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网站简介-雾计算 - 云计算的延伸概念

*截止2020年11月30日 7:35,共有4188人阅读了本文。

计算 - 云计算的延伸概念

  雾计算(Fog Computing),在该模式中数据、(数据)处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不是几乎全部保存在云中,是云计算(Cloud Computing)的延伸概念,由思科(Cisco)首创。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这一名句。

  雾计算和云计算一样,十分形象。云在天空飘浮,高高在上,遥不可及,刻意抽象;而雾却现实可及,贴近地面,就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成,而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成,渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。

  雾计算的概念在2011年被人提出,在2012年被作了详细定义。正如云计算一样,雾计算也定义得十分形象。云是高高的天上,十分抽象,而雾则接近地面,与你我同在。雾计算没有强力的计算能力,只有一些弱的,零散的计算设备。雾是介于云计算和个人计算之间的,是半虚拟化的服务计算架构模型。当我们发现云计算时,开始时欢呼雀跃,但接下来却发现实施起来很困难,数据中心现有的发展阶段根本满足不了云计算这个高层计算算法,这就为雾计算的产生提供了空间。也有人提出云端计算,更加强调边缘计算设备的作用,其含义和雾计算都类似,都是希望计算要在物理节点上分散,而不是集中。 

  雾计算是以个人云,私有云,企业云等小型云为主,这和云计算完全不同。云计算是以IT运营商服务,社会公有云为主的。雾计算以量制胜,强调数量,不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。云计算则强调整体计算能力,一般由一堆集中的高性能计算设备完成计算。雾计算扩大了云计算的网络计算模式,将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘,从而更加广泛地应用于各种服务。雾计算有几个明显特征:低延时和位置感知,更为广泛的地理分布,适应移动性的应用,支持更多的边缘节点。这些特征使得移动业务部署更加方便,满足更广泛的节点接入。现在国家在大力发展物联网,物联网发展的最终结果就是将所有的电子设备,移动终端,家用电器等等一切都互联起来,这些设备不仅数量巨大,而且分布广泛,只有雾计算才能满足,现实的需求对雾计算提出了要求,也为雾计算提供了发展机会。有了雾计算才使得很多业务可以部署。比如:车联网。车联网的应用和部署要求有丰富的连接方式和相互作用。车到车,车到接入点(无线网络,3G,LTE,智能交通灯,导航卫星网络等),接入点到接入点。雾计算能够为车联网的服务菜单中的信息娱乐,安全,交通保障等服务。智能交通灯特别需要对移动性和位置信息的计算,计算量不大,反对时延要求高,显然只有雾计算最适合。试想如果城市中的所有交通灯都需要有数据中心云计算来统一计算而指挥所有交通灯,这样不仅不及时也容易出错。智能交通灯本意是根据车流量来自动指挥车辆通行,避免无车遇红灯时,也要停车等到绿灯再走,那么实时计算非常重要,所以每个交通灯自己都有计算能力,从而自行完成智能指挥,这就是雾计算的威力。

  在终端和数据中心之间再加一层,叫网络边缘层,如再加一个带有存储器的小服务器或路由器,把一些并不需要放到“云”的数据在这一层直接处理和存储,可大大减少“云”的压力,提高了效率,也提升了传输速率,减低了时延。这个方法叫做“雾计算”。

  现在正在流行的“云计算”,是把大量数据放到“云”里去计算或存储。这样,就解决了目前电脑或手机存储量不够,或者是运算速度不够快的问题,当然也带来了其他很多好处。

  这个所谓的“云”的核心,就是装了大量服务器和存储器的“数据中心”。由于目前的半导体芯片和其他配套硬件还很耗电,全球数据中心的用电功率,相当于30个核电站的供电功率,而令人痛心的是其中90%的耗电量都被浪费,因为效率很低。谷歌位于全球数据中心的用电功率就达到3亿瓦特,这一数字超过了3万户美国家庭的用电量。

