту безопасно делиться подмножеством данных о своем здоровье с подмножеством интересующего сообщества.
В работе [22] рассматривается применение технологии блокчейн для обеспечения безопасности в системе удаленного мониторинга пациентов на основе IoT. В статье представлены преимущества, практические препятствия при применении блокчейн при обеспечении безопасности при удаленном мониторинге пациентов с использованием устройств IoT, оцениваются различные потенциально подходящие криптографические технологии для развертывания в IoT. Описываемая в работе модель предусматривает надежную передачу данных по сети и хранение в облаке с применением криптографического метода «схема шифрования ARX».
Заключение. Подводя итог проведенной работы можно сделать вывод о том, что при разработке систем мониторинга, использующих облачные вычисления и сенсорные сети (включая сети IoT), применяемых в различных областях деятельности человека (в т. ч. систем экологического мониторинга) все чаще применяются технологии туманных и краевых вычислений и технологии распределенного реестра (чаще всего блокчейн). Исследования в области разработки систем экологического мониторинга с применением упомянутых технологий преодолели первоначальный этап и являются актуальными и перспективными.
Применение туманных вычислений позволяет распараллеливать процессы передачи и обработки данных, тем самым обеспечивая высокую производительность вычислений и снижение нагрузки на каналы передачи данных.
Применение технологии блокчейн привносит в системы экологического мониторинга преимущества, связанные с распределенной и динамической формой хранения данных, которая обладает свойствами и возможностями, позволяющими выйти за рамки привычных классических централизованных баз данных и получить снижение нагрузки на облако, расположив копии базы данных ближе как к нижнему уровню системы так и к пользователям, а также обеспечить защищенность и целостность данных.
В дальнейшем целесообразно исследовать возможности совместного применения технологий туманных и краевых вычислений и распределенного реестра при построении систем экологического мониторинга на основе сетей IoT. Для того, чтобы в таких системах мониторинга достичь повышения оперативности оценки текущей ситуации, необходимо решить задачу распределения вычислительной нагрузки в рамках имеющегося в системе туманного и краевого слоев. Кроме того необходимо исследовать виды распределенных реестров с точки зрения ограничения их применения при создании таких систем мониторинга и описать возможные варианты выбора вида распределенного реестра. Также необходимо изучить виды протоколов консенсуса, применяемого в работе распределенного реестра, который будет использоваться совместно с технологиями туманных и краевых вычислений, и ограничения их применения для решения задачи экологического мониторинга.
Исследование выполнено при поддержке проектов РФФИ 18-05-80092, 18-2922093.
Список литературы
1. Nae-Soo Kim, Kyeseon Lee, Jae-Hong Ryu Study on IoT based wild vegetation community ecological monitoring system // 2015 Seventh International Conference on Ubiquitous and Future Networks. D0I:10.1109/icufn.2015.7182556.
59
2. Popovic, T., Latinovic, N., Pesic, A., Zecevic, Z., Krstajic, B., & Djukanovic, S. Architecting an IoT-enabled platform for precision agriculture and ecological monitoring: A case study // Computers and Electronics in Agriculture, 140. P. 255-265. D01:10.1016/j.compag.2017.06.008.
3. Wang B., Lu K., Chang P., & Sun S. Multi-terminal monitoring system for campus ecological environment based on sensor network // 2015 10th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE). D0I:10.1109/iccse.2015.7250226.
4. Zhai J., Cook C., Smith G.C., Gondi V., Hallstrom J.O., Post C., Eidson G.W. Harnessing the flow of ecological data across networks, middleware, and applications // 2016 IEEE 3rd World Forum on Internet of Things (WF-IoT). D0I:10.1109/wf-iot.2016.7845411.
5. Estevez C., Wu J. Green Cyber-Physical Systems // Cyber-Physical Systems, P. 225-237. D0I:10.1016/b978-0-12-803801-7.00015-8.
6. Zhou Y., Zhang S. The design of the intelligent-agriculture control system based on the ecological-data analysis // Proceedings of the 2018 International Conference on Data Science and Information Technology - DSIT '18. DOI: 10.1145/3239283.3239314.
7. Носкова А.И., Токранова М.В. Обзор автоматизированных систем мониторинга // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2017. №1. [Электронный ресурс] URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-avtomatizirovannyh-sistem-monitoringa (дата обращения: 10.01.2021).
8. Bhushan S., Bohara B., Kumar P., Sharma V. A new approach towards IoT by using health care-IoT and food distribution IoT // 2016 2nd International Conference on Advances in Computing, Communication, & Automation (ICACCA) (Fall). D0I:10.1109/icaccaf.2016.7748955.
9. Якубайлик О.Э. Проблемы формирования информационно-вычислительного обеспечения систем экологического мониторинга // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетнева, 2012. С. 96102.
