MAC에서 PPT 자동저장이 계속 뜨는 경우

Talk/MAC 2018.12.11 07:57


MAC 재시작 했을 때


자꾸 전에 작업하다가 자동 저장 된 파일이 떠서 귀찮은 경우가 있다.


이때 불필요하게 자동저장된 데이터라면 다음 경로로 가서 삭제해주도록 한다.


PowerPower이외에도 Microsoft제품들의 자동저장된 파일의 경로이다.


Finder "/Users/< username >/Library/Containers/com.microsoft.*


해당 경로 "/Users/< username >/Library/Containers/"로 가보면 다음의 microsoft폴더들을 볼 수 있다.


Powerpoint의 경우 

"/Users/< username >/Library/Containers/com.microsoft.Powerpoint/Data/Library/Preferences/AutoRecovery"


에 가보면 지긋지긋하게 귀찮게 굴었던 자동저장된 파일들이 있는 것을 볼 수 있다. (_autorecover 파일)


시원하게 날려주자~안녕~



출처: http://brocess.tistory.com/173 [행복한디벨로퍼]

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Fog Computing and the Internet of Things: Extend the Cloud to Where the Things Are

Data Centric Network 2018.08.29 11:42

Fog Computing and the Internet of Things: Extend the Cloud to Where the Things Are

배우게 될 것

Internet of Things (IoT)는 전례없는 양과 다양한 데이터를 생성합니다. 그러나 데이터가 분석을 위해 클라우드로 이동하는 시점까지는 데이터를 처리 할 수 있는 기회가 사라질 수 있습니다. IT 및 운영 기술 전문가를 대상으로 이 백서는 IoT 데이터를 분석하고 작동하는 새로운 모델을 설명합니다. Edge 컴퓨팅 또는 Fog 컴퓨팅이라고 합니다 :

  • 방대한 양의 IoT 데이터를 클라우드로 보내는 대신 네트워크 Edge에서 가장 시간에 민감한 데이터를 분석합니다.
  • 정책에 따라 IoT 데이터에 대한 밀리 초 단위로 작동합니다.
  • 과거 분석 및 장기 저장을 위해 선택한 데이터를 클라우드로 전송합니다.

IoT 가 비즈니스에 주는 의미

IoT는 사건에 대한 인식과 대응을 가속화 합니다. 제조, 석유 및 가스, 공공 설비, 운송, 광업 및 공공 부문과 같은 산업에서보다 빠른 응답 시간은 출력을 향상시키고 서비스 수준을 높이며 안전성을 높일 수 있습니다.

상상해보십시오: 공장 현장에서는 중요한 기계의 온도 센서가 임박한 고장과 관련된 판독 값을 전송합니다. 고비용의 시스템 종료를 피하기 위해 기술자가 파견되어 제시간에 장비를 수리합니다. 석유 및 가스 탐사의 경우, 송유관의 센서가 압력 변화를 등록합니다. 이에 따라 펌프는 자동으로 천천히 재난을 피합니다. 유틸리티 분야의 원격 현장 변전소에있는 견고한 카메라는 침입자를 탐지하고 경비원에게 경고합니다. 거의 즉각적인 분석은 다른 변전소에서 유사한 사건을 보여 주며 자동으로 경보를 최고 수준으로 끌어 올립니다.

새로운 종류의 thing 을 인터넷에 연결하는 것은 새로운 비즈니스 기회를 창출합니다. 예로는 유료 운전 차량 보험, 점등 서비스, Machine as a Service (MaaS) 등이 있습니다.

IoT 가 인프라에 미치는 영향

IoT를 이용하려면 새로운 종류의 인프라가 필요합니다. 오늘날의 클라우드 모델은 IoT가 생성하는 데이터의 양, 다양성 및 속도를 위해 설계되지 않았습니다. 이전에 연결되지 않은 수십억 개의 장치가 매일 2엑사 바이트 이상의 데이터를 생성하고 있습니다. 2020 년까지 약 500 억 개의 "thing" 이 인터넷에 연결됩니다. 분석을 위해 이러한 데이터를 클라우드로 이동하려면 막대한 양의 대역폭이 필요합니다.

