Fog Computing یا محاسبات مه، یک مدل محاسباتی است که برای پردازش دادهها بهطور نزدیکتر به منابع داده (مانند دستگاههای اینترنت اشیا (IoT)) طراحی شده است. این مدل بهعنوان یک لایه میانی بین دستگاههای پایانی و مراکز داده ابری عمل میکند و از منابع محاسباتی، ذخیرهسازی و شبکهسازی در نزدیکی محل تولید دادهها بهره میبرد. در Fog Computing، پردازش دادهها در نودهای پراکندهای که بهطور فیزیکی نزدیک به دستگاهها قرار دارند، انجام میشود، به جای اینکه تمام دادهها به مراکز داده ابری ارسال شوند.
یکی از ویژگیهای برجسته Fog Computing این است که زمان تأخیر پردازش دادهها را کاهش میدهد و از مشکلات مرتبط با ارسال دادهها به مراکز داده دوردست جلوگیری میکند. در این مدل، دادهها بهطور محلی پردازش میشوند و تنها اطلاعات پردازششده یا خلاصهشده به ابعاد بزرگتر ارسال میشود. این امر باعث بهبود سرعت پاسخدهی و کارایی در بسیاری از سیستمها، بهویژه در سیستمهای اینترنت اشیا (IoT) میشود، جایی که نیاز به پردازش سریع دادهها برای تصمیمگیری در زمان واقعی ضروری است.
در Fog Computing، پردازش دادهها معمولاً در گرههای شبکه محلی، مانند روترها یا سوئیچهای شبکه، انجام میشود. این گرهها بهعنوان منابع محاسباتی عمل کرده و اطلاعات را بهصورت محلی پردازش میکنند. به این ترتیب، نیاز به ارسال همه دادهها به پردازشگرهای مرکزی کاهش مییابد و بار ترافیک شبکه کاهش مییابد. این ویژگی میتواند در کاربردهایی که نیاز به تصمیمگیری سریع در محل دارند، مانند اتومبیلهای خودران، نظارت و کنترل محیطهای صنعتی، یا مراقبتهای بهداشتی از راه دور، بسیار مفید باشد.
یکی از مزایای Fog Computing این است که بهطور مؤثری مقیاسپذیری و مدیریت دادهها را در سیستمهای بزرگتر امکانپذیر میکند. بهعنوان مثال، در سیستمهای اینترنت اشیا، تعداد زیادی دستگاه میتوانند بهطور همزمان دادهها را ارسال کنند، اما پردازش همه این دادهها در یک سرور مرکزی میتواند بار زیادی ایجاد کند. با استفاده از Fog Computing، این دادهها بهطور محلی پردازش شده و تنها اطلاعات مورد نیاز به سرور مرکزی ارسال میشود، که باعث کاهش حجم دادهها و افزایش کارایی میشود.
Fog Computing همچنین میتواند بهطور مؤثری به کاهش هزینهها و مصرف انرژی کمک کند. پردازش محلی دادهها نیاز به انتقال دادهها به مراکز داده دوردست ندارد، که این امر باعث کاهش هزینههای انتقال داده و کاهش مصرف انرژی میشود. علاوه بر این، با استفاده از پردازش محلی، سیستمها میتوانند بدون نیاز به ارتباط مداوم با سرورهای ابری بهطور مستقل عمل کنند و در مواقعی که اتصال به اینترنت قطع است، عملکرد خود را حفظ کنند.
با اینحال، یکی از چالشهای Fog Computing امنیت و حریم خصوصی است. دادهها ممکن است در محیطهای مختلف و از طریق شبکههای عمومی ارسال شوند، که این امر میتواند باعث افزایش خطرات امنیتی شود. علاوه بر این، نظارت و مدیریت تعداد زیادی گره محلی در مقیاس بزرگ میتواند دشوار باشد. برای حل این مشکلات، توسعهدهندگان باید مکانیزمهای امنیتی و مدیریت یکپارچه برای Fog Computing ایجاد کنند تا از تهدیدات سایبری جلوگیری شود.
برای درک بهتر این واژه میتوانید از سایت saeidsafaei.ir استفاده کنید و از اسلایدهای محمد سعید صفایی بهره ببرید.
این اسلایدها به بررسی دو حوزه مهم در صنعت کامپیوتر، یعنی امنیت سایبری و پایگاه داده میپردازند. امنیت سایبری شامل ابزارهایی مانند فایروالها، رمزنگاری و سیستمهای شناسایی نفوذ است که هدف آن حفاظت از دادهها و سیستمها در برابر تهدیدات مختلف مانند ویروسها و حملات فیشینگ است. در این بخش، ویژگیهای کلیدی امنیت سایبری شامل محرمانگی، تمامیت و دسترسپذیری دادهها مورد تأکید قرار میگیرد. بخش پایگاه داده به طراحی و پیادهسازی سیستمهای مدیریت داده مانند SQL و NoSQL میپردازد و ویژگیهایی مانند مقیاسپذیری، کارایی و امنیت دادهها را پوشش میدهد. همچنین، دورههای آموزشی برای تقویت مهارتها در این دو حوزه معرفی شده است.
سینتاکس به قوانین و دستورالعملهایی گفته میشود که نحوه نوشتن درست دستورات و کدها را در یک زبان برنامهنویسی تعیین میکند.
کد شیء به کدی اطلاق میشود که پس از ترجمه توسط کامپایلر از کد منبع به زبان ماشین تبدیل شده است. این کد آماده اجرا است.
دستگاههای متصل به شبکه که دادهها را ارسال یا دریافت میکنند، مانند کامپیوترها، سرورها، یا سایر تجهیزات شبکه.
