Điện toán sương mù (Fog computing) là một mô hình kiến trúc tính toán phân tán mở rộng từ điện toán đám mây (Cloud computing), đưa việc xử lý dữ liệu và ứng dụng đến gần các thiết bị cuối cùng hơn. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết từ định nghĩa Fog computing là gì, ưu nhược điểm của Fog computing đến các ứng dụng thực tế của mô hình kiến trúc tính toán phân tán này.

Fog computing là gì?

Fog computing (điện toán sương mù) là một mô hình kiến trúc tính toán phân tán, trong đó quá trình xử lý và lưu trữ dữ liệu được thực hiện gần với nguồn dữ liệu, tại “rìa” của mạng thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên trung tâm dữ liệu hay đám mây.

Mục tiêu của fog computing là giảm thiểu độ trễ, tăng tốc độ phản hồi, giảm băng thông sử dụng, đồng thời nâng cao bảo mật và quyền riêng tư cho dữ liệu.

Mô hình này được Cisco tiên phong phát triển vào năm 2012, với tầm nhìn giải quyết các thách thức của kỷ nguyên IoT. Bạn có thể hình dung Fog như một lớp “sương mù” bao trùm mặt đất, nằm ngay dưới “đám mây” (Cloud) ở trên cao. Các thiết bị này bao gồm bộ định tuyến (router), bộ chuyển mạch (switch), máy chủ Edge (Edge server) và các thiết bị IoT gateway.

Ưu điểm và nhược điểm của Fog computing

Ưu điểm của Fog computing

Giảm độ trễ (low latency)

Giảm độ trễ là ưu điểm nổi bật nhất. Fog computing cho phép xử lý dữ liệu gần nguồn, loại bỏ thời gian trễ khi truyền dữ liệu về Cloud. Điều này cực kỳ quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thì như xe tự lái hoặc phẫu thuật robot.

Tiết kiệm băng thông

Thay vì gửi toàn bộ dữ liệu thô lên Cloud, các thiết bị Fog chỉ gửi những dữ liệu đã được xử lý, lọc và tổng hợp. Điều này giúp giảm đáng kể lượng băng thông cần thiết, đặc biệt ở những khu vực có kết nối mạng kém ổn định.

Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư

Dữ liệu nhạy cảm được xử lý và lưu trữ cục bộ, không cần phải truyền qua internet công cộng, giảm rủi ro bị tấn công hoặc rò rỉ thông tin.

Đáng tin cậy và tự chủ

Các nút Fog có thể tiếp tục hoạt động và xử lý dữ liệu ngay cả khi kết nối với Cloud bị gián đoạn đảm bảo tính liên tục của các hoạt động quan trọng, ví dụ như trong một nhà máy sản xuất tự động.

Nhược điểm của Fog computing

Phức tạp trong quản lý

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai và quản lý một mạng lưới Fog rộng lớn có thể rất phức tạp, chúng ta cần phải cấu hình, bảo trì và cập nhật phần mềm cho hàng trăm, thậm chí hàng nghìn nút Fog khác nhau.

Chi phí triển khai ban đầu

Mua sắm và lắp đặt các thiết bị phần cứng tại nhiều địa điểm có thể tốn kém hơn so với việc sử dụng một trung tâm dữ liệu Cloud tập trung.

Hạn chế về tài nguyên

Các thiết bị Fog thường có tài nguyên tính toán và lưu trữ hạn chế hơn nhiều so với các trung tâm dữ liệu Cloud khổng lồ làm cho chúng không phù hợp với các tác vụ xử lý dữ liệu lớn (big data analytics) hoặc các mô hình học máy phức tạp.

So sánh Fog computing và Cloud computing

Để hiểu rõ hơn về Fog computing, chúng ta cần đặt nó bên cạnh Cloud computing – mô hình điện toán tập trung phổ biến hiện nay. Mặc dù có những điểm tương đồng, chúng lại có vai trò hoàn toàn khác nhau.

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa Fog computing và Cloud computing:

Tóm lại, Fog Computing là một mô hình điện toán phân tán mở rộng từ Cloud Computing, với mục tiêu xử lý dữ liệu ngay tại rìa mạng để giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông và tăng cường bảo mật trong khi Cloud Computing tập trung vào khả năng mở rộng lớn và xử lý dữ liệu tập trung từ xa.