오늘날의 클라우드 모델은 IoT가 생성하는 데이터의 양, 다양성 및 속도를 위해 설계되지 않았습니다.

수십억 가지의 새로운 thing 들은 또한 수많은 새로운 유형의 thing 들을 나타냅니다 (그림 1). 일부는 IP가 아닌 산업용 프로토콜을 사용하여 컨트롤러에 연결되는 기계입니다. 이 정보를 분석 또는 저장을 위해 클라우드로 보내기 전에 IP로 변환해야합니다.


그림1. 서로 다른 종류의 것들을 클라우드에 직접 연결하는 것은 비현실적입니다.


문제를 복잡하게하는 IoT 장치는 끊임없이 데이터를 생성하며 종종 분석이 매우 빨라야합니다. 예를 들어, 화학용 탱크의 온도가 허용 한계에 빠르게 도달 할 경우, 즉시 교정 조치를 취해야합니다. 분석을 위해 온도 판독 값이 Edge 에서 클라우드로 이동하는 데 시간이 걸릴 때, 손상된 배치를 피할 수 있는 기회가 손실 될 수 있습니다.

IoT 데이터의 볼륨, 다양성 및 속도를 처리하려면 새로운 컴퓨팅 모델이 필요합니다. 주요 요구 사항은 다음과 같습니다.

  • 대기 시간 최소화: 제조 라인 종료를 막거나 전기 서비스를 복원하려고 할 때 밀리 세컨드가 중요합니다. 데이터를 수집 한 장치 가까이에서 데이터를 분석하면 재난을 피할 수 있고 계단식 시스템 오류를 피할 수 있습니다.

데이터를 수집 한 장치 가까이에서 데이터를 분석하면 재난을 피할 수 있고 계단식 시스템 오류를 피할 수 있습니다.

  • 네트워크 대역폭 절약(Conserve): 해외 석유 회사는 매주 500GB의 데이터를 생성합니다. 상용 제트기는 매 30 분마다 10TB를 생성합니다. 수천 또는 수십만 대의 Edge 장치에서 클라우드로 방대한 양의 데이터를 전송하는 것은 현실적이지 않습니다. 또한 많은 중요한 분석에는 클라우드 규모의 처리 및 저장이 필요하지 않기 때문에 필요하지 않습니다.

  • 주소 보안 문제: IoT 데이터는 전송 중 및 휴식 중에 모두 보호해야합니다. 이를 위해서는 전, 후 및 후 전체 공격 연속체에 걸친 모니터링 및 자동 대응이 필요합니다.

  • 안정적 운영(reliably): IoT 데이터는 시민 안전 및 중요한 인프라 스트럭처에 영향을 미치는 결정에 점점 더 많이 사용됩니다. 인프라 및 데이터의 무결성 및 가용성은 문제가 될 수 없습니다.

  • 환경 조건이 다른 넓은 지역의 데이터 수집 및 보안: IoT 장치는 수백 평방 마일 이상 분산 될 수 있습니다. 도로, 철도, 공공 시설 변전소 및 차량과 같은 열악한 환경에 배치 된 장치는 견고해야합니다. 제어 된 실내 환경의 장치는 그렇지 않습니다.

  • 처리를위한 최상의 장소로 데이터 이동: 결정이 얼마나 신속하게 필요한지에 따라 부분적으로 좌우됩니다. 매우 시간에 민감한 결정은 데이터를 생산하고 행동하는 것에 더 가깝게해야합니다. 반면, 과거 데이터에 대한 대용량 데이터 분석에는 클라우드의 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 필요합니다.

전통적인 클라우드 컴퓨팅 아키텍처는 이러한 모든 요구 사항을 충족하지 못합니다. 네트워크 Edge 에서 데이터 센터로 모든 데이터를 이동시켜 처리하기 때문에 대기 시간이 늘어납니다. 수천 개의 장치로부터의 트래픽은 곧 대역폭 용량을 능가합니다. 산업 규정 및 개인 정보 보호 문제는 특정 유형의 데이터를 오프 사이트에 저장하는 것을 금지합니다. 또한 클라우드 서버는 IoT 장치에서 사용되는 수많은 프로토콜이 아닌 IP와 만 통신합니다. 대부분의 IoT 데이터를 분석하기에 이상적인 곳은 해당 데이터를 생성하고 작동하는 장치입니다. 우리는 Fog 컴퓨팅이라고 부릅니다.

