Fog Computing-II-XJtFgzn4ug8

हैलो।
 इसलिए, हम क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) पर हमारी चर्चा जारी रखेंगे, बल्कि हम धुंध कंप्यूटिंग (fog computing) पर हमारी चर्चा जारी रखेंगे।
 तो, हमने पिछले व्याख्यान या, धुंध पर पिछली चर्चा में जो देखा है, उसमें क्लाउड (cloud) पर सभी डेटा सेवाओं और अनुप्रयोगों को पुष (push) करने के बजाय कई एप्लिकेशन की आवश्यकता है।
 चाहे आप बहुत कम स्तर पर कर सकें, बैंडविड्थ अधिभार (bandwidth limitations) जैसे, बैंडविड्थ सीमाओं को कम करने की कुछ आवश्यकताएं हैं और कुछ चीजें वास्तविक समय के अनुप्रयोग हैं।
आपको कुछ वास्तविक समय एप्लिकेशन करने की आवश्यकता है, जो क्लाउड (cloud) को सब कुछ पुष (push) करने की बजाय नेटवर्क के किनारे के अंत में प्रतिक्रिया प्रक्रिया इत्यादि, में अधिक समय लग सकता है।
 इसलिए, इसे संभालने के लिए, हमें कुछ कार्यक्षमताओं को नेटवर्क के किनारे या मध्यवर्ती स्तर पर पुष (push) करने की आवश्यकता है, और हमने यह भी देखा है, कि सभी मामलों में हमें सब कुछ होने की आवश्यकता नहीं है, क्लाउड में (push) किया है, विशेष रूप से जुड़े वाहनों जैसे अनुप्रयोगों की तरह या आप उस स्ट्रीटलाइट या ट्रैफिक लाइट मैनेजमेंट हैं, जहां यह अधिक घटना स्थानीयकृत है।
 तो, यह उन वस्तुओं के साथ अधिक सौदा है, जो आस-पास की जगहों पर हैं।
 तो, यह नहीं है की चीजों को सभी डेटा (push) करने की की बहुत आवश्यकता नहीं है।
 फिर से सेंसर के विशाल प्रकोप के साथ और उस मामले के लिए आईओटी (IoT) के लिए, वहां उत्पन्न डेटा की एक बड़ी मात्रा है, जहां क्लाउड (cloud) को कच्चे डेटा को प्रोसेसिंग के लिए भेजने की बजाय, हम एक पूर्व प्रसंस्करण कर सकते हैं, या हम कुछ प्रकार के कह सकते हैं।
 जानकारी के एकत्रीकरण और आगे प्रसंस्करण के लिए इसे क्लाउड (cloud) पर (push) करदें।
 तो, उन सभी चीजों को देखने में समग्र रूप से, इस डेटा सेवाओं को क्लाउड (cloud) से थोड़ा नीचे लाने की आवश्यकता है, जिसे हम कुछ मामलों में धुंधला या धुंध कंप्यूटिंग (fogging or fog computing) कहते हैं।
 लोग इसेएज कंप्यूटिंग (edge computing) के रूप में भी कहते हैं, या चीजों का एक वितरित घटना है।
 कुछ विशेषताएं हैं, जो हमने क्लाउड (cloud) में देखा है, उसे यहां पर रखा जाना चाहिए, जैसे स्केलेबिलिटी अनंत स्केलिंग या स्केलिंग पे जैसे कि आप मॉडल या मीट्रिक सेवाओं (scalability infinite scaling or scaling pay as you go model or metered services) पर जाते हैं और बुनियादी सुविधाओं को बुनियादी चीजों की तरह चीजों की स्थिति और कई अन्य विशेषताओं या क्लाउड (cloud) को प्रदान करना चाहते थे, क्लाउड (cloud) की तरफ बढ़ने की औसत प्रेरणा को भी धुंध (fog) द्वारा समर्थित किया जाना चाहिए।
 तो, यही चीजों की ज़रूरत है और ऐसा नहीं है, कि सभी को एक विशेष आवेदन दिया गया है, चीजों के किनारे पर सब कुछ डाला जाना चाहिए, हम क्लाउड (cloud) एंड पर आंशिक रूप से इंटरमीडिएट या नेटवर्क के किनारे पर साकेत हैं।
 इसलिए, यह विभिन्न प्रकार की चुनौतियों को लाएगा जो, हम आज की बातों में देखने की कोशिश करेंगे कि, विभिन्न प्रकार की चीजें क्या हैं।
 धुंध (fog) क्या हैं।
 धुंध (fog) उपकरण इतने संसाधन तक नहीं पहुंचते हैं, जैसे कि वे इंटरमीडिएट रूटर जैसे डिवाइस हैं, या समय पर सेंसिंग डिवाइस या बनाम तैनाती के उस विशेष सेंसर परिनियोजन सिंक नोड की सिंक जो वास्तव में नहीं है।
 तो, क्लाउड (cloud) पर ठंडा नहीं है, क्योंकि यह बैकएंड उच्च संसाधन क्लाउड (cloud) पर ठंडा था।
 इसलिए, संसाधन प्रबंधन इस प्रकार की घटना की सफलता के एक बड़े तरीके से आता है।
 तो, अब हम धुंध कंप्यूटिंग (fog computing) के बारे में बात करेंगे।
 तो, हम क्या देखते हैं कि क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) स्केलेबल, स्केलेबिलिटी संसाधन प्रावधान प्रदान करने के साथ-साथ बड़ी मात्रा में डेटा से खुफिया प्रदान करके आईओटी उपकरणों (IoT devices) या आईओटी (IoT) की क्षमता को साकार करने में मदद करने में सक्षम है।
 तो, एक स्केलेबिलिटी संसाधन प्रावधान है और दूसरा अंत यह मूल रूप से आंकड़ों से डेटा खनन करने के लिए, कुछ प्रकार है, जो डेटा खनन कर सकता है, जो बैकएंड पर है।
