? ? ? ?近年來，霧計算的話題得到大量引用，所謂霧計算，就是在該模式中數據、（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，是云計算（Cloud Computing）的延伸概念，其概念已經處在研究和實驗階段相當長的一段時間，但隨著物聯網最近的增長，霧計算或稱邊緣計算已經開始從“創新觸發”階段演變到“期望膨脹的頂峰”階段。霧（邊緣）計算是一種計算數據的體系結構，應用程序和服務被從集中云推到網絡的邏輯終端，即邊緣。這種方法需要利用資源，可能無法連續連接到網絡，如筆記本電腦、智能手機、平板電腦、家用電器、制造工業機器、傳感器等等。有許多其他名稱的邊緣計算架構，如網格計算、對等計算、網格計算等。
? ? ? ?一、霧計算是去中心化的云計算
? ? ? ?在云計算架構中，集中式服務器負責整個應用程序或設備所需的計算。然而，與物聯網生態系統遵循同樣的原則變得越來越麻煩。物聯網的生態系統可以邏輯地分解為四個組成部分：數據、東西、人和過程。在數據層面，我們意識到，盡管龐大的數據量正在從連接的設備產生，大部分數據是暫時性的；即，數據的價值產生后幾分鐘內就消失了。因此，處理這些數據，從數據中提取的價值，數據的生產和存儲的各種分析需求是完全不同的學科。
? ? ? ?霧（邊緣）計算模型將原有的云計算中心的部分或全部計算任務遷移到數據源的附近執行，根據大數據的3V特點，即數據量、時效性,多樣性，通過對比云計算模型為代表的集中式大數據處理和霧（邊緣）計算為代表的邊緣式大數據處理，可以看出霧計算的優勢。邊緣式大數據處理時代，數據類型更加復雜多樣，數據處理的實時性要求更高，數據量也超過ZB級，邊緣計算可以提高數據傳輸性能，保證處理實時性，降低云計算中心的負載。
? ? ? ?二、霧計算可以有效減少負載提升效率
? ? ? ?多個設備聚集在一起，連接到單個計算節點，形成一個較小的網絡。在某些情況下，單個設備分配給單個計算節點而不是群集。我們將基于一個假設性的使用情況的細節創造一個霧計算模型，假設你的手機有一個健身應用程序，跟蹤你每天燃燒的卡路里數量，并與你的目標和歷史表現相比，每天通過你所走的步數向你報告燃燒的卡路里量。你的手機配備各種傳感器如計步器、加速度計等。這些傳感器可以捕獲手機的每一個顆粒的運動的數據；即在微秒級別捕獲電話的X和Y坐標。通過捕獲模式來研究X和Y坐標序列就可以研究你一天中走了多少步。假設你的手機在你的口袋里，當你行走時，在X坐標軸向前移動時Y坐標上有輕微的變化。手機傳感器傳來的坐標數據能夠形成一個模式來檢測一個完整的步行周期。使用這些模式，我們可以計算用戶走過的步數。現在，如果我們嘗試從一個簡單的云計算的角度，這個過程會一直收集一天中的全部日志數據，從計步器上將約50MB發送到云端。然后服務器對數據進行分析，檢測走的步數，將其轉換為燃燒的卡路里數，并將結果發送回移動電話。如果有大約500萬用戶，需要通過網絡將巨大數據量發送到云端并在云端占用網絡計算和存儲資源。然而，如果我們使用霧計算架構，僅僅利用手機的內部計算能力和存儲資源，就可以用來計算每30分鐘的步數。在一天結束時，智能手機上的應用程序可以發送用戶累計走過的步數，數據的大小將遠小于1kb。
? ? ? ?三、霧計算的應用前景廣泛
? ? ? ?以一個制造業案例為例，假設大型公司在非洲建立了工廠生產清潔劑。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），它吸收不同的原料，并將它們進行攪拌，在制造過程中生產出合成混合物。攪拌機的運轉原理是以預設的轉速定時旋轉，攪拌機筒吸收到不同的原材料，其運轉會耗費一定量的能源。
? ? ? ?如果我們利用物聯網生態系統，讓這個設備成為“智能攪拌機”會怎樣？攪拌機安裝的大量傳感器為各種參數捕捉數據，然后數據傳回服務器（云）進行后續分析。如何提供功率消耗的效率？這就是與霧計算的聯系。以前考慮的物聯網架構是利用云存儲和分析數據做出決定，但是為了讓資產/機器成為“智能設備”，我們需要霧運算架構，也就是增加本地實時計算數據流的能力，并向歷史信號學習幫助機器做出決策來改善結果。這將是一個利用機器學習優化機器功耗，搭建霧計算網絡的場景。
? ? ? ?簡而言之，通過推動計算邊緣化，我們也將智能推到邊緣，因此讓設備或資產能夠做出自主決策來改善結果，并成為智能設備。未來霧計算將與云計算相輔相成、有機結合，為萬物互聯時代的信息處理提供更完美的軟硬件支撐平臺。
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