Original Title: All One Needs to Know about Fog Computing and Related Edge Computing Paradigms: A Complete Survey
Source: www.researchgate.net
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

អ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលអ្នកត្រូវដឹងអំពីការគណនាបែប Fog Computing និងគំរូ Edge Computing ដែលពាក់ព័ន្ធ៖ ការស្ទង់មតិពេញលេញ

ចំណងជើងដើម៖ All One Needs to Know about Fog Computing and Related Edge Computing Paradigms: A Complete Survey

អ្នកនិពន្ធ៖ Ashkan Yousefpour (UC Berkeley), Caleb Fung (UT Dallas), Tam Nguyen (Georgia Tech), Krishna Kadiyala (UT Dallas), Fatemeh Jalali (IBM Research), Amirreza Niakanlahiji (UNC Charlotte), Jian Kong (UT Dallas), Jason P. Jue (UT Dallas)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ Journal of Systems Architecture, August 2018

វិស័យសិក្សា៖ Computer Science / Distributed Computing

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការកើនឡើងយ៉ាងគំហុកនៃឧបករណ៍ IoT បង្កើតទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ ដែលប្រព័ន្ធ Cloud បច្ចុប្បន្នពិបាកនឹងដំណើរការក្នុងល្បឿនលឿន (ultra-low latency) ដែលទាមទារឱ្យមានគំរូនៃការគណនាឱ្យកាន់តែខិតជិតទៅនឹងប្រភពទិន្នន័យ (network edge)។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្ទង់មតិដ៏ទូលំទូលាយនេះផ្តល់នូវការបង្រៀនជាមូលដ្ឋាន ស្នើឡើងនូវការចាត់ថ្នាក់ប្រធានបទស្រាវជ្រាវ (taxonomy) និងប្រៀបធៀប Fog computing ជាមួយនឹងគំរូពាក់ព័ន្ធ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Cloud Computing
ការគណនាលើពពកកុំព្យូទ័រ (Cloud Computing)
មានសមត្ថភាពគណនានិងផ្ទុកទិន្នន័យខ្ពស់បំផុត ព្រមទាំងផ្តល់នូវសេវាកម្មដែលអាចពង្រីកទំហំបានតាមតម្រូវការ (Scalability)។ មានភាពយឺតយ៉ាវខ្ពស់ (High latency) ដោយសារចម្ងាយឆ្ងាយពីប្រភពទិន្នន័យ និងទាមទារការតភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតជានិច្ច។ ស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យធំៗ (Big Data) និងការរក្សាទុកទិន្នន័យរយៈពេលវែង ប៉ុន្តែមិនឆ្លើយតបលឿនគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់កម្មវិធី IoT ដែលត្រូវការពេលវេលាជាក់ស្តែង (Real-time)។
Fog Computing
ការគណនាបែប Fog (Fog Computing)
កាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវយ៉ាងខ្លាំង (Ultra-low latency) សន្សំសំចៃកម្រិតបញ្ជូន (Bandwidth) និងអាចដំណើរការនៅពេលប្រព័ន្ធអ៊ីនធឺណិតខ្សោយ។ ថាមពលគណនានិងផ្ទុកទិន្នន័យមានកម្រិតជាង Cloud ព្រមទាំងមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគ្រប់គ្រងបណ្តាញឧបករណ៍ចម្រុះជាច្រើន (Heterogeneity)។ បង្កើតបានជាស្ថាបត្យកម្មផ្ដេក (Horizontal architecture) ដែលចែកចាយមុខងារគណនានិងរក្សាទុកឱ្យនៅជិតឧបករណ៍ IoT បំផុតដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យបានលឿន។
Multi-access Edge Computing (MEC)
ការគណនា Multi-access Edge
ផ្តល់សមត្ថភាពគណនានៅទីតាំងស្ថានីយ៍បណ្តាញទូរស័ព្ទ (RAN) ដែលល្អបំផុតសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់បណ្តាញ 4G/5G។ ជាទូទៅត្រូវបានកំណត់ព្រំដែនត្រឹមតែហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរបស់អ្នកផ្តល់សេវាទូរគមនាគមន៍ប៉ុណ្ណោះ (Less global) បើធៀបនឹង Fog។ បង្កើនគុណភាពសេវាកម្ម (QoS) សម្រាប់កម្មវិធីលើទូរស័ព្ទចល័តដូចជា វីដេអូស្ទ្រីម និងរថយន្តតភ្ជាប់បណ្តាញ (Connected Vehicles)។
Mist Computing
ការគណនាបែប Mist (ចំណុចចុងបំផុតនៃបណ្តាញ)
រក្សាឯកជនភាពបានល្អបំផុតដោយដំណើរការទិន្នន័យនៅលើឧបករណ៍ IoT ផ្ទាល់ដោយមិនបាច់បញ្ជូនទៅណា។ មានធនធានគណនា និងថាមពលថ្មមានកម្រិតខ្លាំងបំផុត។ ជួយកាត់បន្ថយបន្ទុកបញ្ជូនទិន្នន័យទាំងស្រុងទៅកាន់បណ្តាញកណ្តាល និងស័ក្តិសមសម្រាប់ឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ប្រចាំថ្ងៃ (Wearables/Sensors)។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ដោយសារឯកសារនេះជាការស្ទង់មតិទូលំទូលាយ ការចំណាយធនធានអាស្រ័យលើទំហំនៃការអនុវត្តជាក់ស្តែង ប៉ុន្តែវាទាមទារការរួមបញ្ចូលគ្នានូវឧបករណ៍បណ្តាញ សូហ្វវែរអភិវឌ្ឍន៍ និងចំណេះដឹងផ្នែក IoT ស៊ីជម្រៅ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រមូលផ្តុំឯកសារស្រាវជ្រាវទូទាំងពិភពលោក ដែលភាគច្រើនចេញពីប្រទេសអភិវឌ្ឍន៍ និងក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗ (ឧទាហរណ៍ Cisco, IBM, OpenFog Consortium) ដែលមានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទំនើបស្រាប់។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជាដែលតំបន់ខ្លះនៅមានកម្រិតផ្នែកអ៊ីនធឺណិត បរិបទនៃការសិក្សានេះអាចខុសគ្នាបន្តិចបន្តួច ប៉ុន្តែវាជាដំណោះស្រាយដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់ការដោះស្រាយបញ្ហាអ៊ីនធឺណិតមិនសូវរលូន និងកាត់បន្ថយចំណាយលើកម្រិតបញ្ជូន។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