گراف جهتدار گرافی است که در آن یالها جهتدار هستند و از یک گره به گره دیگر اشاره دارند.
محاسبات با عملکرد بالا به استفاده از قدرت پردازشی پیشرفته برای حل مسائل پیچیده و پردازش دادههای بسیار بزرگ اطلاق میشود.
بلاکچین برای هویت دیجیتال به استفاده از فناوری بلاکچین برای ایجاد سیستمهای هویت دیجیتال غیرمتمرکز و ایمن اطلاق میشود.
گردوغبار هوشمند به سنسورها و دستگاههای ریز اشاره دارد که در مقیاس میکرو برای جمعآوری اطلاعات از محیط اطراف استفاده میشوند.
سیستمهای فیزیکی-مجازی به سیستمهایی اطلاق میشود که از ترکیب نرمافزار و سختافزار برای کنترل و تعامل با دنیای فیزیکی استفاده میکنند.
آگاهی مصنوعی به ایجاد سیستمهای هوش مصنوعی اطلاق میشود که قادر به تجربه و درک مشابه انسانها باشند.
فناوری 5G به نسل پنجم ارتباطات بیسیم اطلاق میشود که قادر است سرعت انتقال داده و ارتباطات موبایلی را افزایش دهد.
الگوریتمهای یادگیری عمیق به مدلهایی گفته میشود که از شبکههای عصبی با لایههای متعدد برای یادگیری از دادههای پیچیده استفاده میکنند.
وراثت ویژگیای در برنامهنویسی شیگرا است که به یک کلاس اجازه میدهد ویژگیها و رفتارهای کلاس دیگر را به ارث ببرد.
هوش مصنوعی نسل بعدی به پیشرفتها و روشهای جدید در هوش مصنوعی گفته میشود که بهطور خاص برای حل مسائل پیچیده طراحی شدهاند.
مرکز کنترل شبکه که مسئول مدیریت و تخصیص منابع در شبکه است، بهویژه در روشهای دسترسی پویا مانند DDMA.
محاسبات فضایی به استفاده از سیستمهای پردازش دادهها با استفاده از دادههای مکانی و جغرافیایی اطلاق میشود.
شبکهای کوچک که با محوریت یک فرد شکل میگیرد و معمولاً محدودهای به وسعت ۱۰ متر را پوشش میدهد.
هرگونه تغییر فیزیکی که برای انتقال اطلاعات از یک نقطه به نقطه دیگر استفاده میشود. این تغییرات میتوانند الکتریکی، نوری یا صوتی باشند.
شبکههای مولد رقابتی (GANs) دو شبکه عصبی را برای تولید دادههای جدید از دادههای واقعی به کار میگیرد.
هوش مصنوعی لبه (Edge AI) استفاده از مدلهای یادگیری ماشین و پردازش دادهها را در دستگاههای لبه شبکه (نزدیک به کاربر) تسهیل میکند.
بلاکچین برای اینترنت اشیاء به استفاده از بلاکچین برای اتصال دستگاههای IoT و مدیریت دادهها بهصورت امن و شفاف اشاره دارد.
فرآیند ذخیرهسازی نسخه پشتیبان از دادهها به منظور حفظ آنها در صورت از دست رفتن اطلاعات اصلی.
الگوریتمهای ژنتیک به روشهای محاسباتی اطلاق میشود که از فرآیندهای طبیعی تکامل برای حل مسائل پیچیده استفاده میکنند.
یک نیبل معادل 4 بیت است و معمولاً برای نمایش یک نیمکلمه در سیستمهای کامپیوتری استفاده میشود.
میزان دادهای که در واحد زمان توسط یک دستگاه فیزیکی قابل ارسال یا دریافت باشد، معمولاً بر حسب بیت بر ثانیه (bps) اندازهگیری میشود.
محاسبات هولوگرافیک به استفاده از فناوریهای هولوگرام برای پردازش و تجزیه و تحلیل دادهها در فضای سهبعدی اشاره دارد.
کاربردهای زیستشناسی مصنوعی به استفاده از مهندسی و علم زیستی برای طراحی و ایجاد موجودات یا فرآیندهای مصنوعی گفته میشود.
متد مشابه به تابع است اما معمولاً در زبانهای شیگرا استفاده میشود و متعلق به یک کلاس خاص است. متدها میتوانند بر روی دادههای شی عمل کنند.
فرآیندی که در آن هر لایه از مدل OSI اطلاعات کنترلی را به دادهها اضافه میکند تا آنها را برای لایه پایینتر آماده کند.
فراخوانی بهوسیله مرجع یعنی زمانی که آدرس حافظه متغیر به تابع ارسال میشود و در نتیجه تغییرات انجامشده در داخل تابع روی متغیر اصلی اثر میگذارد.
وسایل نقلیه خودران به خودروهایی اطلاق میشود که قادر به حرکت بدون نیاز به راننده انسان هستند و از فناوریهای پیشرفته برای تشخیص و تصمیمگیری استفاده میکنند.
یک گیگابایت معادل ۱۰^۹ بایت یا 1,073,741,824 بایت است و معمولاً برای اندازهگیری ظرفیت ذخیرهسازی استفاده میشود.
آزادسازی حافظه به فرآیند آزاد کردن حافظه اختصاصیافته به برنامه یا دادهها پس از پایان استفاده از آنها اطلاق میشود.
روشی برای هدایت بستهها در شبکههای IP که از برچسبهای خاص برای مسیریابی استفاده میکند.
پروتکلی مشابه با OSPF که برای مسیریابی در لایه ۲ مدل OSI طراحی شده است.
محاسبات بدون سرور مدلی است که به توسعهدهندگان این امکان را میدهد که بدون نیاز به مدیریت سرور، کد خود را اجرا کنند.
