物聯(lián)網(wǎng)就是一場(chǎng)數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭(zhēng)，怎么能夠從龐大的數(shù)據(jù)海中挖掘出有價(jià)值的信息對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展的勝利，眾所周知未來(lái)將是一個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)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(shí)代將越走越近，對(duì)計(jì)算的要求也越來(lái)越高。

說(shuō)云計(jì)算小伙伴們可能都知道，但霧計(jì)算就給懵了。相比于云計(jì)算的高高在上和遙不可及，霧計(jì)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(lái)無(wú)數(shù)種介紹。

小編給大家簡(jiǎn)單介紹一下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

什么是霧計(jì)算?

現(xiàn)在大多數(shù)人認(rèn)為的“霧計(jì)算”是由2011年由美國(guó)思科公司首創(chuàng)的。

其實(shí)最開(kāi)始“霧計(jì)算”概念最開(kāi)始是由美國(guó)哥倫比亞大學(xué)的斯特爾佛教授提出來(lái)的，當(dāng)初的目的是想利用“霧”來(lái)阻擋黑客入侵。

后來(lái)美國(guó)的思科公司接手了“霧計(jì)算”這個(gè)詞，就有了現(xiàn)在的“霧計(jì)算”。

而思科之所以用“霧計(jì)算”這個(gè)詞，是源于“霧是更接近地面的云”這個(gè)概念。

霧計(jì)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(jī)、網(wǎng)關(guān)等，也可以是專(zhuān)門(mén)部署的本地服務(wù)器)，而不是幾乎全部保存在云中，是云計(jì)算的延伸概念。

計(jì)算專(zhuān)家對(duì)“霧計(jì)算”的解釋?zhuān)?/strong>

霧計(jì)算是介于云計(jì)算和個(gè)人計(jì)算之間的、半虛擬化的服務(wù)計(jì)算架構(gòu)模型。霧計(jì)算實(shí)際上并沒(méi)有強(qiáng)力的計(jì)算能力，霧計(jì)算是將物理上分散的計(jì)算機(jī)聯(lián)合起來(lái)，形成較弱的計(jì)算能力，不過(guò)這樣的計(jì)算能力對(duì)于中小型的數(shù)據(jù)中心，完全夠用了。

所以，對(duì)于“霧計(jì)算”，我們可以這樣理解：

首先，它是云計(jì)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(jì)算由性能較弱、分散的各類(lèi)功能計(jì)算機(jī)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(diǎn);

另外，源于“霧是更貼近地面的云”這句話，可以知道，霧計(jì)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(chǔ)及處理更依賴(lài)本地設(shè)備，而不是服務(wù)器。

所以，也可以將霧計(jì)算理解為本地化的云計(jì)算，總之，是為用戶(hù)提供數(shù)據(jù)資源服務(wù)的。

已經(jīng)有云計(jì)算了，為什么還要研究霧計(jì)算?

因?yàn)樵朴?jì)算已經(jīng)不能滿(mǎn)足時(shí)代發(fā)展下的計(jì)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(jì)算需要處理的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力、數(shù)據(jù)中心的負(fù)擔(dān)越來(lái)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(wèn)題都需要解決。

也就是說(shuō)，上網(wǎng)的人越來(lái)越多了，使用網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備也越來(lái)越多了，而且將來(lái)無(wú)人駕駛、各種智能應(yīng)用等對(duì)數(shù)據(jù)處理的所低延遲、高速率、高安全性的要求越來(lái)越高，所以云計(jì)算的壓力就越來(lái)越大，這時(shí)候它需要一個(gè)助手來(lái)分擔(dān)它的壓力。

所以霧計(jì)算就出現(xiàn)了。

雖然霧計(jì)算的整體計(jì)算能力并不比云計(jì)算強(qiáng)大，但它的一些優(yōu)勢(shì)也是云計(jì)算所沒(méi)有的。

一，處理數(shù)據(jù)時(shí)效快，低延時(shí)

計(jì)算的計(jì)算節(jié)點(diǎn)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(hù)，利用靠近服務(wù)需求的計(jì)算資源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，所以處理數(shù)據(jù)的時(shí)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(jì)算中心集中式分布相反，霧計(jì)算更偏向于分布式分布，以量變引起質(zhì)變。

四，移動(dòng)性

對(duì)于霧計(jì)算來(lái)說(shuō)，手機(jī)和其他移動(dòng)設(shè)備可以相互之間直接通信，信號(hào)不必到云端甚至基站走一圈。

五，更多的邊緣節(jié)點(diǎn)

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(jì)算的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來(lái)是什么樣的?

以一個(gè)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(gè)流程中一個(gè)這樣的機(jī)器——攪拌機(jī)(垂直或水平攪拌機(jī))，攪拌機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)原理是以預(yù)設(shè)的轉(zhuǎn)速定時(shí)旋轉(zhuǎn)，攪拌機(jī)筒吸收到不同的原材料，其運(yùn)轉(zhuǎn)會(huì)耗費(fèi)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(gè)設(shè)備成為“智能攪拌機(jī)”會(huì)怎樣?攪拌機(jī)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(jìn)行后續(xù)分析。

如何提供功率消耗的效率?這就是與霧計(jì)算的聯(lián)系。以前考慮的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)是利用云存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)做出決定，但是為了讓資產(chǎn)/機(jī)器成為“智能設(shè)備”，我們需要霧計(jì)算架構(gòu)，也就是增加本地實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)流的能力，并向歷史信號(hào)學(xué)習(xí)幫助機(jī)器做出決策來(lái)改善結(jié)果。

基于這些自主學(xué)習(xí)規(guī)則，通過(guò)增加和降低設(shè)置來(lái)保持在最佳能耗模式，機(jī)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(jī)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(huì)被推回邊緣，邊緣節(jié)點(diǎn)利用更新模型來(lái)更新規(guī)則，進(jìn)一步改善結(jié)果。

簡(jiǎn)而言之，通過(guò)推動(dòng)計(jì)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(lái)改善結(jié)果，并成為智能設(shè)備。未來(lái)霧計(jì)算將與云計(jì)算相輔相成、有機(jī)結(jié)合，為萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的信息處理提供更完美的軟硬件支撐平臺(tái)。