 हम यहाँ मशीन लरनिंग एल्गोरिदम (machine learning algorithms) का प्रकार चला सकतें हैं।
 लेकिन क्लाउड में विशेष रूप से रीयल टाइम विलंबता के संदर्भ में कुछ सीमाएं हैं, सही, सेकेंड या मिलीसेकंड में आवश्यक प्रतिक्रिया या माइक्रोसॉंड संवेदनशील अनुप्रयोगों को इसके, अनुप्रयोग दुर्घटना के मामले में पसंद है।
 अगर कार की टक्कर हो रही है और यदि ऐसी कारें बुद्धिमान कार हैं, तो हम क्या कहते हैं, कि नियमित विज्ञापन नेटवर्क या चीजें हैं।
अगर हमें क्लाउड पर इस नीति और संबंधित जानकारी को पुष (push) करना है, तो इसे परिष्कृत करें और आस-पास के क्लाउड से स्थान इत्यादि को ढूंढें, शायद उस समय तक, कुछ और अधिक आवेदकों की दुर्घटना हो सकती है।
 इसलिए, यह एक बहुत ही स्थानीय तरीके से किया जा सकता था, जहां क्लाउड को ले जाने और प्रसंस्करण करने के बजाय मैं, स्थानीय और असंभव तरीके से इसे कर सकता था।
 तो, इस तरह के वास्तविक समय अनुप्रयोगों; जहां यह दुर्घटना प्रबंधन या कुछ अन्य प्रकार के अनुप्रयोगों को हम देखते हैं, कि ऐसा करने की एक संभावित घटना हो सकती है।
 तो, वास्तविक समय विलंबता संवेदनशील अनुप्रयोगों को तेजी से सेवा देने के लिए धुंध कंप्यूटिंग (fog computing) का निर्माण किया गया है।
 यह वास्तविक समय की सेवा के लिए बनाया गया है और यह तेज है।
 धुंध कंप्यूटिंग (fog computing), धुंध के लिए उपलब्ध डेटा के स्थानीय ज्ञान का लाभ उठाती है और तेजी से अनुप्रयोग प्रदान करके डेटा से अंतर्दृष्टि खींचती है।
 तो, सबसे पहले वास्तविक समय विलंबता या वास्तविक समय अनुप्रयोगों को सेवा देने का आदेश है, या जो समय संवेदनशील अनुप्रयोग हैं और यह भी लाभान्वित है।
 नोड के लिए उपलब्ध स्थानीय स्तर पर डेटा का, स्थानीय ज्ञान और तेजी से प्रतिक्रिया से डेटा से अंतर्दृष्टि खींचता है।
 तो, यह वास्तव में उस धुंध के पर्यावरण को देखने की कोशिश करता है।
 अब, हमने इस तस्वीर को पहले धुंध पर हमारी चर्चा में देखा है, जैसे कि हमारे पास इनमें से एक सेंसर और मोबाइल डिवाइस में क्लाउड (cloud) में से एक है, जो डेटा इंटरमीडिएट डिवाइस में योगदान देने के लिए हैं, वह इस धुंध का निर्माण कर सकता है।
 इसलिए, यह उस अधिकार के लिए, विशेष रूप से स्थापित नहीं किया जा सकता है।
 इसलिए, हम राउटर या गेटवे कुछ सिस्टम (routers or gateways)और अन्य डिवाइस कह रहे हैं, जो मूल रूप से संचार कर रहे हैं, जिसका मूल रूप से क्लाउड को संवेदी डेटा (sensed data) के मध्यवर्ती संचार के लिए उपयोग किया जाता है।
 इसलिए, वे एक स्टोर के रूप में काम करने के कुछ प्रकार के रूप में संचारित होते हैं और वहां से आगे बढ़ते हैं, कि क्या हम स्टोर प्रक्रिया को आगे बढ़ा सकते हैं और कुछ स्थानीय चीजों को दूसरे स्तर पर, उच्च स्तर के लिए अग्रेषित करने की आवश्यकता है, चीज़ों या शायद एक बड़े भौगोलिक स्थान पर एकत्रीकरण जब चीजें से अलग सेंसर आते हैं, फिर भी हम स्थानीय स्तर पर डेटा का उपयोग करने के बारे में एक स्थानीय घटना बना सकते हैं।
 तो, हम क्या देखते हैं, कि अधिक कंप्यूटिंग शक्ति तो, अंत में अधिक भंडारण है।
 इसलिए, जो अनुप्रयोग अधिक कंप्यूटिंग गहन हैं, उन्हें दूसरे छोर पर पुष (push) किया जा सकता है, जबकि अधिक इंटरैक्टिव या अधिक प्रतिक्रियाशील निचले सिरे पर हो सकते हैं।
 तो, ये चीजों के 2 पक्ष हैं।
 तो, मध्यवर्ती में, हमारे पास धुंध हैं, या यहां तक ​​कि कुछ मामलों में, इन इंटर फ्रंटेंड (inter frontend devices) डिवाइस कुछ प्रकार की गणना कर सकते हैं और डेटा को एकत्र कर सकते हैं और चीजों के साथ भी यही कर सकते हैं।
 इसलिए, यदि आप क्लाउड और धुंध के बीच तुलना करने या विपरीत करने की कोशिश करते हैं, तो हमने देखा है कि, जैसे हमने पहले व्याख्यान में चर्चा की है, कि ये प्रतिस्पर्धी माध्यम नहीं हैं, इस अर्थ में वे एक को प्रतिस्थापित नहीं कर रहे हैं।
 तो, यह क्या करने की कोशिश कर रहा है, यह एक तरीका है, एक साथी मोड में है, कुछ चीजें जिन्हें क्लाउड में बेहतर किया जा सकता है और वहां किया जाना चाहिए और धुंध उन चीजों के उचित ऑर्केस्ट्रेशन (orchestration) में करना चाहिए ताकि ऑर्केस्ट्रेशन (orchestration) की आवश्यकता हो।