Fog computing tối ưu cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh và xử lý dữ liệu lớn ngay tại nguồn trong khi Cloud computing phù hợp với các ứng dụng đòi hỏi lưu trữ dài hạn và phân tích dữ liệu phức tạp.

So sánh Fog computing và Edge computing

Fog computing và Edge computing là hai khái niệm thường bị nhầm lẫn, cả hai đều hướng tới việc xử lý dữ liệu gần nguồn, nhưng có một điểm khác biệt quan trọng.

Fog computing và Edge computing đều là mô hình điện toán phân tán nhằm đưa khả năng xử lý dữ liệu gần hơn với nguồn tạo dữ liệu, tuy nhiên chúng có sự khác biệt về phạm vi và vị trí xử lý cũng như tính chất kiến trúc.

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa Fog computing và Edge computing:

Tiêu chí	Fog Computing	Edge Computing
Vị trí xử lý dữ liệu	Xử lý tại lớp trung gian giữa thiết bị biên và đám mây, tức tại các nút Fog Node như router, switch, gateway	Xử lý ngay tại thiết bị biên tạo dữ liệu như cảm biến, thiết bị IoT, bộ điều khiển nhúng
Phạm vi xử lý	Phân bố rộng hơn, có thể trải từ thiết bị biên đến trung tâm dữ liệu nhỏ cục bộ	Giới hạn gần thiết bị nguồn, tại biên mạng hoặc thiết bị đầu cuối
Mức độ xử lý	Xử lý các tác vụ trung gian, phân tích dữ liệu phức tạp hơn trước khi gửi lên đám mây	Xử lý các tác vụ đơn giản, phản hồi nhanh, dữ liệu nhỏ và gần với cảm biến
Mục tiêu chính	Cân bằng giữa giảm độ trễ, bảo mật và quản lý tài nguyên mạng hiệu quả hơn	Tối ưu độ trễ thấp nhất và phản hồi tức thì
Kiến trúc mạng	Lớp trung gian giữa edge và cloud, với nhiều nút xử lý phân tán	Tập trung xử lý cục bộ tại thiết bị cạnh dữ liệu
Ứng dụng điển hình	Hệ thống IoT lớn, xe tự lái, giám sát thông minh, cần xử lý và phân tích nhiều dữ liệu	Ứng dụng IoT đơn giản, phản hồi thời gian thực, cảm biến, thiết bị nhúng

Edge computing là xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị hoặc biên mạng ngay bên cạnh nguồn dữ liệu, chịu trách nhiệm xử lý tức thời các tác vụ nhanh và đơn giản. Fog computing mở rộng hơn bằng cách tạo một lớp xử lý trung gian trên mạng LAN hoặc lớp biên mạng, xử lý dữ liệu phức tạp hơn và quản lý tài nguyên hiệu quả trước khi truyền dữ liệu lên đám mây, giúp giảm tải cho cloud cũng như tiết kiệm băng thông và giảm độ trễ.

Fog computing được ứng dụng như thế nào trong thực tế?

1. Nhà máy thông minh và công nghiệp 4.0

Trong sản xuất hiện đại, hàng nghìn cảm biến trên dây chuyền sản xuất tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Với Fog computing, dữ liệu này được xử lý ngay tại nhà máy để đưa ra quyết định tức thì, ví dụ như điều chỉnh tốc độ robot hoặc phát hiện lỗi sản phẩm trong thời gian thực. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu thời gian chết.

2. Giao thông thông minh và xe tự lái

Xe tự lái cần đưa ra quyết định trong tích tắc để đảm bảo an toàn. Fog computing cho phép các xe giao tiếp với nhau và với cơ sở hạ tầng giao thông (đèn tín hiệu, cảm biến trên đường) một cách nhanh chóng, giúp xử lý các tình huống nguy hiểm và tránh va chạm.

3. Thành phố thông minh

Các thành phố thông minh sử dụng Fog computing để quản lý các hệ thống như đèn giao thông, camera giám sát, và cảm biến môi trường. Ví dụ, một hệ thống đèn giao thông có thể tự động điều chỉnh dựa trên mật độ xe cộ theo thời gian thực, mà không cần gửi dữ liệu về trung tâm.

