導(dǎo)讀:其實最開始“霧計算”概念最開始是由美國哥倫比亞大學(xué)的斯特爾佛教授提出來的,當(dāng)初的目的是想利用“霧”來阻擋黑客入侵。
物聯(lián)網(wǎng)就是一場數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭,怎么能夠從龐大的數(shù)據(jù)海中挖掘出有價值的信息對于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展的勝利,眾所周知未來將是一個萬物互聯(lián)的時代,隨著物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的完善以及關(guān)鍵技術(shù)上的不斷突破,數(shù)據(jù)大爆炸時代將越走越近,對計算的要求也越來越高。
說云計算小伙伴們可能都知道,但霧計算就給懵了。相比于云計算的高高在上和遙不可及,霧計算更為貼近地面,就在你我身邊。
太復(fù)雜的概念小編就不提了,隨便百度一下就能出來無數(shù)種介紹。
小編給大家簡單介紹一下幾個關(guān)鍵點。
什么是霧計算?
現(xiàn)在大多數(shù)人認(rèn)為的“霧計算”是由2011年由美國思科公司首創(chuàng)的。
其實最開始“霧計算”概念最開始是由美國哥倫比亞大學(xué)的斯特爾佛教授提出來的,當(dāng)初的目的是想利用“霧”來阻擋黑客入侵。
后來美國的思科公司接手了“霧計算”這個詞,就有了現(xiàn)在的“霧計算”。
而思科之所以用“霧計算”這個詞,是源于“霧是更接近地面的云”這個概念。
霧計算的網(wǎng)絡(luò)版定義是:在該模式中數(shù)據(jù)、(數(shù)據(jù))處理和應(yīng)用程序集中在網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中(這里的邊緣設(shè)備可以是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,如路由器、交換機、網(wǎng)關(guān)等,也可以是專門部署的本地服務(wù)器),而不是幾乎全部保存在云中,是云計算的延伸概念。
計算專家對“霧計算”的解釋:
霧計算是介于云計算和個人計算之間的、半虛擬化的服務(wù)計算架構(gòu)模型。霧計算實際上并沒有強力的計算能力,霧計算是將物理上分散的計算機聯(lián)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(shù)據(jù)中心,完全夠用了。
所以,對于“霧計算”,我們可以這樣理解:
首先,它是云計算的延伸概念,但不用將數(shù)據(jù)傳到云端,而是集中在邊緣設(shè)備中;
其次,霧計算由性能較弱、分散的各類功能計算機組成,是一種分布式的數(shù)據(jù)處理方式,具有去中心化的特點;
另外,源于“霧是更貼近地面的云”這句話,可以知道,霧計算是距離終端更近的東西,不像云那樣遙遠(yuǎn)。數(shù)據(jù)的存儲及處理更依賴本地設(shè)備,而不是服務(wù)器。
所以,也可以將霧計算理解為本地化的云計算,總之,是為用戶提供數(shù)據(jù)資源服務(wù)的。
已經(jīng)有云計算了,為什么還要研究霧計算?
因為云計算已經(jīng)不能滿足時代發(fā)展下的計算需求。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展及各種智能設(shè)備的出現(xiàn),云計算需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大,網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力、數(shù)據(jù)中心的負(fù)擔(dān)越來越重,數(shù)據(jù)傳輸和信息獲取的情況面臨巨大的挑戰(zhàn)。
網(wǎng)絡(luò)擁堵、網(wǎng)絡(luò)延遲、安全性低等問題都需要解決。
也就是說,上網(wǎng)的人越來越多了,使用網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備也越來越多了,而且將來無人駕駛、各種智能應(yīng)用等對數(shù)據(jù)處理的所低延遲、高速率、高安全性的要求越來越高,所以云計算的壓力就越來越大,這時候它需要一個助手來分擔(dān)它的壓力。
所以霧計算就出現(xiàn)了。
雖然霧計算的整體計算能力并不比云計算強大,但它的一些優(yōu)勢也是云計算所沒有的。
一,處理數(shù)據(jù)時效快,低延時
計算的計算節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備的布局)中的位置更低,接近終端用戶,利用靠近服務(wù)需求的計算資源進行數(shù)據(jù)處理,所以處理數(shù)據(jù)的時效更快。
二,位置感知
由于分布范圍較廣,密度較大,可以較為精確的獲取其中設(shè)備的位置信息
三,廣泛的地理分布
與云計算中心集中式分布相反,霧計算更偏向于分布式分布,以量變引起質(zhì)變。
四,移動性
對于霧計算來說,手機和其他移動設(shè)備可以相互之間直接通信,信號不必到云端甚至基站走一圈。
五,更多的邊緣節(jié)點
支持多樣化的軟硬件設(shè)備,可以減輕骨干網(wǎng)絡(luò)的壓力,提高連接的設(shè)備的數(shù)量。
霧計算的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來是什么樣的?
以一個制造業(yè)案例為例,假設(shè)大型公司在印度建立了工廠生產(chǎn)清潔劑。想象整個流程中一個這樣的機器——攪拌機(垂直或水平攪拌機),攪拌機的運轉(zhuǎn)原理是以預(yù)設(shè)的轉(zhuǎn)速定時旋轉(zhuǎn),攪拌機筒吸收到不同的原材料,其運轉(zhuǎn)會耗費一定量的能源。
如果我們利用物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng),讓這個設(shè)備成為“智能攪拌機”會怎樣?攪拌機安裝的大量傳感器為各種參數(shù)捕捉數(shù)據(jù),然后數(shù)據(jù)傳回服務(wù)器(云)進行后續(xù)分析。
如何提供功率消耗的效率?這就是與霧計算的聯(lián)系。以前考慮的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)是利用云存儲和分析數(shù)據(jù)做出決定,但是為了讓資產(chǎn)/機器成為“智能設(shè)備”,我們需要霧計算架構(gòu),也就是增加本地實時計算數(shù)據(jù)流的能力,并向歷史信號學(xué)習(xí)幫助機器做出決策來改善結(jié)果。
基于這些自主學(xué)習(xí)規(guī)則,通過增加和降低設(shè)置來保持在最佳能耗模式,機器可以調(diào)整操作參數(shù)。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?,云端用新?shù)據(jù)組更新機器學(xué)習(xí)模型,那么數(shù)據(jù)規(guī)則和(自主)學(xué)習(xí)就可以更新了。一旦更新,它會被推回邊緣,邊緣節(jié)點利用更新模型來更新規(guī)則,進一步改善結(jié)果。
簡而言之,通過推動計算邊緣化,我們也將智能推到邊緣,因此讓設(shè)備或資產(chǎn)能夠做出自主決策來改善結(jié)果,并成為智能設(shè)備。未來霧計算將與云計算相輔相成、有機結(jié)合,為萬物互聯(lián)時代的信息處理提供更完美的軟硬件支撐平臺。