 इसलिए, अगर हम क्लाउड और धुंध की आवश्यकता को देखते हैं।
 तो, अगर हम विलंबता कहते हैं।
 तो, क्लाउड में यह जादा या धुंध में कम है।
 इसलिए, विलंबता एक उच्च देरी जिटर (jitter) निश्चित रूप से तब कहती है, कि उच्च आमतौर पर उच्च होता है और यह धुंध में बहुत कम होता है, इंटरनेट के भीतर सर्वर नोड्स का स्थान होता है, जबकि स्थानीय नेटवर्क के किनारे पर है।
 इसलिए, जहां क्लाउड के मामले में सर्वर नोड्स स्थित हैं, यह इंटरनेट पर है, तो आपको वास्तव में यह नहीं पता, कि सेवाओ को अमेज़ॅन या Google या माइक्रोसॉफ्ट या आईबीएम (Amazon or Google or Microsoft or IBM) में, या कहां दिया जाता है।
 तो, खेल या और कुछ भी तो, हम क्या करें? हम मूल रूप से अपने पोर्टल या लिंक से जुड़ते हैं और हमें वास्तव में यह नहीं पता कि आपका आवेदन कहां किया जा रहा है।
 ऐसा नहीं है, कि आप नहीं जानते, आप जानते हैं, लेकिन फिर भी, वे अपने संसाधन प्रबंधन और प्रावधान और चीज़ के प्रकार पर करते हैं।
 तो, इंटरनेट पर हम यही कहते हैं, जबकि यदि आप उस धुंध के परिदृश्य को देखते हैं।
 तो, यह स्थानीय नेटवर्क के किनारे पर अधिक है, जैसे कि मैं तापमान संवेदना का एकत्रीकरण और इस विशेष कमरे का डिज़ाइन ले रहा हूं, जिसके साथ 10 विषम सेंसर कह रहे हैं, तो मैं जो कर रहा हूं, वह मूल रूप से स्थानीय रूप से है और मुझे पता है कि इस विशेष कमरे में सर्वर उस चीजों के लिए काम कर रहा है या सर्वर जो इस विशेष कमरे के लिए सेवा कर रहा है, चीजों पर काम कर रहा है, कभी-कभी उपयोगी होता है, क्योंकि अगर आप कुछ भीड़ या चीजों में कुछ समस्या देख सकते हैं।
 चीजों को संबोधित करते समय कई चुनौतियां होती हैं, यह एक सुरक्षा छेड़छाड़ भी हो सकती है, क्योंकि आप जानते हैं, अगर तापमान सर्वर द्वारा महसूस किया जा रहा है और यह चीजों को भेज रहा है और यदि आवास में यह विशेष प्रयोगशाला या कमरा महत्वपूर्ण अन्य सिस्टम है।
 तो, मैं मूल रूप से उस सर्वर पर हमला कर सकता हूं और कह सकता हूं, कि कुछ विनिर्माण, यहां तक ​​कि तापमान या साधन पर्यावरण संवेदना कुछ अनुमति दे रहा है, मैं कहता हूं, कि उस तरह की चीज़ पर सब कुछ ठीक हो रहा है।
 तो, गिरावट और चीजों की आवश्यकता है और दूसरा, इसे उन अनुप्रयोगों के प्रकार को पूरा करने के लिए संसाधन होना चाहिए जिन्हें, मैं करने की कोशिश कर रहा हूं।
 आमतौर पर क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) के मामले में क्लाइंट और सर्वर के बीच की दूरी मल्टी हॉप (multi hop)है।
 आप क्लाउड के मामले में, आम तौर पर इस मानक नेटवर्किंग का उपयोग कर रहे हैं।
 एक धुंध के मामले में यह एक हॉप (one hop) हो सकता है।
 तो, वे क्लाइंट से सर्वर पर एक हॉप दूरी पर है।
 क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) 1 के मामले में सुरक्षा; 1 तर्क यह अपरिभाषित है, यह इस अर्थ में अपरिभाषित है, कि उपयोगकर्ता और मेरे पास चीजों पर अधिक नियंत्रण नहीं है।
 तो, यह उस अर्थ में है, यह अपरिभाषित है, जबकि यहां यह परिभाषित किया जा सकता है, कि आपके पास स्थानीय चीजें हैं, जिन पर चीज पर आप कुछ नियंत्रण कर सकते हैं।
 इसलिए, आप इन विशेष उपकरणों पर कुछ नियंत्रण रख सकते हैं या संगठन डिवाइस पर नियंत्रण रख सकता है और कुछ सुरक्षा सुनिश्चित करने का प्रयास कर सकता हूं, जैसे कि मैं यातायात प्रकाश कहता हूं।
 तो, एक विशेष शहर के, तो किसी विशेष क्षेत्र के उस सर्वर में यातायात प्रकाश प्रबंधन उस शहर के यातायात प्राधिकरण के तहत है।
 इसलिए, उनके पास क्लाउड पर पूरी तरह से नियंत्रण था।
 इसलिए, आप नहीं जानते कि डेटा या एप्लिकेशन क्या कर रहे हैं, जो कि उस सेवा प्रदाता पर आधारित है।
 डेटा एनरोटर (enrooter) पर हमला हुआ।
 तो, एनरोट (enrooter)डेटा में क्या, क्लाउड के मामले में हमले कई हॉप हैं।
 इसलिए, बहुत अधिक समझौता होने का मौका है, जहां धुंध के मामले में, यदि यह एक ही हॉप है, तो समझौता करने वाली चीजें कम हो रही हैं।
 इसलिए, क्लाउड कंप्यूटिंग के मामले में आपके स्थान पर जागरूकता के बारे में थोड़ा अधिक नियंत्रण है, जबकि किनारे धुंध कंप्यूटिंग (fog computing) स्थान से अवगत है।
 मुख्य रूप से, हम जो यहाँ कर रहे हैं, वह स्थान जागरूक प्रकार की चीजें हैं।