Fog Computing 101

그것은 무엇인가? Fog 는 IoT 데이터를 생성하고 작동하는 것과 더 가깝도록 클라우드를 확장합니다 (그림 2). Fog 노드 (fog node)라고 불리는 이러한 장치는 공장 바닥, 전원 극 위에, 철도 트랙, 차량 또는 유정에서 네트워크 연결을 통해 어디에서나 설치할 수 있습니다. 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 연결이 있는 모든 장치는 Fog 노드 일 수 있습니다. 예로는 산업용 컨트롤러, 스위치, 라우터, 임베디드 서버 및 비디오 감시 카메라가 있습니다.

IDC는 물리적으로 thing 의 인터넷에 가까운 장치에서 분석되는 데이터의 양이 40%에 달한다고 추정합니다. 수집 된 곳 가까이에서 IoT 데이터를 분석하면 지연 시간이 최소화됩니다. 핵심 네트워크에서 기가 바이트의 네트워크 트래픽을 분산시켜 네트워크 내에서 중요한 데이터를 유지합니다.

IoT 데이터를 수집 한 곳 가까이에서 분석하면 대기 시간을 최소화 할 수 있습니다. 코어 네트워크에서 기가 바이트의 네트워크 트래픽을 분산시킵니다. 또한 민감한 데이터를 네트워크 내부에 보관합니다.


그림2. Fog는 클라우드 클로저를 데이터를 생성하는 장치로 확장


Examples of Fog Applications Fog 적용은 사물의 인터넷 자체만큼 다양합니다. 공통점은 네트워크로 연결된 사물의 실시간 데이터를 모니터링 하거나 분석 한 다음 조치를 취하는 것입니다. 이 작업에는 M2M (Machine-to-Machine) 통신 또는 HMI (Human-Machine Interaction)가 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 문 잠그기, 장비 설정 변경, 열차에서 브레이크 적용, 비디오 카메라 확대 / 축소, 압력 판독에 대한 밸브 열림, 막 대형 차트 작성 또는 기술자에게 경고를 보내 예방 수리를 할 수 있습니다. 가능성은 무제한입니다. Fog 응용 분야는 제조, 석유 및 가스, 유틸리티, 운송, 광업 및 공공 부문에서 급속도로 확산되고 있습니다.

Fog 컴퓨팅을 고려해야하는 경우

  • 차량, 선박, 공장 바닥, 도로, 철도 등 극한의 데이터 수집.
  • 넓은 지리적 영역에서 수천만 개의 thing이 데이터를 생성하고 있습니다.
  • 1 초 이내에 데이터를 분석하고 작동해야합니다.

How Does Fog Work? 개발자는 네트워크 Edge에서 Fog 노드에 대한 IoT 애플리케이션을 포트하거나 씁니다. 네트워크 Edge에 가장 가까운 Fog 노드는 IoT 장치의 데이터를 수집합니다. 그리고 Fog IoT 애플리케이션은 표 1에 나와있는 것처럼 다양한 유형의 데이터 분석을 위한 최적의 장소로 전달합니다.

  • 가장 시간에 민감한 데이터는 데이터를 생성하는 것에 가장 가까운 Fog 노드에서 분석됩니다. 예를 들어, Cisco Smart Grid 분배 네트워크에서 가장 시간에 민감한 요구 사항은 보호 및 제어 루프가 올바르게 작동하는지 확인하는 것입니다. 따라서 그리드 센서에 가장 가까운 Fog 노드는 문제의 징후를 찾은 다음 액추에이터에 제어 명령을 전송하여 문제를 방지 할 수 있습니다.
  • 조치를 위해 초 또는 분을 대기 할 수있는 데이터는 분석 및 조치를 위해 집계 노드로 전달됩니다. 스마트 그리드 예에서, 각 변전소는 각 다운 스트림 피더와 측면의 작동 상태를보고하는 자체 집합 노드를 가질 수있다.
  • 시간이 덜 중요한 데이터는 과거 분석, 큰 데이터 분석 및 장기 저장을 위해 클라우드로 전송됩니다 (사이드 바 참조). 예를 들어, 수천 또는 수십만 개의 Fog 노드가 과거의 분석 및 저장을 위해 그리드 데이터의 주기적 요약을 클라우드에 보낼 수 있습니다.

