雾计算：更靠近数据产生地的中间层

2023-07-02 理论教育版权反馈

【摘要】：作为云计算中心和物联网传感器的中间层，雾计算由性能较弱且分散的功能计算机和网络组件构成，比如个人电脑、路由器、代理服务器和基站等，离数据产生的地方更近。就像弥漫四周的大雾一样，比云更贴近地面。与云计算相比，雾计算可以很好地弥补云计算本地化计算不足的问题，其中有以下几个明显的优点。此外，由于使用雾计算后，相较云计算减少了发送到云端和从云端发送的数据量，安全风险得到进一步降低。

如何弥补云计算在实际运用中的不足？以雾计算和边缘计算为代表的解决方案提供了答案。

“雾计算”概念最初由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授提出，意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵。2011年，担任过思科公司全球研发中心总裁的博诺米，正式提出了雾计算的技术框架，并将其发扬光大。

作为云计算中心和物联网传感器的中间层，雾计算由性能较弱且分散的功能计算机和网络组件构成，比如个人电脑、路由器、代理服务器和基站等，离数据产生的地方更近。就像弥漫四周的大雾一样，比云更贴近地面。

与云计算相比，雾计算可以很好地弥补云计算本地化计算不足的问题，其中有以下几个明显的优点。

第一，雾计算更轻压。雾计算能够过滤路径计算节点，在处理聚合类用户消息时（比如不停发送的传感器消息），雾计算可以只将必要消息发送给云，减小核心网络的压力。

第二，雾计算更低层。雾计算的节点在网络拓扑中位置更低，这些节点基本上由工业控制器、网关计算机、交换机和输入输出设备构成，拥有更短的网络延迟，反应性更强。

第三，雾计算更可靠。雾计算的节点拥有广泛的地域分布，为了服务不同区域的用户，相同的服务会被部署在各个区域的雾节点上，使得高可靠性成为雾计算的内在属性，一旦某一区域的服务异常，用户请求可以快速转向其他临近区域，获取相关的服务。此外，由于使用雾计算后，相较云计算减少了发送到云端和从云端发送的数据量，安全风险得到进一步降低。

第四，雾计算更灵便。雾计算支持很高的移动性，手机和其他移动设备可以互相之间直接通信，信号不必传送到云端和基站。

第五，雾计算更节能。由于雾计算的节点地理位置分散，不会集中产生大量热量，因此不需要额外的冷却系统，从而减少耗电问题。雾计算不是云计算的替代品，而是对云计算问题的修补。

Windows 10的重启管理器就是雾计算的典型案例之一。在自动下载更新后，Windows 10系统可以自主学习用户使用模式，进而计算出最合适的重启系统和安装更新的时间。

智能变频空调同样应用了雾计算原理。在我们开启空调后，系统会收集房间的温度等相关信息，自动调整空调的频率，同时学习用户的使用模式，并计算出最合适的开关机时间，使空调在实用效果和能源功耗等方面达到动态平衡。

雾计算：更靠近数据产生地的中间层

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