 इसलिए, क्लाउड के मामले में भौगोलिक वितरण जैसी अन्य चीजें हैं, जो इसे केंद्रीकृत महसूस से अधिक है।
 इसलिए, इसमें तर्कसंगत केंद्रीकृत (logically centralized) चीजें हैं और धुंध के मामले में इसे सर्वर नोड्स की सही संख्या वितरित की जाती है, क्योंकि क्लाउडिंग पर आमतौर पर सर्वर बेहद संसाधनपूर्ण होते हैं।
 हालांकि, प्रकाशनों के लिए आवश्यक नोड्स की संख्या या धुंध के मामले में चीजों का प्रकार बहुत कम है।
 जैसा कि आप पदानुक्रम (hierarchy) के नीचे बढ़ते हैं, तो नोड्स की संख्या बहुत अधिक बढ़ जाती है।
 तो, वे शहरी नोड्स की बहुत बड़ी संख्या हैं।
 क्लाउड के मामले में गतिशीलता के लिए समर्थन सीमित है, यदि आप मोबाइल एप्लिकेशन से आगे बढ़ते हैं, जिसे इसे अलग-अलग इंटरमीडिएट डिवाइसों पर स्विच करने की आवश्यकता होती है।
 अब, एक बार जब आप दूसरे पाथ (path) पर जाते हैं, तो उसे एक पाथ (path) से कहा जाता है।
 जबकि, धुंध के मामले में गतिशीलता में कुछ प्रकार का समर्थन होता है, क्योंकि यह स्थानीय सौदों और अन्य चीजें लेता है।
 यह एक प्राथमिक चीजें जानता है, वे जहां नियंत्रण के तहत और बहुत कम स्तर पर स्थानांतरित करने की आवश्यकता है।
 रीयल टाइम एप्लिकेशन या रीयल टाइम इंटरैक्शन क्लाउड द्वारा निश्चित रूप से समर्थित हैं और निश्चित रूप से, यह धुंध (fog) द्वारा समर्थित है, जो कि धुंध कंप्यूटिंग परिदृश्यों की ओर बढ़ने के लिए प्रमुख प्रेरणा है और जहाँ कि अंतिम मील कनेक्टिविटी (last mile connectivity) का प्रकार आमतौर पर नापसंद होता है।
 तो, क्लाउड के मामले में केबल लाइन होता है, जबकि आमतौर पर धुंध के मामले में वायरलेस होता है।
यह कोई कठोर और तेज़ (hard and fast type of things) चीज नहीं हैं, ये वास्तविकता में सामान्य मानक प्रक्रियाएं हैं।
 तो, यहाँ प्रौस और काउंस (pros and cons) हैं।
 जैसे की, ऐसा हो सकता है कि, हम धुंध पर चर्चा कर रहे हैं।
 तो, यह धुंध की ओर थोड़ा और अधिक सहायक है, यह क्यों है और, लेकिन फिर भी दोनों के लिए महत्व और उचित है, इस धुंध और बादल के बीच एक सिंक्रनाइज़ेशन ऑर्केस्ट्रेशन (synchronization orchestration) होने से पूरी चीज वास्तविकता में बदल जाती है।
 तो, कई प्रयोग मामले हैं, या कई परिदृश्य हैं,जहाँ धुंध बहुत अधिक लागू होताहै।
 जैसे, कि वर्तमान में प्रभावित क्षेत्रों या इमारतों और निकास मार्ग योजना आदि के बारे में किसी भी आपदा या आपदा वास्तविक समय की जानकारी के लिए, आपातकालीन निकासी प्रणाली है।
 इसलिए, अगर यहाँ बाहर निकलने के लिए कई मार्ग पथों के साथ एक बड़ी इमारत है, तो अगर आग या भूकंप या कुछ जैसी कुछ आपदाएं आयें, तो या डिफ़ॉल्ट पाथ लॉक हो जाता है,या यह संभव नहीं हो पाता हैं।
 तो, आपको क्या करने की ज़रूरत है? आपको प्रत्येक स्तर या प्रत्येक व्यक्तिगत कमरे, इत्यादि पर बाहर निकलने की उपलब्धता के आधार पर ऐसा करने की आवश्यकता है, हमें पाथ की योजना बनाने की आवश्यकता है।
 इसलिए, हमें इसे गतिशील रूप से प्रतिलिपि बनाने या, इसे फिर से शुरू करने की आवश्यकता है और कुछ स्थानीय डीएसएम (DSM) से अधिक उपयोगी प्राकृतिक आपदा प्रबंधन हो सकते हैं।
 इसलिए, संभावित प्रभावित क्षेत्र में भूस्खलन फ्लैश बाढ़ (about landslides flash flood) के बारे में वास्तविक समय अधिसूचना होती है।
 तो, यह एक आवश्यकता है।
 तो, जब हम प्राकृतिक आपदा प्रबंधन कर रहे हैं।
 इसलिए, रीयल टाइम अधिसूचना चीजें और वहां कभी-कभी रुचि के किसी विशेष क्षेत्र के लिए बहुत स्थानीय स्थान दिया जाता है, जहां चीजें चल रही हैं और उपयोगी तरीके हो सकती हैं,यदि हमारे पास इस स्थान को धुंध स्तर पर जागरूक जानकारी है।
 इसलिए, बड़े सेंसर परिनियोजन बहुत सारे डेटा उत्पन्न करते हैं, जिन्हें प्रीप्रोसेस्ड, संक्षेप (preprocessed, summarized) में और फिर मध्यवर्ती नेटवर्क में भीड़ को कम करने के लिए क्लाउड को भेजने के लिए, किया जा सकता है।
 तो, यह धुंध की एक और आवश्यकता है।
 यह प्राकृतिक आपदा प्रबंधन या प्राकृतिक आपदाओं या खतरे नहीं भी हो सकते है, लेकिन दूसरी बात यह है, कि हमारे पास सेंसर की विशाल तैनाती है, जो बहुत अधिक डेटा उत्पन्न कर सकती है और यदि आप सभी कच्चे डेटा को क्लाउड में भेजते हैं, तो बहुत सारी बैंडविड्थ होती है और वह उन्हें भीड़ में ले जाती है।
