“无处不在的云计算又多了一个兄弟雾计算”

本篇文章2546字，读完约6分钟

现在流行的云计算是将大量的数据放入云中进行计算和存储。 这样，应对了现在电脑和手机的存储量不足或者运算速度不够的问题，当然也带来了很多其他的利益。

该云的核心是拥有大量服务器和存储的数据中心。 由于目前的半导体芯片和其他辅助硬件还在耗电，全球数据中心的耗电量相当于30座核电站的电量，可悲的是，其90%的耗电量因效率低下而白白浪费掉。 谷歌全球数据中心的能耗达到3亿瓦，这个数字超过了3万个美国家庭的能耗。

如果目前使用大量电力维持的云计算中心能够为许多客户提供网络云服务，那么如果数据传输量进一步呈指数级增长，该云计算中心可能将无法维持。 这种数据传输是指大量无线终端与云之间的传输。 随着物联网的到来，今后，包括嵌入在各种家用电器、大量传感器和可穿戴设备中的传感器在内，都将网络化，产生极其大量的数据。 大量数据的发送和接收会导致数据中心和终端之间的i/o (输入/输出)瓶颈，从而导致传输速度大幅降低和延迟增加。

于是，有人在终端和数据中心之间添加了称为互联网边缘层的层，添加了带存储的小服务器和路由器，从而直接在这一层上解决和存储不需要放在云中的数据，从而大大减少了云的压力 这叫做雾计算。

这个名字还是很有想象力的。 云漂浮在天空上，可以看到，但不能触摸。 雾就在你眼前，接地，是现实的物体。 用于雾计算的设备是小型服务器和路由器，位于大型数据中心和最终用户之间，可以安装在小区、工厂、公司、家庭等处。

雾计算的效果和优点

雾的计算这个名字还是由美国纽约哥伦比亚大学的斯托尔法教授( prof. stolfo )起的，但他的目的是利用雾来阻止黑客入侵。 之后，美国思科公司继承了这个名词，用于销售产品和互联网的快速发展战术。 ibm正在推进互联网的边缘化，并打算逐渐将许多云计算业务转移到雾计算上。 是将位于互联网中心数据中心的数据移动到互联网边缘。

雾的计算对公司来说明显有积极的效果。 直接用雾霾解决而不是把公司大量的内部数据传入云后再回云，可以大大提高公司的效率。 个人认为，手机软件需要升级时，不需要升级到云端，在附近(例如小区内)升级雾计算的设备即可。

雾计算的比较好个优点是:

★极低延迟。 这对于目前发展迅速的物联网具有非常重要的意义，但除此之外，在线游戏、视频传输、增强现实等也需要极低的延迟。

★广阔的地理分布。 它与云计算(数据中心)紧密合作，云计算正好集中在某个位置。 例如，在需要将***和视频发送到高速移动的汽车上的情况下，可以沿着高速公路在中途设置无线接入点。

★具有大量互联网节点以监测环境的大型传感器互联网。 智能网格本身是一个拥有计算和存储资源的大规模分布式互联网，可以作为雾计算的良好应用实例。

★支持高移动性。 使用雾计算，移动电话和其他移动设备可以直接相互通信，无需在信号上运行一圈到云和基站。 这是为了支持高移动性。

★支持实时通信。

★支持多样性的硬件·软件设备。

★支持云中的在线分解。

这里举一个应用雾计算的智能交通系统的例子。 该系统以信号机为互联网节点，可以与传感器进行交互。 传感器可以检测出移动者和骑自行车的人的出现，并测量接近的汽车的距离和车速。 通过雾的计算，这些智能交通灯可以与附近的智能交通灯协调，向附近的汽车发出警告，并改变信号灯点亮的周期，以免发生交通事故。 智能交通系统的雾计算服务器中的数据将被发送到云中进行全球数据观察。

例如，多年来说起无线传感器互联网，其优势是功耗极低，电池每五六年可以更换一次，也可以不用电池而使用太阳能或其他能源供电。 这些互联网节点只有低带宽、低端解决方案和小容量存储。 传感器首先收集温度、湿度、雨量、光量等环境数据，不需要把这些告诉云，只需要告诉雾即可。 这将是雾计算的典型应用。

雾的计算和云计算

雾计算提供了分布在本地节点上的地理***，***传播的延迟非常低，云计算提供了中心的全球***。 多个APP需要雾和云，例如在大数据技术下的数据观察中，首先将感测到的数据用m2m (机器与机器之间的通信)进行解决滤波，放入hmi (人机接口)这一层进行复制视觉化

这里的雾计算是一个经常使用的数据库，云计算中心是长时间预测（数据为往年仅供参考）存储文件的地方。 由于雾计算的极低延迟，这种大数据观察可以通过手机进行，实际上可以进行移动数据的观察。

在物联网成为下一代网络的大趋势下，云计算的本质缺陷越来越明显。 例如，不能支持高移动性、不支持地理***、不支持高延迟等，但雾计算正好能够应对这些问题，带来大量新的APP和服务

该雾计算节点可以是当今人们使用的无线路由器、机顶盒等。 在雾计算概念提出之前，2009年提出了云盒( cloud in a box )和云)的创意和产品，并用于周边的手机和各种移动设备。 这与计算雾的想法一致。 例如，增强现实是将***进一步重叠在实际看到的现实世界的影像上，需要实时进行大量复杂的视频运算，是实时要求，因此需要极低的等待时间预测（数据为往年仅供参考）。 有些人通过谷歌眼镜搭配云服务，实现了出色的顾客体验。

云计算需要很多带宽，但无线互联网的带宽是有限的。 使用雾计算，可以大幅减少所需的带宽，并且几乎可以绕过传输的数据。 也就是说，可以从网络侧绕过，尽量将数据本地化。 虽然有价值的数据可以通过云传输，但大部分数据流量将从这些互联网上卸载，从而大大减轻了云互联网的流量负担。 智能交通系统、智能电网、智能汽车、甚至健康医疗系统等全部在本地解决数据，只将重要数据传输到云端，可以实现非常高的效率，还可以大幅降低成本。

但是，雾的计算可以看作是后者的延伸，而不是与云计算竞争。 从这个意义上讲，企业使用配备无线通信设备的无人机和热气球，远程提供宽带互联网服务也可以说是一种雾算。 这个雾算真的印象很好。 漂浮在客人和云之间，有点雾的味道。

虽然雾计算有很多优点，但与将来大规模部署雾计算设备相关的是，互联网拥堵、软件体系结构、安全性、隐私性以及哪些业务模式 但是，这些问题能应对不久的将来吧。

云计算、雾的计算相继出现在计算机技术词典中。 今后不是也能期待雪计算、彩虹计算、冰雹计算、甚至暴风计算的出现吗？ (本文来自bt媒体《商业价值》12月号，作者张臣雄、网络钛媒体)