物聯(lián)網(wǎng)（IoT）代表了我們所處的世界互動(dòng)方式即將發(fā)生的轉(zhuǎn)變。就像互聯(lián)網(wǎng)將計(jì)算機(jī)連接到網(wǎng)絡(luò)，下一步，人們也將連接到互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)看起來(lái)會(huì)以科幻小說(shuō)家想象的方式把人、環(huán)境、機(jī)器和虛擬對(duì)象進(jìn)行互聯(lián)。

簡(jiǎn)而言之，物聯(lián)網(wǎng)是連接人和萬(wàn)物，數(shù)據(jù)和流程的融合正在改變我們的生活，所有的事物都介于兩者之間。

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)非常重要的趨勢(shì)，思科樂(lè)觀地預(yù)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的利潤(rùn)將達(dá)到19萬(wàn)億美元，到2020年將有500億個(gè)智能設(shè)備聯(lián)網(wǎng)。顯然，這是想要在物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)分一杯羹的企業(yè)重要的動(dòng)機(jī)。

這里所說(shuō)的霧計(jì)算也可以稱為“邊緣計(jì)算”，與集中管理和工作的云計(jì)算不同，霧系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)端運(yùn)行。這意味著數(shù)據(jù)可以在本地的智能設(shè)備中處理，不需發(fā)送到云端處理，這是物聯(lián)網(wǎng)處理的一種方法。霧計(jì)算與許多IT開(kāi)發(fā)一樣，需要解決一些日益增長(zhǎng)的問(wèn)題，比如在可用的帶寬范圍內(nèi)能夠?qū)崟r(shí)處理傳入數(shù)據(jù)。

如今，傳感器正在產(chǎn)生2艾字節(jié)（exabytes）的數(shù)據(jù)（雷鋒網(wǎng)注，1EB = 1,000,000 (106)TB，據(jù)估算，2011年整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的容量總和不超過(guò)525EB）。要發(fā)送到云端的數(shù)據(jù)太多，不僅沒(méi)有足夠的帶寬，而且成本太高。霧計(jì)算將一些處理和資源置于云的邊緣，它不是為云存儲(chǔ)和計(jì)算建立渠道，而是減少信息的發(fā)送降低對(duì)帶寬的需求，再在某些接入點(diǎn)進(jìn)行聚合。通過(guò)使用這種分布式策略，可以降低成本并提高效率。

霧計(jì)算將云計(jì)算擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，以解決不適合云形式的應(yīng)用和服務(wù)，包括：

• 需要非常低且可預(yù)測(cè)的延遲的應(yīng)用

• 地理位置分散的應(yīng)用

• 快速移動(dòng)應(yīng)用

• 大型分布式控制系統(tǒng)（智能電網(wǎng)，連接軌道，智能交通燈系統(tǒng)）。

霧定義的特征是低延遲和位置感知; 廣泛的地理分布; 移動(dòng)性; 節(jié)點(diǎn)數(shù)量非常大，無(wú)線接入的主要入口，流動(dòng)性和實(shí)時(shí)應(yīng)用性、異構(gòu)性強(qiáng)。

上述特性使霧成為許多關(guān)鍵IoT服務(wù)和應(yīng)用非常好的平臺(tái)，包括聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)、智能電網(wǎng)、智慧城市，以及常見(jiàn)的無(wú)線傳感器和執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)（WSAN）。

另一種理解霧計(jì)算的方法是將其視為虛擬化平臺(tái)，該平臺(tái)通常位于終端用戶和云數(shù)據(jù)中心之間。因此，霧計(jì)算可以在延遲，功耗等方面提供更好的服務(wù)。霧能計(jì)算系統(tǒng)以廣泛分布的方式靠近終端用戶部署，這使得這種能力成為可能。霧計(jì)算節(jié)點(diǎn)必須具有足夠的計(jì)算能力和存儲(chǔ)容量來(lái)處理性能要求更高的用戶請(qǐng)求。

霧計(jì)算如何運(yùn)行

所有這些在實(shí)際中如何運(yùn)作？舉個(gè)例子，芝加哥的交通系統(tǒng)配備了智能傳感器。周二早上，也就是芝加哥小熊隊(duì)100多年來(lái)首次參加世界系列賽的大型游行日。隨著狂歡者來(lái)慶祝他們團(tuán)隊(duì)的勝利，預(yù)計(jì)將有大量的車(chē)輛和人員涌入城市。此時(shí)，數(shù)據(jù)可以通過(guò)各個(gè)交通燈收集。