 इसलिए, जो एकत्रित डेटा और निश्चित रूप से, चीजों का इंटरनेट, चलने वाले वाहन स्मार्ट शहरों वायरलेस सेंसर नेटवर्क, एक्ट्यूएटर, नेटवर्क (wireless sensor network, actuators, networks) और उन लोगों के बड़े डेटा अनुप्रयोगों के आधार पर आगे बढ़कर कम किया जा सकता है।
 इसलिए, ये सभी अलग-अलग हैं, जिन चीजों के पहलुओं को हम इंटरनेट चीजों के परिदृश्य में देख सकते हैं, जो फिर से बहुत सारे डेटा और पूरे ढांचे में और हर बार है, जब यह महत्वपूर्ण नहीं हो सकता है कि वैश्विक डीएसएम (DSM) और चीजों के प्रकार की तुलना में स्थानीय डीएसएम अधिक महत्वपूर्ण हो।
 और यदि हम प्रयोज्यता को देखते हैं।
 तो, यहां कुछ ऐसा हैं, जो वहां और सौ हो सकता हैं।
 तो, स्मार्ट यातायात प्रकाश शायद एक आवेदन, जुड़े वाहन, पाठ्यक्रम के स्मार्ट ग्रिड, सेंसर नेटवर्क, चीजों का इंटरनेट और सॉफ्टवेयर परिभाषित नेटवर्क है (application, connected vehicles, smart grids of course, sensor network, internet of things and software defined network)।
 ये इन अनुप्रयोगों के बैकबोन की तरह है, जो इन्हें ठीक से काम करने में मदत करते हैं।
 इसलिए, अगर हम कनेक्ट किए गए वाहन परिनियोजन को देखते हैं, तो कार से कनेक्टिविटी कार के समृद्ध परिदृश्य को प्रदर्शित करता है और कार या अन्य चीजों तक पहुंचने के लिए है।
 तो, जब हम वाहन परिसंचरण के बारे में बात करते हैं, तो हम क्या देखते हैं, हमारे पास सड़क पर विभिन्न चलती कारें हैं।
 तो, ये अलग-अलग वाहन हैं और निश्चित रूप से, विभिन्न आधारभूत संरचनाएं हैं।
 इसलिए, हमारे पास इस वाहन के बीच वाहन या कनेक्टिविटी है, जो हम वी 2 वी या वी 2 आई, आई 2 आई कहते हैं।
 इसलिए, ये अलग-अलग बुनियादी ढांचे हैं, जो इन विभिन्न वाहनों के आसपास घूम रहे हैं और कनेक्टिविटी दे रहे हैं।
 इसलिए, इस तरह की चीजें विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग हैं।
 जैसे,एक सुरक्षा संबंधी अनुप्रयोग हैं, दूसरा इंफोटेमेंट सूचना से संबंधित अनुप्रयोग (infotainment information related application) पर जानकारी देता है और अन्य चीजें जैसे अलर्ट और शीर्षक के आधार पर अन्य प्रकार की चीजें हैं।
 इसलिए, वे जानकारी हैं, जो वहां होंगी और सी (c) में एक समग्र क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर हो सकता है, जहां सभी सही तरीके से संवाद कर सकते थे और यह एक डीजल लेता है और जानकारी के प्रकार वापस भेजता है।
 अब यह कहता है, कि इस विशेष वाहन में एक संघर्ष है, यदि कोई संघर्ष है, तो इस वाहन के पास आने वाले अन्य वाहन अब इसके माध्यम से जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
 बल्कि, यह स्थानीय रूप से किया जा सकता था।
अगर, मैं इस तरह की चीजों के आसपास एक प्रकार का धुंध स्थापित कर सकता हूं।
 तो, मैं यहाँ स्थानीय डीजल ले सकता,क्योंकि यहां दुर्घटना कुछ शहरों में कहीं भी जा रही कुछ सड़क के साथ कुछ भी नहीं हो सकती है और यहां तक ​​कि उसी शहर में भी कुछ अन्य चीज है।
 अब, यहां इस प्रकार के कनेक्टेड वाहन घटनाएं या हम जो अवधारणा कह रहे हैं वह आ रही है, या यह पहले से ही वे वैनेट वाहन ऐढोक नेटवर्क हैं (VANET vehicular ad hoc network)।
 तो, यह संभवतः यह इस धुंध के अनुप्रयोगों में से एक को सफल बनाने के लिए है।
 तो, फिर से स्मार्ट सिटी लाइटिंग जैसा कि हम देखते हैं, कि यदि कोई ट्रैफिक भीड़ इत्यादि है, तो उस विशेष स्थानीयक चीजों के भीतर बैठे सामान के भीतर है।
 इसलिए धुंध में कई विशेषताएं हैं, जो इन्फोटेशन सुरक्षा यातायात समर्थन और भौगोलिक वितरण, गतिशीलता, स्थान जागरूकता, कम विलंबता, विषमता (infotainment safety traffic support and analytics like geo distribution, mobility, location awareness, low latency, heterogeneity) और इतने आगे जैसे विश्लेषण प्रदान करने में कनेक्टेड वाहन के लिए निष्क्रिय मंच बनाती हैं।
 तो, यहाँ बहुत सारे आवेदन हैं।
 तो, हम देखते हैं, कि विभिन्न वाहन बैकएंड पर चल हैं।
 इसलिए, हम कहते है, की पहुंच बिंदु (access points) या बुनियादी ढांचे है, जो कभी सड़क पक्ष इकाई या आरएसयू (road side unit or RSUs)के नाम से भी जाना जाता है।