4. Y tế từ xa

Các thiết bị y tế có thể liên tục theo dõi tình trạng bệnh nhân. Fog computing cho phép xử lý dữ liệu này ngay tại bệnh viện hoặc phòng khám, giúp các bác sĩ theo dõi sức khỏe bệnh nhân một cách hiệu quả và đưa ra cảnh báo kịp thời.

Các phương pháp tốt nhất cho Fog Computing là gì?

Việc triển khai một hệ thống fog engine luôn có những thách thức riêng. Khi việc quản trị trở nên đơn giản hơn, các doanh nghiệp thường chọn hướng tiếp cận tập trung cho hạ tầng công nghệ của mình.

Tuy nhiên, việc triển khai một tập hợp các thiết bị fog không đồng nhất, phân tán sẽ tạo ra thêm nhiều vấn đề về khả năng tương thích và bảo trì. Sau đây là 10 phương pháp tốt nhất trong Fog Computing:

1. Đảm bảo tính linh hoạt

Điểm mạnh của Fog Computing nằm ở khả năng tích hợp nhiều phần cứng và phần mềm khác nhau. Nếu không có phần mềm giao diện linh hoạt cho việc kết nối này, hệ thống sẽ nhanh chóng trở nên phức tạp.

Khi phát triển các dịch vụ web và API, cần tính đến cả cảm biến vật lý và cảm biến ảo mới. Fog engine phải có khả năng kết nối dễ dàng không chỉ với các nút fog khác mà còn với hệ thống cloud hiện có.

2. Cài đặt một bảng điều khiển (fog console)

Tất cả các nút fog đã cài đặt phải được quản trị viên giám sát và có thể vô hiệu hóa khi cần thiết. Kiến trúc phân tán này được quản lý từ một vị trí trung tâm, giúp loại bỏ rủi ro từ các thiết bị fog “zombie” và duy trì trật tự.

Vì các thành phần fog tuân theo cùng quy định như dịch vụ dựa trên cloud, việc kiểm toán tuân thủ cũng dễ dàng hơn khi có một công cụ báo cáo, ghi log mạnh mẽ và bảng điều khiển quản lý tập trung.

3. Áp dụng cơ chế hạn chế truy cập ở lớp fog node

Trong mô hình cloud truyền thống, người dùng truy cập trực tiếp vào dịch vụ cloud. Do đó, mọi nhà cung cấp cloud đều có hệ thống quản lý truy cập riêng, thường được tích hợp với các sản phẩm IAM từ bên thứ ba.

Trong Fog Computing, lớp fog đóng vai trò trung gian giữa người dùng và cloud. Vì vậy, cùng một quy trình và quy tắc phân quyền phải được áp dụng, và fog engine cần xác định rõ danh tính của người thực hiện yêu cầu dịch vụ.

4. Thiết lập các biện pháp và công cụ bảo mật cần thiết

Bảo mật là một trong những vấn đề chính của Fog Computing vì môi trường này phân tán và cục bộ. Bảo mật tại fog không chỉ dừng ở bước xác thực người dùng. Vì cơ chế truyền dữ liệu chủ yếu là không dây, mọi truyền tải dữ liệu đều phải được mã hóa. Các yêu cầu dịch vụ ứng dụng cần được xác thực bằng chữ ký ứng dụng.

Dữ liệu nhạy cảm của người dùng, dù chỉ được lưu tạm thời, vẫn phải tuân theo luật bảo mật. Ngoài ra, phân tích hành vi người dùng cũng là một lớp bảo vệ bổ sung quan trọng.

5. Giữ cho phần cứng và phần mềm ở mức tối giản

Cần lựa chọn đúng loại phần cứng và phần mềm cho từng cảm biến. Ở lớp fog, việc thêm các thiết bị phức tạp có thể hấp dẫn, nhưng mục tiêu là giữ hệ thống gọn nhẹ. Nếu quá tải, chi phí xử lý trung gian sẽ tăng cao và có thể gây rủi ro bảo mật.

Do đó, cần phân tích kỹ chức năng của từng cảm biến và nút fog đi kèm. Vòng đời của mỗi thành phần fog có thể được tự động hóa và quản lý từ bảng điều khiển chính.