開(kāi)源的用于交通燈調(diào)整和時(shí)序控制的開(kāi)源程序在每個(gè)邊緣設(shè)備上運(yùn)行，該應(yīng)用程序會(huì)自動(dòng)在邊緣實(shí)時(shí)調(diào)整模式，在出現(xiàn)和減少交通障礙時(shí)進(jìn)行調(diào)整。交通擁堵降到最低，球迷花在車(chē)上的時(shí)間更少。

在交通燈示例中，將日常交通傳感器數(shù)據(jù)流發(fā)送到云端進(jìn)行存儲(chǔ)和分析幾乎沒(méi)有價(jià)值。工程師就可以很好地處理正常的流量。需要上傳的是更有價(jià)值的數(shù)據(jù)，例如游行日的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將被發(fā)送到云端并進(jìn)行分析，有利于進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，并允許城市調(diào)整和改善其流量應(yīng)用程序?qū)ξ磥?lái)流量異常的響應(yīng)。

霧、云和物聯(lián)網(wǎng)是什么關(guān)系？

物聯(lián)網(wǎng)會(huì)把云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)向邊緣拓展，通過(guò)智能互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備滲透到每個(gè)家庭、車(chē)輛和工作場(chǎng)所。隨著技術(shù)的成熟和便利性的提升，我們的新的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的依賴程度會(huì)越來(lái)越高，但物聯(lián)網(wǎng)的可靠性必須增加。

將處理工作傳遞到云之前可以使用穩(wěn)定的邊緣網(wǎng)關(guān)加強(qiáng)整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。霧計(jì)算可以通過(guò)邊緣處理滿足可靠的低延遲響應(yīng)的要求，并且可以通過(guò)智能過(guò)濾和選擇性傳輸來(lái)應(yīng)對(duì)高流量。通過(guò)這種方式，智能邊緣網(wǎng)關(guān)可以處理或智能地重定向來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)數(shù)傳感器和監(jiān)視器的數(shù)百萬(wàn)個(gè)任務(wù)，僅將摘要和異常數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕?/p>

霧計(jì)算的成功直接取決于那些智能網(wǎng)關(guān)的靈活性，這些智能網(wǎng)關(guān)在網(wǎng)絡(luò)上影響著無(wú)數(shù)的IoT設(shè)備。IT彈性將成為物聯(lián)網(wǎng)連續(xù)性的必要條件，為了具備安全性，要有冗余的電力和冷卻監(jiān)控以及故障轉(zhuǎn)移解決方案，以確保最長(zhǎng)的正常運(yùn)行時(shí)間。 根據(jù)Gartner的說(shuō)法，每小時(shí)的停機(jī)時(shí)間可能使組織損失高達(dá)30萬(wàn)美元。部署速度、高效的可擴(kuò)展性以及有限資源的易管理性也是主要問(wèn)題。

這種從云到霧的演進(jìn)意義重大。當(dāng)智能手機(jī)和平板電腦等移動(dòng)設(shè)備變得流行時(shí)，云計(jì)算也迎來(lái)了熱潮。那時(shí)，這些設(shè)備的計(jì)算能力很弱，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)既慢又不可靠。因此，使用中心輻射云架構(gòu)的通信方式也很合理。但是現(xiàn)在我們大多數(shù)人都依賴可靠的4G技術(shù)，而現(xiàn)在移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算能力在一些方面也能與PC相媲美，從中心輻射模型轉(zhuǎn)變?yōu)轭?lèi)似于網(wǎng)狀或邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)架構(gòu)的模型是有意義的。這樣做可以解決帶寬瓶頸和延遲問(wèn)題，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這無(wú)疑會(huì)促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。

因此，如果你認(rèn)為云計(jì)算是可預(yù)見(jiàn)未來(lái)的基礎(chǔ)設(shè)施的巔峰之作，那么請(qǐng)?jiān)傧胍幌搿Ｈ绻覀冋務(wù)摂?shù)十億設(shè)備和即時(shí)通信，當(dāng)前的云模型將無(wú)法處理負(fù)載。幸運(yùn)的是，移動(dòng)處理能力和無(wú)線帶寬的進(jìn)步使得許多人能夠設(shè)計(jì)出更強(qiáng)大的架構(gòu)，讓我們走出困境。

雷鋒網(wǎng)編譯，via btimes 雷鋒網(wǎng)

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