 तो, ये कुछ इकाइयां हैं, यहाँ अन्य यातायात रोशनी भी हैं।
 तो, इस भीड़ इत्यादि के आधार पर यह यातायात प्रकाश बुद्धिमान हो सकता है।
 यह, रोकने के लिए समय देता है और चीजों के प्रकार और भीड़ स्तर के आधार पर यह भिन्न हो सकता है।
 इसलिए, बैकएंड में हमारे पास वह क्लाउड है, जो बड़ी एनालिटिक्स समस्याओं (analytics problems) को लेता है, जिसके लिए बड़े संसाधनों की आवश्यकता होती है और हमें एक धुंध ऑर्केस्ट्रेशन (fog orchestration) और नेटवर्क प्रबंधन परत की आवश्यकता होती है, जो इस सिंक्रनाइज़ेशन (synchronization) या धुंध की ऑर्केस्ट्रेशन (fog orchestration) और बैकएंड क्लाउड (cloud) के साथ ऑर्केस्ट्रेशन का ख्याल रखती है।
 तो, यह एक प्रणाली है।
 तो, हम यह देखने का प्रयास करते हैं, कि यह धुंध स्थानीय निर्णय लेता है, जबकि बड़े विश्लेषण को क्लाउड पर्यावरण पर धक्का दिया जा सकता है।
 इसलिए, यह निश्चित रूप से परिदृश्यों में से एक है, अगर हम अधिक से अधिक इन्टरनेट (internet) की चीजों को देखते हैं।
 इसलिए, निचले सिरे पर हमने एम्बेडेड सिस्टम और सेंसर लगाए (embedded systems and sensors)हैं, फिर बहु ​​सेवा किनारे (multi service edge) है,जो निष्कर्षों में वितरित होते हैं, जहां धुंध एक भूमिका निभा सकते हैं और फिर हमारे पास एक कोर नेटवर्क है ,जिसका उपयोग ऊपरी क्लाउड (cloud) पर चीजों को धक्का देने के लिए किया जाता है।
 तो, यह इंटरनेट की चीजों को देखने का सामान्य तरीका है।
 जहां हम देखते हैं, कि धुंध परत विलंबता को कम करने और बेहतर सेवाएं प्रदान करने में मदद कर सकता है।
 और यद्यपि, यह हमारे देश में अत्यधिक प्रबल नहीं हो सकता है, या यह बड़े पैमाने पर उपयोग में नहीं है, लेकिन यह स्मार्ट ग्रिड (smart grid), की तरह आने वाला है।
 इसलिए, प्रत्येक घर में एक स्मार्ट मीटर (smart meter) होगा और घर के स्तर से लेकर,घर की इकाई से घर के क्षेत्र में चीजों के उपयोग के आधार पर क्षेत्र स्तर और सबसे बड़ा राज्य स्तर समग्र प्रबंधन हो सकता है।
 इसलिए, मेरे पास एक स्मार्ट ग्रिड (smart grid) है, जो न केवल घरों और कार्यालयों को शक्ति प्रदान करता है और प्रतिष्ठान की भी प्रतिक्रिया लेता है और उन चीजों के आधार पर कॉल करता है, कि बिजली उपयोग कैसे होते हैं।
 यह बिजली संयंत्र से जुड़ा हुआ है और देश भर में या, पूरे भौगोलिक अंतरिक्ष में पूरे क्षेत्र में, समग्र बिजली प्रबंधन इस तरह की चीजों से प्रबंधित किया जा सकता है।
 तो, यहां भी धुंध एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
 यदि, मैं यह सब कुछ देख रहा हूं, तो इसे क्लाउड (cloud) में पुष (push) इसे किया जा सकता है और यह कॉल कर सकता है।
 हालांकि, मान लीजिए कि मैं, आईआईटी खड़गपुर (IIT Kharagpur) पर विचार करता हूं।
 अगर घरों में स्मार्ट मीटर हैं, तो मैं स्थानीय निर्णय ले सकता था, कि बिजली और चीजों के प्रकार का समग्र उपयोग क्या है और मैं बैकएंड क्लाउड को एक समेकित जानकारी भेजता हूं।
 इसलिए, जो अधिक समेकित जानकारी को लेता है और एनालिटिक्स (analytics) लेता है, अधिक समय के दौरान या दिन के महीनों के लिए, तो चीजें कैसे भिन्न होती हैं और कॉल करती हैं, कि चीजों के आधार पर बिजली का प्रावधान कैसे करना है।
 इसलिए, इस तरह की चीजें उपयोगी हैं, जहां हमारे पास बिजली के उपकरणों या उपभोक्ता है, तो हमारे पास एक धुंध बुनियादी ढांचा है जहां माइक्रो ब्लीड (micro bleeds) और अन्य चीजें हैं।
 और फिर हमारे पास एक माइक्रो स्टेशन (micro station) है और क्लाउड पर्यावरण के प्रकार में, इसे बड़े पैमाने पर पुष (push) किया जाता है।
 और जैसा कि हम सब देखते हैं, जो हम कहते हैं कि फॉर्म के आकर्षक या सुनहरे पक्ष में कुछ निश्चित रूप से चुनौतियां हैं, या इन सभी उपकरणों में से पहले एक प्राप्ति की अच्छी चुनौतियां हैं या नहीं, वे क्लाउड या क्लाउड सर्वर, आदि के रूप में पूर्ण संसाधन नहीं हैं।
 तो, वह दे सकता है, जिसे हम कम से कम चीजों को समर्थन देने के लिए कहते हैं।
 तो, अगर ऐसा कोई एप्लीकेशन है, जिसके लिए बहुत बड़ी चीज की आवश्यकता है? तो, आपको उसे सबसे बड़े और तदनुसार, सही विभाजित करने की जरूरत है।