6. Tích hợp chức năng phát hiện và giảm thiểu nguy cơ ở lớp fog

Một trong những biện pháp bảo mật hiệu quả nhất là phát hiện mối đe dọa ngay tại lớp fog trước khi chúng ảnh hưởng đến hạ tầng cloud. Bộ phận bảo mật của fog engine phải được tinh chỉnh để phát hiện bất thường trong hành vi người dùng và ứng dụng.

Vì có quá nhiều phần cứng và phần mềm khác nhau, rất dễ bỏ sót các lỗ hổng. Do đó, cần có quy trình và lịch trình rõ ràng để áp dụng các bản vá và cập nhật bảo mật.

7. Sử dụng phương pháp cân bằng tải phù hợp

Hai lợi ích chính của Fog Computing là giảm độ trễ và tối ưu lưu lượng mạng, nếu các nút fog không được giám sát và cân bằng tải hợp lý, điều này sẽ không đạt được.

Cần tránh tình trạng quá tải hoặc không đủ tải ở các nút fog, các lớp fog được cân bằng tải có thể cải thiện nhiều chỉ số QoS như hiệu suất sử dụng tài nguyên, thông lượng, hiệu năng, thời gian phản hồi, chi phí và mức tiêu thụ năng lượng.

8. Lựa chọn giải pháp lưu trữ phù hợp với nhu cầu

Tùy vào loại cảm biến mà tổ chức sử dụng, các mức lưu trữ sẽ khác nhau. Ổ đĩa quay phù hợp với thư viện dữ liệu lớn, trong khi chip flash nội bộ phù hợp để lưu trữ khóa bảo mật, file log và bảng dữ liệu.

Nếu cần dung lượng lưu trữ trong bộ nhớ lớn, máy chủ dữ liệu là cần thiết, nhưng cần tránh sử dụng quá nhiều trong kiến trúc fog. Khi chọn phần cứng, chi phí lưu trữ trên mỗi GB phải được cân nhắc kỹ.

9. Chú trọng đến hiệu quả năng lượng

Số lượng phần cứng tăng lên đồng nghĩa với nguy cơ tiêu thụ năng lượng nhiều hơn. Để duy trì hiệu quả năng lượng, cần áp dụng các biện pháp như làm mát môi trường, sử dụng chip tiết kiệm điện và chế độ tắt nguồn chọn lọc.

10. Lập kế hoạch cho dịch vụ fog liên tục

Các nút fog phải có khả năng hoạt động độc lập với hệ thống chính và với nhau. Hệ thống cần được thiết kế để đảm bảo tính sẵn sàng cao, tránh tình trạng một nút hỏng khiến toàn bộ dịch vụ bị gián đoạn.

Dựa trên loại và chức năng của từng nút fog, cần xây dựng kế hoạch sao lưu dữ liệu cụ thể và thực hiện thường xuyên.

Câu hỏi thường gặp về Fog Computing (FAQs)

Fog computing có phải là một tiêu chuẩn không?

Fog computing không phải là một tiêu chuẩn đơn lẻ, mà là một kiến trúc tổng thể. Tuy nhiên, nó được hỗ trợ bởi các tiêu chuẩn mở và các tổ chức như OpenFog Consortium, nhằm thúc đẩy sự phát triển và tương thích giữa các nhà cung cấp khác nhau.

Ai là người tiên phong trong lĩnh vực này?

Cisco là công ty đã tiên phong đưa ra khái niệm và mô hình Fog computing từ năm 2012.

Có những công nghệ nào hỗ trợ Fog computing?

Fog computing được xây dựng trên nhiều công nghệ nền tảng, bao gồm IoT (Internet of Things), mạng 5G, AI (trí tuệ nhân tạo) và machine learning (học máy), cùng với các giao thức mạng như MQTT và CoAP.

Điện toán sương mù (Fog computing) đã chứng minh được vai trò quan trọng của mình trong việc giải quyết các thách thức của kỷ nguyên IoT. Bằng cách đưa sức mạnh xử lý đến gần nơi dữ liệu được tạo ra, Fog computing không chỉ giúp giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông mà còn nâng cao tính bảo mật và độ tin cậy của hệ thống. Nó không phải là một sự thay thế cho Cloud computing, mà là một sự bổ sung hoàn hảo, tạo ra một kiến trúc phân tán hiệu quả và mạnh mẽ hơn.