  如果说现在用了大量电能来维持的云计算中心,还能给广大用户提供互联网云服务的话,当数据传输量进一步成指数式增长,可能这个云中心会无法再维持下去。这个数据传输,指的是大量无线终端和“云”之间的传输。随着物联网的到来,今后各种家庭电器以及大量传感器,包括嵌入在可穿戴设备里的传感器都会连网,从而产生极其大量的数据。而大量数据的发送和接收,可能造成数据中心和终端之间的I/O(输入输出)瓶颈,传输速率大大下降,甚至造成很大的时延。

  于是有人想出一个方法,在终端和数据中心之间再加一层,叫网络边缘层,如再加一个带有存储器的小服务器或路由器,把一些并不需要放到“云”的数据在这一层直接处理和存储,可大大减少“云”的压力,提高了效率,也提升了传输速率,减低了时延。这个方法叫做“雾计算”。

  这个名字还是很有想象力,“云”漂浮在天上,看得见却摸不着,而“雾”就在你眼前,接地气,是个现实的物体。“雾计算”所用的设备,就是小服务器或路由器,是处于大型数据中心与终端用户之间的设备,可以放到小区、工厂、企业、家庭等里面。

  “雾计算”的效果与特点

  最初“雾计算”这个名字还是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)起的,不过他当时的目的是利用“雾”来阻挡黑客入侵。后来美国思科公司把这个名词接了过去,用于推销产品和网络发展战略。而IBM一直在推动网络“边缘化”,准备把很多“云计算”的工作逐步移到“雾计算”。就是把处于网络中心的“数据中心”里的数据,移到网络的边缘处。

  “雾计算”对于企业来说有着明显的积极效果:企业大量的内部数据不用传到“云”里再从“云”里传回来,而是直接通过“雾”来处理,能大大提高企业效率。对于个人来说,如果手机里的软件需要升级,也不必到“云”里去升级,只需在最近的地方(如小区内)通过“雾计算”的设备升级就可以了。

  雾计算的主要特点是:

  ★极低时延。这对于目前正在蓬勃发展中的物联网有着十分重要的意义,除此之外,网上游戏、视频传输、增强现实等也都需要极低的时延。

  ★辽阔的地理分布。这正好与集中在某个地点的云计算(数据中心)形成强烈的对比。例如,如果需把信息和视频发送到高速移动的汽车时,可以沿着高速公路一路上设置无线接入点。

  ★带有大量网络节点的大规模传感器网络,用来监控环境。智能电网本身就是一种带有计算和存储资源的大规模分布式网络,可以作为“雾计算”很好的应用例子。

  ★支持高移动性。对于雾计算来说,手机和其他移动设备可以互相之间直接通信,信号不必到云端甚至基站去绕一圈,因此可以支持很高的移动性。

  ★支持实时互动。

  ★支持多样化的软硬件设备。

  ★支持云端在线分析。

  这里举一个应用“雾计算”的“智能交通系统”的例子。这个系统把交通灯作为网络节点,可以和传感器一起进行互动。传感器可以探测出行人或骑自行车人的出现,测量出正在接近的汽车的距离和车速。通过“雾计算”,这些智能交通灯可以与邻近的智能交通灯进行协调,可以对接近的汽车发出警告,甚至可以改变红绿灯亮的周期,以避免出现交通意外。在智能交通系统的雾计算服务器里的数据,将传到“云”里,再进行全局数据分析。

  再比如说了很多年的无线传感网络,它的特点是极低的功耗,电池可以5、6年换一次,甚至可以不用电池而使用太阳能或其他能源来供电。这样的网络节点只有很低的带宽及低端处理器,以及小容量的存储器。传感器主要收集温度、湿度、雨量、光照量等环境数据,不需要把这些传到“云”里去,传到“雾”里就可以了。这将是“雾计算”的典型的应用。

  “雾计算”与“云计算”

  “雾计算”提供了当地节点分布的地理位置信息,信息传递的时延非常低,而“云计算”则提供了中心化的全局信息。许多应用既需要“雾”也需要“云”,例如大数据技术里的数据分析,首先通过M2M(机器与机器之间通信)把传感得到的数据进行处理和过滤,然后放到HMI(人机界面)这一层进行文本化及视觉化处理,可以让用户清晰地理解所有的分析过的数据资料。

  这里“雾计算”起到了一个频繁使用的“数据库”的作用,而“云计算”中心就是一个把文件长期存储的地方了。由于“雾计算”的极低时延,这样的大数据分析可以用手机来完成,真正做到“移动数据分析”。