 तो, यह धुंध उपकरणों में या, इन उपकरणों के कुछ भाग और कुछ क्लाउड पर हो सकता है और जब भी हम ऐसा करते हैं, तो चीजों के सिंक्रनाइज़ेशन ऑर्केस्ट्रेशन (synchronization orchestration) की बहुत आवश्यकता होती है।
 क्योंकि, न केवल डेटा आवेदन को विभाजित किया जाता है, यहाँ प्रक्रिया भी विभाजित कि जाती है।
 तो, कहीं भी इस डेटा और प्रक्रियाओं के इस एकत्रीकरण की आवश्यकता है।
 तो, यह चुनौतियों में से एक है।
 अन्य चुनौतियां भी है, जैसे कि धुंध में संसाधन प्रबंधन।
 मान लीजिए कि अगर धुंध डिवाइस में से एक ओवरलोड हो गया है, तो क्या मैं इस एप्लिकेशन को चीजों पर माइग्रेट कर सकता हूं, कि क्या मैं इसे लाइफ(life) निष्पादित करने वाली चीजों में माइग्रेट कर सकता हूं।
 इसलिए, अगर हमें चीजों को देखने की ज़रूरत है और ये गंभीर चुनौतियां हैं।
 तो, आइए कुछ चीजें देखें।
 इसलिए, धुंध कंप्यूटिंग सिस्टम सेवाओं के अंत में विलंबता को समाप्त करने के दौरान अनुप्रयोगों के बीच उचित संसाधन आवंटन के मुद्दे से पीड़ित है।
 तो, हम विलंबता और चुनौतियों को समाप्त करने के अंत में क्या करना चाहते हैं, धुंध कंप्यूटिंग (fog computing) नेटवर्क के फेस संसाधन प्रबंधन (face resource management) को संबोधित किया जाना चाहिए, ताकि सिस्टम थ्रूपुट (throughput) उच्च उपलब्धता के साथ-साथ स्केलेबिलिटी सुनिश्चित कर सके।
 तो, धुंध की मूल घटना और आखिरकार, जैसे कि विभिन्न भौगोलिक जगहों पर वितरित किया जाता है, विभिन्न अधिकारियों के साथ हो सकता है।
 फिर इस एप्लिकेशन की सुरक्षा और डेटा और चीजों के प्रकार के बारे में क्या होगा जो, चीजों के लिए स्रोत बन जाए।
 इसलिए, सुरक्षा पहलुओं पर हमने अंतिम व्याख्यान या धुंध पर आखिरी चर्चा की है, कि यह एक गंभीर चुनौती है।
 तो, धुंध नेटवर्क में संसाधन प्रबंधन; इसलिए, अलग-अलग पहलू के लिए निष्क्रिय धुंध नोड्स (fog nodes) का उपयोग करने के विभिन्न पहलू हैं, या यहाँ संभव है, कि कुछ धुंध नोड्स हैं और यह मूल रूप से कुछ नोड्स को अन्य समानांतर संचालनों से अधिक लोड किया जाता है, जिससे लोड संतुलन मीटिंग को संभालने के लिए समानांतर संचालन उत्पन्न होते हैं और वास्तविक समय अनुप्रयोगों की देरी आवश्यकताओं को पूरा किया जा सकता है।
 तो, यदि आपके पास वास्तविक समय के अनुप्रयोग हैं, जैसे,यह प्रावधान कैसे गलत तरीके से क्रैश गलती सहिष्णु (crash fault tolerant )और चीजों के प्रकार का प्रावधान हो सकता है।
 तो, जैसा कि मैं कह सकता हूं, कि अगर धुंध नोड नीचे जाता है, तो उन अनुप्रयोगों और डेटा के साथ क्या होगा और जो कि धुंध नोड्स पर चल रहे हैं, उन डेटा को माइग्रेट करने के तरीके को कैसे संभालें, चाहे मुझे पहले आवेदन की आवश्यकता हो, भले ही नीचे दूसरा उठाएगा और उन सभी चीजों को संसाधन प्रबंधन की आवश्यकता होती है, और लागत और इतनी आगे बढ़ती है।
 अधिक स्केलेबल सिस्टम (scalable systems); इसलिए, स्केलेबिलिटी पर पूरी चीज का हमारा मूल सही स्केलेबिलिटी क्लाउड के प्रमुख पहलुओं में से एक है, जिससे हम सेवा धुंध कंप्यूटिंग (service fog computing) करतें हैं, तो, बेहतर स्केलेबल सिस्टम कैसे बनायें।
 तो, यदि हम थोड़ा nitty-gritty डेटा देखते हैं, जो निष्पादन धुंध नोड पर उपलब्ध नहीं है।
 इसलिए, एप्लिकेशन वहां ,मौजूद नोड नहीं हो सकता है।
 इसलिए, आवश्यक सेंसर या डेटा स्रोत (required sensor or data source) से डेटा लाने की आवश्यकता है।
 तो, यह एक चरण साइकिल चालक है,जो उनके निष्पादन नोड भारी वर्कलोड के कारण उत्तरदायी नहीं हो सकता है।
 जो विलंबता के समझौता एक माइक्रो सेवा निष्पादन माइग्रेशन के मामले में एक नया नोड चुनने का मुद्दा हो सकता है।
 इसलिए, प्रतिक्रिया समय समाप्त हो जाता है, भले ही मेरे पास माइग्रेशन का कोई तरीका हो, भले ही मैं एक माइक्रो सेवा एक विशेष नोड पर चल रहा हो, या सेवा का छोटा या कट संस्करण या कटा हुआ सेवा या विभाजन सेवा चल रहा हो, अगर मैं माइग्रेट करने में सक्षम हूं, तो भी मुझे लगता है, कि यह नोड नीचे जा रहा है।
 तो,अब मुझे क्या करना चाहिए, मुझे किसी चीज़ पर नोड कैसे ढूंढना चाहिए।
 इसलिए, कुछ एल्गोरिदम (algorithms)चलेंगे और चीजों के प्रकार और कुछ प्रकार के प्रबंधन निष्पादित करने की अनुपलब्धता के कारण वहां उपयोग में आएंगे, आंशिक रूप से प्रसंस्कृत लगातार डेटा को नए नोड में माइग्रेट करने की आवश्यकता है।