표1. 클라우드를 네트워크 Edge로 확장시키는 Fog 노드

Fog Nodes Closest to IoT Devices Fog Aggregation Nodes Cloud
Response Time 밀리 세컨드 초에서 분 분, 일, 주
Application examples M2M 통신 Haptics, 원격 진료 및 교육 포함 시각화, 간단한 분석 빅 데이터 분석, 그래픽 대시 보드
How long IoT data is stored 일시적 짧은 기간:몇 시간, 며칠 또는 몇 주 몇 달 또는 몇 년
Geographic coverage 매우 로컬: 예를 들어, 한 도시 블록 넓은 글로벌

Fog 와 클라우드에서 일어나는 일

Fog 노드:

  • IoT 장치에서 실시간으로 프로토콜을 사용하여 피드를 수신합니다.
  • 밀리 초 응답 시간으로 실시간 제어 및 분석을 위해 IoT 가능 애플리케이션 실행
  • 일시적 저장 장치 제공, 보통 1-2 시간
  • 정기적인 데이터 요약을 클라우드에 보냅니다.

클라우드 플랫폼 :

  • 많은 Fog 노드에서 데이터 요약을 수신하고 집계합니다.
  • 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 다른 소스의 IoT 데이터 및 데이터에 대한 분석 수행
  • 이러한 통찰력을 기반으로 Fog 노드에 새로운 애플리케이션 규칙을 보낼 수 있습니다.

Fog 컴퓨팅의 이점

클라우드를 데이터에 생성하고 작동하는 것에 더 가깝게 확장하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 뛰어난 비즈니스 민첩성: 올바른 도구를 사용하여 개발자는 Fog 어플리케이션을 신속하게 개발하고 필요할 때 배포 할 수 있습니다. 기계 제조업체는 고객에게 MaaS를 제공 할 수 있습니다. Fog 어플리케이션은 각 고객이 필요로하는 방식으로 작동하도록 기계를 프로그래밍합니다.
  • 향상된 보안성: IT 환경의 다른 부분에서 사용하는 것과 동일한 정책, 제어 및 절차를 사용하여 Fog 노드를 보호하십시오. 동일한 물리적 보안 및 사이버 보안 솔루션을 사용하십시오.
  • 개인 정보 제어 기능이 추가 된 더 깊은 통찰력: 중요한 데이터를 분석을 위해 클라우드로 보내는 대신 로컬에서 분석하십시오. IT 팀은 데이터를 수집, 분석 및 저장하는 장치를 모니터링하고 제어 할 수 있습니다.
  • 운영비 절감: 선택한 데이터를 분석을 위해 클라우드로 전송하는 대신 로컬로 처리하여 네트워크 대역폭을 보존합니다.

결론

Fog 컴퓨팅은 클라우드에 일의 인터넷에서 매일 생성되는 2 엑사 바이트의 데이터를 처리 할 수있는 동반자를 제공합니다. 데이터가 생성되고 필요한 곳 가까이에서 데이터를 처리하면 데이터 양, 다양성 및 속도가 폭발하는 문제를 해결할 수 있습니다.

Fog 컴퓨팅은 분석을 위해 클라우드로의 왕복을 제거함으로써 이벤트에 대한 인식과 대응을 가속화합니다. 코어 네트워크에서 기가 바이트의 네트워크 트래픽을 처리하여 값 비싼 대역폭을 추가 할 필요가 없습니다. 또한 민감한 IoT 데이터를 회사 벽 내부에서 분석하여 보호합니다. 궁극적으로 Fog 컴퓨팅을 채택한 조직은보다 빠르고 정확한 통찰력을 확보하여 비즈니스 민첩성 향상, 서비스 수준 향상 및 안전성 향상을 이끌어냅니다.

