雾计算

什么是雾计算？

雾计算是一种去中心化的计算基础设施，它将云计算能力扩展到企业网络的边缘。它使得数据、应用程序和其他服务能够更接近最终用户、设备和传感器托管。雾计算的主要目标是提高效率，通过减少需要传输到云端进行处理或存储的数据量。

雾计算背后的核心思想是将云的力量带到数据创建和需要采取行动的网络边缘。通过在数据源附近拥有更靠近的硬件，数据能够更快地被处理和分析，从而降低延迟并实现实时响应。雾计算通常与涉及众多设备和传感器的物联网技术相关联，应用于机器人、自动驾驶和制造等行业。

雾计算作为云和设备之间的中间层，通过使系统更加自主并能近乎实时地响应变化，帮助融合数字和物理世界。

雾计算是如何工作的？

雾计算通过将边缘设备（如传感器、网关和路由器）连接到云来实现。这些设备通过局域网连接，允许它们相互通信并交换数据。

雾计算允许边缘设备存储和处理本地数据，从而减少数据达到云的时间。例如，当传感器在其环境中检测到异常时，它可以快速将警报发送到附近的边缘设备以及云中的系统。

雾计算中有两个主要组件

• 数据源 - 这些是创建或收集数据的边缘设备。一些例子包括摄像头、灯光和传感器。
• 雾节点 - 雾节点位于数据源和云之间的硬件。雾节点可以包括充当云或其他边缘设备网关设备的交换机或路由器。雾节点还可以是实际在边缘进行数据处理和分析的硬件，并在数据源设备与云之间传输信息。

以下是实施雾计算涉及的过程的典型概述

• 确定是否需要雾计算 - 您不应无缘无故地实施像雾计算这样复杂的解决方案。如果您的物联网网络面临与延迟、带宽限制或安全问题相关的问题，那么雾计算可能是有意义的。
• 确定硬件需求 - 在第一阶段的基础上，您可以确定实现目标所需的硬件。这包括计算处理能力、存储和网络容量所需的硬件类型和数量。
• 安装雾节点硬件 - 一旦您获得了所需的硬件，您就需要将其安装在合适的物理位置。这需要在成本和理想物理位置之间进行权衡。
• 实施安全措施 - 根据您雾计算网络处理的数据类型，您需要在软件和硬件层面实施不同级别的安全措施。
• 监控雾计算系统 - 一旦雾设备开始运行，您需要不断监控它们以确保它们按预期运行。您必须制定高效处理远程故障的过程，并在必要时派遣工作人员进行维修或更换物理设备。

最终结果应该是您的业务拥有一个安全、可靠且能带来积极投资回报的雾计算系统。

雾计算用例

制造业

工厂中常见的工业物联网应用通常涉及大量监测工艺和环境的传感器和设备。使用雾计算，这些设备的数据可以本地实时处理，从而允许更快地应对变化、预测性维护和提升运营效率。

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车产生大量需要实时处理的数据。自动驾驶汽车需要即时处理传感器数据并做出决策以安全导航。雾计算能够在网络边缘（数据产生地附近）实现必要的低延迟处理和决策，从而提高响应时间，并提升这些车辆的总体安全性和性能。理论上，自动驾驶汽车可以充当雾节点，互相传递位置数据以提升安全性。

医疗保健

在医疗保健行业，实时患者监护和远程医疗是关键应用。雾计算允许本地处理可穿戴设备和健康监测器收集的患者数据，从而更快地分析和响应任何健康问题。它还可以实现敏感患者数据的加密传输，缓解隐私问题。

智能城市

雾计算在智能城市应用中可以发挥关键作用，其中大规模物联网部署很常见。交通管理、环境监测和公共安全等职能受益于本地化、实时数据处理。例如，可以在边缘处理交通数据以实时调整交通信号灯的时间，从而改善交通流量并减少拥堵。

雾计算优势

降低延迟

通过在网络边缘（靠近数据源）处理数据，雾计算大大缩短了分析和响应数据所需的时间。这种较低的延迟对于需要即时行动的时间敏感应用至关重要，如自动驾驶汽车、工业自动化和实时分析。

网络效率

雾计算通过本地处理数据并将必要信息发送到云端，优化了网络资源的使用。这减轻了网络基础设施的负担，最小化了带宽使用，并有助于防止网络拥堵。

安全和数据隐私

通过将更多数据处理移动到边缘，可以减少存储在集中式云中的数据量，从而单个安全漏洞可能暴露所有数据的风险降低。雾计算还可以通过仅使用边缘数据而不将其发送回云来，为用户提供更好的数据隐私。

系统弹性

如果实施得当，雾计算可以消除单点故障和瓶颈。如果一个节点发生故障，数据可以发送到其他节点进行处理和路由。

可扩展性

雾网络的架构和设计使得在完成初始设置后可以轻松添加新节点。这意味着网络可以根据交通量或物联网设备数量的增加进行扩展。

雾计算挑战

网络安全和数据治理

虽然雾计算可以帮助安全以多种方式，如上述所述，但如果操作不当，也可能暴露潜在的安全漏洞。主要威胁是边缘设备可能被物理破坏。另一个需要考虑的挑战是数据治理和合规性。这意味着需要对哪些员工可以访问某些类型的数据进行控制，并遵守硬件部署地点可能不同的法规。

系统复杂性

与集中式云计算相比，运行分布式雾网络具有固有的复杂性，需要在监控方面进行考虑。这些问题可以通过具有自动化和管理大量复杂性的软件来缓解。

实施和维护成本

雾计算的一个明显挑战是购买基础设施的初始成本。这还包括支付设计系统本身的员工的工资。一旦实施，还需要维护人员来修理和更换硬件，并在未来进行升级。

雾计算与边缘计算

尽管雾计算和边缘计算都是使数据处理在源头成为可能的技术，但它们是两种不同的方法。边缘计算通常使用本地存储和处理能力来快速做出决策，而不依赖于与云或互联网的直接连接。雾计算在性质上更加分布式，利用连接到网络的多台设备来共享处理负载。这比边缘计算提供了更灵活的方法和更大的可扩展性。雾计算对中央服务器或基于云的服务也依赖性较低。

这两种技术可以一起使用，以创建一个强大的分布式处理解决方案。通过使用边缘计算来快速处理本地任务，并使用雾计算在多台设备上分散负载，可以创建一个既可靠又高效的应用程序。

雾计算与云计算

雾计算与云计算之间存在几个差异。首先，雾计算侧重于在网络边缘提供数据处理和存储能力，而云计算主要侧重于提供高级服务，如分析、人工智能或机器学习。

因此，雾计算可以用于网络访问有限的低资源环境，而云计算需要更高的带宽和资源来运行更复杂的任务。此外，雾计算适合实时数据处理，而云计算可用于批量处理或大规模应用程序。最后，雾计算和云计算通常在需要实时和批量处理能力的应用程序中相互补充。