 तो, यह हाफ-कप (half-cup) चीज माइग्रेट करने की जरूरत है।
 तो, यह एक और आवश्यकता है, अंतिम परिणाम क्लाइंट या एक्ट्यूएटर (client or actuator)को कम करने के क्रम में कम समय के भीतर स्थानांतरित किया जाना है।
 इसलिए, मुझे अलग-अलग धुंध नोड्स में एक अनुप्रयोग घटकों को तैनात करने के समय खोना नहीं चाहिए, जिससे घटकों की विलंबता आवश्यकताओं को सुनिश्चित किया जा सके, कई अनुप्रयोग एक ही धुंध नोड में सकते हैं।
 इसलिए, डेटा एक आवेदन दूसरे द्वारा समझौता किया जा सकता है।
 इसलिए, ऐसा हो सकता है, कि एक ही डेटा सुरक्षा में एक से अधिक आवेदन और व्यक्तिगत आवेदन और संसाधन आवेदन की अखंडता सुनिश्चित की जानी चाहिए।
 तो, हम क्लाउड में बहु किरायेदारी की समस्या को देखते हैं, कि धुंध और धुंध में समस्या का प्रकार कम संसाधन देता है।
 तो, यह समस्या और अधिक बढाई जा सकती है और ऐसे कई दृष्टिकोण हैं, जो लोग निकटतम नोड पर माइग्रेशन निष्पादित करने जैसे प्रयास करने के लिए करते हैं।
 तो, निकटतम नोड जो मुफ़्त है, सबसे उपयुक्त नहीं हो सकता है, लेकिन उपलब्ध नोड प्रकार कार्बन फूट-प्रिंट (carbon footprint) या वीडियो चीज को कम करने का मेरा मुख्य उद्देश्य यह है, कि उस ऊर्जा या कार्बन फूट-प्रिंट (carbon footprint) को कम करने के लिए संसाधन भविष्यवाणी पर जोर दिया जाए कि क्या मेरे पास दृष्टिकोण, भविष्यवाणी, संसाधन अनुमान, आरक्षण, उन्नत आरक्षण के साथ-साथ नए आईओटी आवेदन की कीमत (approaches, prediction, resource estimation, reservation, advanced reservation as well as pricing of the new IoT application) हो, ताकि हम चीजों का प्राथमिक अनुमान कर सकें।
 एक और सेवा है, जिसे हम डॉकर (Docker) को तैनात करने के लिए, एक एज कंप्यूटिंग प्लेटफार्म (edge computing platform) के रूप में डॉकर (Docker)कहते हैं, यह तेजी से तैनाती लोचदारी अच्छा प्रदर्शन की सुविधा दे सकता है।
 इसलिए, संसाधन प्रबंधन संसाधनों की उतार-चढ़ाव की संभावनाओं के आधार पर संसाधन प्रबंधन हैं।
 लोग इस बात का पालन करते हैं, कि बेस स्टेशन एसोसिएशन कार्यों के वितरण वर्चुअल मशीन प्लेसमेंट (virtual machine placement) का अध्ययन करने जैसी अन्य चीजें हैं और इसलिए एक और समस्या के दृष्टिकोण के लिए हेरिस्टिक एल्गोरिदम (heuristics algorithm)लागू करने वाली चीज़ को अनुकूलित करने के लिए एलपी फॉर्मूलेशन (LP formulation) तैयार करना है।
 इसलिए, ये विभिन्न प्रकार के दृष्टिकोण हैं, जो लोग करने की कोशिश कर रहे हैं और आप देख सकते हैं, की यहां बहुत सारे शोध प्रेरणा हैं और बहुत सारे शोध चल रहे हैं और जो लोग दिलचस्पी रखते हैं, वह इन प्रकार के पहलुओं पर काम कर सकते हैं, यह देखने के लिए एक और आगामी क्षेत्र है।
 और पहले से ही सुरक्षा मुद्दों पर हमने चर्चा की है, इसलिए मैं इसे दोहरा नहीं रहा हूं।
 इसलिए, जो हम यहां सुरक्षा पर जोर देने की कोशिश करते हैं, वह भी एक बड़ी चुनौती है, क्योंकि कम संसाधन के कारण आप संसाधन पूल नहीं चला सकते हैं।
 या, जो हम संसाधन भूख सुरक्षा अनुप्रयोगों है उन्हें भी नहीं चला पाते क्यूंकि, इन्हें चलाने के लिए, आपको इस धुंध प्रकार के धुंध उपकरणों को उचित रूप से आकार देने की आवश्यकता है।
 इसलिए, सुरक्षा भी एक प्रमुख मुद्दा है, न केवल इस डेटा को धुंध से समझौता किया जा सकता है, यह उपकरण भी एक हमले के अनुकरण के लिए, एक मंच हो सकता है।
 इसलिए, क्योंकि इसे वितरित किया जाता है।
 अब चीजें इस केंद्रीकृत क्लाउड और आईएसपी (centralized cloud and ISP) पर कम नियंत्रण वितरित की जाती हैं।
 इसलिए, इसका शोषण होने का एक मौका है।
 इसलिए, चीजों में ध्यान देने की जरूरत है, कि यह धुंध उपकरण कितना सुरक्षित या कितना मजबूत है।
 यह भी एक बड़ी चुनौती है।
 लोग इस पर काम कर रहे हैं।
 तो, हमने आज चर्चा की धुंध के महत्व पर, धुंध और क्लाउड का समामेलन,यह एक तकनीक के माध्यम से ऐसा नहीं है, वहां चीजें हैं, बल्कि उनके बीच उचित सिंक्रनाइज़ेशन और ऑर्केस्ट्रेशन (synchronization and orchestration)एक असली तरीका है, इस ढांचे को एक सफल कार्यान्वयन बनाने के लिए।
 धन्यवाद।