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Data Centric Network 2018.08.29 09:13

Fog vs Edge Computing

Fog 컨트롤러와 Edge 컨트롤러가 하드웨어 PLC를 대체할 수 있는가?

Fog와 Edge 컴퓨팅은 같지 않습니다.

Fog와 Edge 컴퓨팅은 흔히 업계 4.0 및 사물 인터넷과 관련하여 제어 기능을 제공하고 센서에서 클라우드 또는 ERP 시스템으로 데이터를 전송하기 위한 검증된 기술 개념으로 간주됩니다. 이 논문에서 Nebbiolo Technologies는 Fog 컴퓨팅과 Edge 컴퓨팅의 공통점과 차이점을 설명하고, 두 가지 개념이 다양한 애플리케이션에서 달성할 수 있는 것에 대해 설명합니다.

Fog 컴퓨팅 및 Edge 컴퓨팅 이라는 용어를 어떻게 정의하십니까?

Fog 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅을 Edge 까지 원활하게 확장하여 도메인 내의 도메인별 하드웨어, 소프트웨어 및 표준 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 기능을 안전하게 제어하고 도메인 전체에 걸쳐 풍부한 데이터를 안전하게 처리할 수 있도록 지원합니다. 위의 정의에서 추출한 Fog 컴퓨팅의 주요 개념은 다음과 같습니다.

  • Fog 컴퓨팅은 Edge 에 있는 Fog 도메인으로 클라우드를 확장하고 단일 연속에서 클라우드 기능을 수행합니다.
  • Fog 컴퓨팅은 다양한 유형의 도메인에 걸쳐 수평적으로 원칙을 적용합니다. 즉, 산업 자동화, 스마트 시티, 석유 및 가스, 인력, 자재 및 물자 수송, 농업 등과 같은 IoT 수직을 통해 일관된 아키텍처, 기술, 자원 및 데이터의 공유 등을 촉진합니다.
  • Fog 컴퓨팅은 생산성, 효율성 및 기타 비즈니스 요소 개선을 위해 리소스 공유, 데이터 공유 및 서비스 공유를 위해 서로 다른 IoT 수직을 상호 연결합니다.
  • Fog 컴퓨팅을 사용하면 Edge 장치, 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 및 서비스를 분산되고 일관된 방식으로 구성하는 Fog Federation이라고 하는 여러 Fog 도메인 인스턴스를 안전하게 제어하고 관리할 수 있습니다.
  • Fog 컴퓨팅은 IT 도메인, DMZ 도메인 및 OT 도메인 전반에 걸쳐 클라우드에서 에지 장치까지 엔드 투 엔드 보안을 지원합니다.
  • Fog 컴퓨팅은 가장 필요한 데이터 수집, 처리 및 분석을 Edge 및 Fog 모두 가능하게 합니다. Fog 분석은 이상 징후 탐지, 고장 예측 및 환경 시스템 최적화를 위해 여러 상호 운용 가능한 Edge 장치에서 데이터를 분석하는 것입니다.

전통적으로 컴퓨팅의 기원이기 때문에 Edge 컴퓨팅은 독립 실행형 엔드 포인트 장치를 개별적으로 제어 및 관리하거나 Fog 도메인에 설정된 소프트웨어 기능을 통해 관리합니다. 예를 들어, MES와 같은 제어 기능을 사용하거나 사용하지 않는 프린터, 보안 카메라, 교통 신호등, 로봇, 기계 등의 제어가 가능합니다. 그러나 최신 Edge 컴퓨팅은 상호 운용성, 로컬 보안 등과 같은 일부 Fog 컴퓨팅 기능을 포함함으로써 Edge 컴퓨팅 범위를 재정의하려고 하지만 클라우드나 도메인 간에 확장하지는 않습니다. 현재 Edge 컴퓨팅 도메인은 Fog 컴퓨팅 도메인의 하위 세트입니다.

Fog 컴퓨팅과 Edge 컴퓨팅의 차이점은 무엇입니까?