គំរូ Fog Computing មានសារៈសំខាន់ និងអាចអនុវត្តបានយ៉ាងល្អនៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា ជាពិសេសសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធ IoT ដែលមិនពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើអ៊ីនធឺណិតល្បឿនលឿនគ្រប់ពេលវេលា។

សរុបមក ការអនុវត្ត Fog Computing អាចជួយប្រទេសកម្ពុជាក្នុងការកាត់បន្ថយការពឹងផ្អែកលើ Cloud កម្រិតខ្ពស់ សន្សំសំចៃការចំណាយលើកម្រិតបញ្ជូនអ៊ីនធឺណិត និងជំរុញនវានុវត្តន៍ IoT នៅទូទាំងប្រទេសប្រកបដោយនិរន្តរភាព។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះ និងស្ថាបត្យកម្មយោង: និស្សិតគួរស្វែងយល់ពីស្ថាបត្យកម្មដែលបានរៀបរាប់ក្នុងឯកសារ ជាពិសេសស្ថាបត្យកម្មយោង OpenFog Reference Architecture និងការកំណត់ស្តង់ដារ IEEE 1934 ដើម្បីយល់ច្បាស់ពីការរៀបចំប្រព័ន្ធពីចំណុច IoT ទៅកាន់ Cloud ។
  2. ពិសោធន៍ជាមួយកម្មវិធីក្លែងធ្វើ (Simulation Tools): ចាប់ផ្តើមប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ក្លែងធ្វើដូចជា iFogSimEdgeCloudSim ដើម្បីសាកល្បងរៀបចំប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រស្រមោល និងវាស់ស្ទង់ពីកម្រិតភាពយឺតយ៉ាវ (Latency) ការប្រើប្រាស់ថាមពល និងចរាចរណ៍បណ្តាញ។
  3. បង្កើតគម្រោងគំរូខ្នាតតូច (Prototyping) ដោយប្រើប្រាស់ Hardware ជាក់ស្តែង: សាងសង់ Fog Node ខ្នាតតូចដោយខ្លួនឯង ដោយប្រើប្រាស់ Raspberry Pi ភ្ជាប់ជាមួយសេនស័រ (Sensor) ផ្សេងៗ និងដំណើរការសូហ្វវែរ Docker ដើម្បីតេស្តការវិភាគទិន្នន័យ (Data Processing) និងការរៀបចំ Container នៅទីតាំង Edge ផ្ទាល់។
  4. អភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងបណ្តាញ និងការបែងចែកការងារ (Task Offloading): សិក្សាអំពីការប្រើប្រាស់ Software-Defined Networking (SDN) ដើម្បីបង្កើតក្បួនដោះស្រាយសម្រាប់បែងចែកការងារកុំព្យូទ័រ (Task Offloading) ឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពរវាងឧបករណ៍ IoT, Fog Nodes, និងប្រព័ន្ធ Cloud។
  5. ផ្តោតលើសុវត្ថិភាព និងភាពឯកជននៃទិន្នន័យនៅកម្រិត Edge: ធ្វើការអភិវឌ្ឍយន្តការសុវត្ថិភាពស្រាលៗ (Lightweight Security Protocols) ដូចជាការអ៊ិនគ្រីបទិន្នន័យ (Encryption) និងការផ្ទៀងផ្ទាត់សិទ្ធិ ដោយប្រើ MQTT ដើម្បីការពារប្រព័ន្ធ Fog ពីការវាយប្រហារតាមបណ្តាញនានាមុននឹងយកទៅអនុវត្តជាក់ស្តែងក្នុងបរិស្ថានពិត។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Fog Computing ជាប្រព័ន្ធស្ថាបត្យកម្មកុំព្យូទ័រដែលទាញយកសមត្ថភាពផ្ទុកទិន្នន័យ និងការគណនាពី Cloud ឱ្យមកនៅជិតឧបករណ៍ IoT បំផុត (ដូចជាតាមរយៈ Router ឬ Gateway) ដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យបានលឿន និងកាត់បន្ថយការពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើប្រព័ន្ធអ៊ីនធឺណិតកណ្តាល។ ដូចជាការបើកសាខាធនាគារនៅតាមស្រុក ឬភូមិ ដើម្បីកុំឱ្យប្រជាជនត្រូវធ្វើដំណើរ ឬរង់ចាំយូរក្នុងការស្នើសុំសេវាកម្មពីទីស្នាក់ការកណ្តាលក្នុងរាជធានី។