10. Dong Y., Xu F., Liu L., Du X., Ye H., Huang W., Zhu Y. Monitoring and forecasting for disease and pest in crop based on WebGIS system // 2019 8th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics). D0I: 10.1109/agro-geoinformatics.2019.8820620.
11. Bonomi F., Milito R., Zhu J., Addepalli S. Fog computing and its role in the internet of things // Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing, 2012. P. 13-16.
12. Tang B., Chen Z., Hefferman G., Wei T., He H., Yang Q. A Hierarchical Distributed Fog Computing Architecture for Big Data Analysis in Smart Cities // ASE BD&SI 2015: Proceedings of the ASE BigData & SocialInformatics 2015. D0I: 10.1145/2818869.2818898.
13. Tang B., Chen Z., Hefferman G., Pei S., Wei T., He H., Yang Q. Incorporating Intelligence in Fog Computing for Big Data Analysis in Smart Cities // IEEE Transactions on Industrial Informatics, 13(5). P. 2140-2150. D0I: 10.1109/tii.2017.2679740.
14. Narayanan L.K., Sankaranarayanan S. IoT Enabled Smart Water Distribution and Underground Pipe Health Monitoring Architecture for Smart Cities // 2019 IEEE 5th International Conference for Convergence in Technology (I2CT). D0I: 10.1109/ i2ct45611.2019.9033593.
15. Stamatescu G., Dragana C., Stamatescu I., Ichim L., Popescu D. IoT-Enabled Distributed Data Processing for Precision Agriculture // 2019 27th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED). D0I: 10.1109/med.2019.8798504.
16. Алымова Е.В. Использование технологии распределенного реестра для контроля товарных поставок и логистических процессов // Особенности государственного регулирования внешнеэкономической деятельности в современных условиях. -2019. С. 32-38.
17. Дюдикова Е.И., Куницына Н.Н. Распределенные реестры в цифровой экономике: база данных, технология или протокол? // Инновации. 2019. №9 (251). [Электронный ресурс] URL: https://cyberleninka.ru/article/n/raspredelennye-reestry-v-tsifrovoy-ekonomike-baza-dannyh-tehnologiya-ili-protokol (дата обращения: 15.01.2021).
18. Benedict S., Rumaise P., & Kaur J. IoT Blockchain Solution for Air Quality Monitoring in SmartCities // 2019 IEEE International Conference on Advanced Networks and Telecommunications Systems (ANTS). DOI: 10.1109/ants47819.2019.9118148.
19. Niya S.R., Jha S.S., Bocek T., Stiller B. Design and implementation of an automated and decentralized pollution monitoring system with blockchains, smart contracts, and LoRaWAN // NOMS 2018 - 2018 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium. DOI: 10.1109/noms.2018.8406329.
20. Iyer S., Thakur S., Dixit M., Katkam R., Agrawal A., Kazi F. Blockchain and Anomaly Detection based Monitoring System for Enforcing Wastewater Reuse // 2019 10th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT). DOI: 10.1109/icccnt45670.2019.8944586.
21. Rahman M.A., Rashid M., Barnes S., Hossain M.S., Hassanain E., Guizani M. An IoT and Blockchain-Based Multi-Sensory In-Home Quality of Life Framework for Cancer Patients // 2019 15th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC). DOI: 10.1109/iwcmc.2019.8766496.
22. Srivastava G., Crichigno J., Dhar S. A Light and Secure Healthcare Blockchain for IoT Medical Devices // 2019 IEEE Canadian Conference of Electrical and Computer Engineering (CCECE). DOI: 10.1109/ccece.2019.8861593.
Родина Арина Алексеевна, инженер-исследователь, ar.rodina@,mail.ru, Россия, Ростов-на-Дону, Южный научный центр Российской академии наук
АPPLICA TION OF FOG COMPUTING AND DISTRIBUTED LEDGER IN CREA TION OF ECOLOGICAL MONITORING SYSTEMS BASED ON IOT
A.A. Rodina
Based on the analysis of scientific literature, it was concluded that, along with IoT-technologies, such monitoring systems also use another technologies of the digital economy, including cloud, fog and edge computing, a distributed ledger, etc. The article provides examples of monitoring systems based on IoT-networks used in various fields of human activity, which are built using fog and edge computing and a distributed ledger (blockchain). The relevance and expediency of further research on the joint application of fog and edge computing technologies and a distributed ledger in the construction of ecological monitoring systems based on IoT-networks is shown, and the problems of further research are set.
Key words: creation of ecological monitoring systems, IoT, fog and edge computing, distributed ledger.
Rodina Arina Alekseyevna, research engineer, ar. rodina@,mail. ru, Russia, Rostov-on-Don, Southern Scientific Center of the Russian Academy of Sciences