Cloud 컴퓨팅, Fog 컴퓨팅, Edge 컴퓨팅의 비교 그림1. Cloud 컴퓨팅, Fog 컴퓨팅, Edge 컴퓨팅의 비교


표1. Edge 및 Fog 컴퓨팅의 주요 기능

Key Features Fog Edge
App Hopping YES Linited
Data Service at Edge YES YES
Device & App Management YES YES
Security E2E, Data Protection, Session & Hardware level Partial Point Solution VPN, FW
Elastics Compute / Resource Pooling YES NO
Modular Hardware YES NO
Virtualization with Windows support YES TBD
Real-time Control High Availability YES NO

표2. 기존 Edge 및 Fog 컴퓨팅 차이점

No Fog Edge
1 장치 독립, 지능형 및 전체 Fog 도메인 인식 전체 도메인에 대해 알지 못하는 소수의 서비스 인식
2 도메인의 모든 장치 제어 Edge 도메인의 제한된 제어
3 연속된 환경에서 클라우드를 Fog 수준으로 확장 클라우드를 인식하지 못함
4 전체 네트워크 범위 제한된 네트워크 범위
5 다양한 분야 IoT 수직 지원 및 활성화 IoT 수직 인식 없음
6 여러 개의 수직 (서비스, 카테고리 단위) 통합 IoT 수직 통합 없음
7 매우 융통성이 있으며 RT Control, 애플리케이션 호스팅 및 관리와 같은 다양한 기능을 수행 할 수 있는 Fog 노드 사용 Edge 장치 명령 및 제어에 중점을 둔 Edge Controller 사용
8 엔드 투 엔드 보안 보안 범위가 디바이스로 제한됨
9 Fog Analytics를 사용하면 분석, 기계 학습, 이상 징후 감지 및 시스템 최적화를 위해 Edge에 있는 여러 장치에서 데이터를 수집, 처리 및 분석 단일 디바이스로 범위 지정되는 분석

표3. IoT 기반 프로덕션 시스템에서 Fog 컴퓨팅 및 Edge 컴퓨팅을 수행할 수 있는 작업 및 기능

No Fog Edge
1 Fog 컴퓨팅은 장치와 내장된 Edge 제어를 사용. 그러나 Fog 컴퓨팅은 실시간 제어에 사용되는 소프트 PLC를 호스팅하는 가상 시스템도 지원 일반적으로 Edge 컴퓨팅은 Edge에 내장되어 있으며, Edge를 제어. Edge 컴퓨팅은 실시간 제어가 어려운 일부 장치 및 실시간 제어가 필요하지 않은 다른 장치의 제어 기능 수행
2 Fog 컴퓨팅은 Fog 도메인의 표준 컨트롤러인 FogNodes를 제공. FogNode는 애플리케이션 호스팅을 위한 가상화된 환경을 제공. Fog 도메인의 애플리케이션 호스팅 기능을 사용하면 가상화된 컨트롤러(MES)를 호스팅 Edge 컴퓨팅은 예를 들어 프로덕션 시스템 MES 시스템에서 컨트롤러처럼 동작하는 Edge 장치 세트를 조정할 수 있는 장치 컨트롤러를 제공. 그러나 이러한 컨트롤러는 각 운영 도메인에 대해 맞춤형으로 구축
3 데이터 소유권을 통한 Fog 컴퓨팅은 클라우드에 데이터를 안전하게 저장
4 Edge에 Fog 분석 및 이상 징후 탐지 기능을 제공
5 풍부한 가상화 지원 가상화로 설계되지 않음
6 IT/OT 도메인 간 상호 운용 및 명확한 역할 분리를 지원하는 보안 기능 제공 보안이 무엇보다 중요

표4. 작업 및 기능 Fog 컨트롤러 및 Edge 컨트롤러는 PLC에서 채택

No Fog Edge
1 실시간 가상화 도메인이 소프트 PLC 기능을 호스팅 소프트 PLC 스택을 사용하여 PLC 컨트롤러를 교체
2 가상화 된 소프트 PLC 기능은 장치 또는 장치 외부의 FogNode에서 활성화 장치에 사용되는 동일한 하드웨어에 통합된 소프트 PLC 스택
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