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    什么是霧計算

    2019-08-16

    發表日期:2019-8-5


     
    對于云計算我們應該是相當的熟悉了,什么?還有不熟悉的?趕緊回去看我們的往期科普貼!

    那么今天,我們就來聊聊云計算之外的霧計算吧。
     
    我們知道,從2006年亞馬遜提供云端服務開始,云計算已經發展了十多年了,在這發展的途中,由云計算衍生了許多新技術,而霧計算就是其中之一。
     
    霧計算這個名字最初是由美國紐約哥倫比亞大學的斯特爾佛教授(Prof. Stolfo)起的,當時的意圖是利用“霧”來阻擋黑客入侵,后來思科接手了這個名詞并進行了理論性發展,在2011年提出了現在的“霧計算”概念,賦予了霧計算新的含義。
     
    霧計算(Fog Computing),在該模式中數據、(數據)處理和應用程序集中在網絡邊緣的設備中,而不是幾乎全部保存在云中,霧計算是云計算(Cloud Computing)的延伸概念。
    而霧計算之所以叫做霧計算,也是因為云計算概念的延伸,這個因“云”而“霧”的命名源自“霧是更貼近地面的云”這一名句。我們知道,云計算寓意計算資源像天空中的云一般取之不竭,無論身在何處,抬頭可見。但云高高的飄在天空中,而霧卻可以就在我們身邊,我們置身其中,觸手可及。所以霧計算其實是比云計算離終端用戶更近的計算。
     
    霧計算可理解為本地化的云計算。
    我們知道云和霧都是水的聚合物,那么云計算和霧計算其實在技術原理上也是相似的,他們都基于虛擬化技術,從共享資源池中,為多用戶提供資源服務。
     
    霧計算相較云計算更貼近地面!云計算重點放在研究計算的方式,霧計算更強調計算的位置。
    霧計算介于云計算和個人計算之間的,是半虛擬化的服務計算架構模型。霧計算并非由性能強大的服務器組成,而是由性能較弱、更為分散的各類功能計算機組成,霧計算是將物理上分散的計算機聯合起來,形成較弱的計算能力,不過這樣的計算能力對于中小型的數據中心,完全夠用了。
     
    與云計算相比,霧計算所采用的架構更呈分布式,更接近網絡邊緣。霧計算將數據、數據處理和應用程序集中在網絡邊緣的設備中,而不像云計算那樣將它們幾乎全部保存在云中,數據的存儲及處理更依賴本地設備,而非服務器。霧計算是新一代分布式計算,符合互聯網的“去中心化”特征。霧計算是以個人云、私有云、企業云等小型云為主。 [1] 
     
    霧計算順應物聯網發展
    國家在大力發展物聯網,物聯網發展的最終結果就是將所有的電子設備、移動終端、家用電器等等一切都互聯起來,這些設備不僅數量巨大,而且分布廣泛,各種智能應用等對數據處理的低延遲、高速率、高安全性的要求越來越高,云計算的壓力就越來越大,這時候它需要一個助手來分擔它的壓力。于是霧計算出現了。
     
    隨著物聯網的發展和智能設備的增多,現實的需求對霧計算提出了要求,也為霧計算提供了發展機會。霧計算使得更多業務可以部署。在霧計算技術的加持下,生產效率和用戶體驗都將被大大提升。
     
    自從思科提出了霧計算,已經有ARM、戴爾、英特爾、微軟等幾大科技公司以及普林斯頓大學加入了這個概念陣營,并成立了非盈利性組織開放霧聯盟,旨在推廣和加快開放霧計算的普及,促進物聯網發展。
     
    霧計算的特征
    更輕壓:計算資源有限相比較云平臺的構成單位——數據中心,霧節點更加輕!霧計算能夠過濾,如聚合用戶消息(如不停發送的傳感器消息),只將必要消息發送給云,減小核心網絡壓力。
     
    更低層:霧節點在網絡拓撲中位置更低,擁有更小的網絡延遲(總延遲=網絡延遲 計算延遲),反應性更強。
     
    更可靠:霧節點擁有廣泛的地域分布,為了服務不同區域用戶,相同的服務會被部署在各個區域的霧節點上,使得高可靠性成為霧計算的內在屬性,一旦某一區域的服務異常,用戶請求可以快速轉向其他臨近區域,獲取相關的服務。此外,由于使用霧計算后,相較云計算減少了發送到云端和從云端發送的數據量,和云計算相比延遲更短,安全風險也得到了進一步的降低!
     
    更低延:除了物聯網的應用外,網上游戲、視頻傳輸、AR等也都需要極低的時延,這點霧計算也是有所發揮的。
     
    更靈便:霧計算支持很高的移動性,手機和其他移動設備可以互相之間直接通信,信號不必到云端甚至基站去繞一圈!此外,霧計算也支持實時互動、多樣化的軟硬件設備以及云端在線分析等。
     
    更節能:霧計算節點由于地理位置分散,不會集中產生大量熱量,因此不需要額外的冷卻系統,從而減少耗電,霧計算更省電![2]
     
    霧計算的應用場景
    火災救援機器人就是霧計算應用的一個很好的例子。當機器人進入救援現場,第一步要做的是激光掃描現場地形,然后進行數據處理,建立現場地圖,最后才能進行搜救行動——如果完全靠機器人自己來處理這些任務,就會浪費寶貴的電池電量和救援時間;如果傳送到云端進行處理,又難以及時作出響應和決策。這時,在救援現場附近臨時布置的霧計算節點,就可以發揮及時響應、提供更強大信息處理能力的作用。[3] 
     
    車聯網。車聯網的應用和部署要求有豐富的連接方式和相互作用。車到車,車到接入點(無線網絡,3G,LTE,智能交通燈,導航衛星網絡等),接入點到接入點。霧計算能夠為車聯網的服務菜單中的信息娛樂,安全,交通保障等服務。智能交通燈特別需要對移動性和位置信息的計算,計算量不大,反對時延要求高,顯然只有霧計算最適合。試想如果城市中的所有交通燈都需要有數據中心云計算來統一計算而指揮所有交通燈,這樣不僅不及時也容易出錯。智能交通燈本意是根據車流量來自動指揮車輛通行,避免無車遇紅燈時,也要停車等到綠燈再走,那么實時計算非常重要,所以每個交通燈自己都有計算能力,從而自行完成智能指揮,這就是霧計算的威力。[4]
     
    云霧搭配,干活不累
    霧計算非常適合用于需要實時監控的物聯網(IoT)中。在智能城市里,每秒都要處理大量數據(例如交通、風能、農業等),系統間需要頻繁大量的溝通,并對環境作出即時回應。如果全部數據都由云端處理,一來會造成大量的網路流量,并有可能令云端超負荷,二來由于云服務器較遠,因此未必能提供足夠快的服務。霧計算能提供有效的中間處理,初步處理數據,并作出即時的回應,消除數據存儲及數據傳輸的瓶頸。當數據需要大量計算時,就可以將數據傳輸到云端。云與霧互相配搭,將能最有效回應環境的需求。
     
    參考資料:
    1.霧計算 fog computing fogging-TechTarget云計算
    2.怎么看待霧計算?- 知乎
    3.IEEE:全球首個“霧計算”標準發布- C114中國通信網
    4.霧計算-百度百科

     
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