Multi-access Edge Computing (MEC) ជាបច្ចេកវិទ្យាដែលដាក់ម៉ាស៊ីនមេ (Servers) ផ្ទាល់នៅជាប់នឹងបង្គោលអង់តែនទូរស័ព្ទ (RAN) ដើម្បីប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យពីទូរស័ព្ទដៃ ឬរថយន្តដោយផ្ទាល់ភ្លាមៗ សម្រាប់បម្រើដល់កម្មវិធីដែលត្រូវការល្បឿនលឿនខ្លាំង (ultra-low latency)។ ដូចជាការតម្កល់កុំព្យូទ័រនៅតាមបញ្ជរគិតលុយផ្លូវល្បឿនលឿន ដើម្បីជួយកាត់កងប្រាក់ភ្លាមៗដោយមិនបាច់រង់ចាំការបញ្ជាក់ពីធនាគារកណ្តាល។
Task Offloading ជាដំណើរការនៃការបោះទម្លាក់ការងារដែលត្រូវការកម្លាំងម៉ាស៊ីនខ្លាំង (Heavy computation) ពីឧបករណ៍តូចៗដែលខ្សោយថ្ម (ដូចជាកាមេរ៉ា ឬសេនស័រ) ទៅឱ្យម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រធំៗនៅជិតនោះ (Fog Node) ជាអ្នកជួយគណនាជំនួស រួចទើបបញ្ជូនចម្លើយត្រលប់មកវិញ។ ដូចជាសិស្សបឋមសិក្សាយកលំហាត់គណិតវិទ្យាដ៏ស្មុគស្មាញទៅឱ្យលោកគ្រូជួយដោះស្រាយជំនួស ដើម្បីសន្សំពេលវេលា និងកម្លាំង។
Software-Defined Networking (SDN) ជាបច្ចេកវិទ្យាដែលប្រើប្រាស់កម្មវិធីសូហ្វវែរកណ្តាល ដើម្បីបញ្ជា និងគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ទិន្នន័យនៅក្នុងបណ្តាញកុំព្យូទ័រទាំងមូល ដោយមិនបាច់ចុះទៅកំណត់ (Configure) ឧបករណ៍នីមួយៗ (ដូចជា Router, Switch) ដោយផ្ទាល់ដៃឡើយ។ ដូចជាប៉ូលីសចរាចរណ៍ដែលអង្គុយនៅក្នុងបន្ទប់បញ្ជាកាមេរ៉ា ហើយអាចចុចបញ្ជាបិទបើកភ្លើងស្តុបនៅគ្រប់ផ្លូវកែងទាំងអស់ក្នុងទីក្រុងដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
Virtual Machine (VM) Migration ជាការផ្លាស់ទីកម្មវិធី ឬប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការទាំងមូល (ម៉ាស៊ីននិម្មិត) ពីម៉ាស៊ីនមេ (Server) មួយទៅម៉ាស៊ីនមេមួយទៀតដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងមិនមានការរអាក់រអួល នៅពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់ផ្លាស់ទីទីតាំងរបស់ពួកគេ ដើម្បីរក្សាល្បឿនសេវាកម្ម។ ដូចជាការផ្លាស់ប្តូរគ្រែអ្នកជំងឺពីបន្ទប់មួយទៅបន្ទប់មួយទៀតយ៉ាងរលូន ដោយមិនចាំបាច់ដកសេរ៉ូម ឬផ្តាច់ម៉ាស៊ីនអុកស៊ីសែនសូម្បីមួយវិនាទី។
Mist Computing ជាគំរូនៃការគណនាដែលរុញការកែច្នៃទិន្នន័យឱ្យទៅដល់ចំណុចចុងបំផុតនៃបណ្តាញ (Extreme edge) ពោលគឺតម្រូវឱ្យឧបករណ៍ IoT ផ្ទាល់ (ដូចជាកាមេរ៉ាសុវត្ថិភាព ឬនាឡិកាឆ្លាតវៃ) ធ្វើការវិភាគទិន្នន័យដោយខ្លួនឯងបន្តិចបន្តួច មុននឹងបញ្ជូនទៅកាន់ Fog ឬ Cloud។ ដូចជាសន្តិសុខយាមទ្វាររោងចក្រដែលអាចសម្រេចចិត្តបើកទ្វារឱ្យបុគ្គលិកចូលដោយខ្លួនឯង (តាមរយៈការមើលកាត) ដោយមិនបាច់តេសុំការអនុញ្ញាតពីប្រធានរាល់ដង។
Orchestration ជាប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលជួយចាត់ចែង បែងចែកធនធានកុំព្យូទ័រ (CPU, RAM) និងដោះស្រាយបញ្ហាផ្សេងៗទៅឱ្យកម្មវិធីរាប់ពាន់ដែលកំពុងដំណើរការនៅលើបណ្តាញ Fog/Edge ដ៏ស្មុគស្មាញ ដើម្បីឱ្យពួកវាធ្វើការស៊ីចង្វាក់គ្នា។ ដូចជាអ្នកដឹកនាំវង់តន្ត្រីអ័រគេស្ត្រា (Conductor) ដែលប្រើដំបងបញ្ជាឱ្យអ្នកលេងឧបករណ៍តន្ត្រីនីមួយៗលេងត្រូវតាមចង្វាក់ ដើម្បីបង្កើតជាបទចម្រៀងដ៏ពិរោះ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