  在物联网将成为下一代互联网的大趋势下,“云计算”本质上的一些缺点显得越来越明显,如不能支持高移动性、不支持地理位置信息及高时延等等,而“雾计算”正好能够解决这些问题,同时又可带来大量新的应用和新的服务。

  这种“雾计算”的节点可以是今天人们正在用的无线路由器、机顶盒之类。在“雾计算”这个概念提出之前,2009年就有人提出过“云盒”(Cloud in a box)以及“小云”(Cloudlet)的想法和产品,用于周边的手机和各种移动设备,这与“雾计算”的想法是一致的。比如增强现实,是在实际看到的现实世界的影像上再叠加一层信息,需要进行实时复杂的视频运算,由于是实时要求,需要极低的时延。有人使用谷歌眼镜再配上“小云”设备,达到了很好的用户体验效果。

  云计算需要大量带宽,而无线网络带宽有限。用了“雾计算”,可以使所需的带宽量大大降低,原则上可使传输的数据“旁路”,即从互联网边上绕过去,使这些数据尽可能本地化。最有价值的数据仍然可以通过“云”来传输,但是大部分的数据流量可以从这些网络中分流出去,从而大大减轻了云网络的流量负担。智能交通系统、智能电网、智能汽车甚至健康医疗系统等,如果都是本地处理数据,只把最重要的数据传到“云”的话,将变得非常高效,同时也可节省大量成本。

  但“雾计算”并不与“云计算”形成竞争,而是可以看作后者的延伸。从这个意义上来说,一些公司利用装备了无线通信设备的无人机、热气球给偏远地区提供宽带网络服务,也可以算为一种“雾计算”,而这种“雾计算”还真的很形象:漂浮在用户和云彩之间,有点“雾”的味道。

  “雾计算”有很多优点,但涉及到未来大规模部署“雾计算”设备,必然会遇到各种问题,比如网络堵塞、软件架构、安全、隐私以及采用什么商业模式等等,不过这些问题在不久的将来一定能得到解决。

  “云计算”、“雾计算”相继出现在计算机技术的字典里。是不是我们接下来还可以期待“雪计算”、“彩虹计算”、“冰雹计算”,甚至“暴风计算”的出现呢?

  与云计算相比,雾计算所采用的架构更呈分布式,更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备,而非服务器。所以,云计算是新一代的集中式计算,而雾计算是新一代的分布式计算,符合互联网的“去中心化”特征。

  雾计算不像云计算那样,要求使用者连上远端的大型数据中心才能存取服务。除了架构上的差异,云计算所能提供的应用,雾计算基本上都能提供,只是雾计算所采用的计算平台效能可能不如大型数据中心。

  云计算承载着业界的厚望。业界曾普遍认为,未来计算功能将完全放在云端。然而,将数据从云端导入、导出实际上比人们想象的要更为复杂和困难。由于接入设备(尤其是移动设备)越来越多,在传输数据、获取信息时,带宽就显得捉襟见肘。随着物联网和移动互联网的高速发展,人们越来越依赖云计算,联网设备越来越多,设备越来越智能,移动应用成为人们在网络上处理事务的主要方式,数据量和数据节点数不断增加,不仅会占用大量网络带宽,而且会加重数据中心的负担,数据传输和信息获取的情况将越来越糟。

  因此,搭配分布式的雾计算,通过智能路由器等设备和技术手段,在不同设备之间组成数据传输带,可以有效减少网络流量,数据中心的计算负荷也相应减轻。雾计算可以作为介于M2M(机器与机器对话)网络与云计算之间的计算处理,以应对M2M网络产生的大量数据——运用处理程序对这些数据进行预处理,以提升其使用价值。

  雾计算不仅可以解决联网设备自动化的问题,更关键的是,它对数据传输量的要求更小。雾计算这一“促进云数据中心内部运作的技术”有利于提高本地存储与计算能力,消除数据存储及数据传输的瓶颈,非常值得期待。

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1楼 雾计算 - 云计算的延伸概念 [*.*.*.*] 发表于 2016/02/21/ 06:35:00
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