簡單來說，霧計算代表分散式計算基礎設施，其中計算資源（例如應用程序）放置在云和數據源之間。術語“霧”實際上是指云的外圍或邊緣。霧計算將云的力量推向更接近數據創建和參與的地方。這意味著，更多的用戶可以同時保持連接到互聯網。它提供與云相同的網絡和服務，但增加了安全性和合規性。

霧計算的表征

據 IDC 預測，到 2025 年，全球 45% 的數據將靠近網絡邊緣，其中 10% 的數據將由手機、智能手表、聯網汽車等邊緣設備產生。霧計算被認為是唯一經得起時間考驗甚至在未來五年內擊敗人工智能、物聯網應用程序開發和 5G 的技術。

它是一個高度虛擬化的平臺，在傳統云計算數據中心和終端設備之間提供存儲、計算和網絡服務。霧計算可以具有低延遲、位置感知、邊緣定位、互操作性、數據與云端實時交互、支持與云端在線交互等特點。霧應用程序涉及實時交互而不是批處理，并且它們通常直接與移動設備通信。霧節點還具有不同的外形尺寸，部署在各種環境中。

霧玩家：提供者和用戶

盡管關于霧計算的文章和研究很多，但很難說未來不同的霧玩家將如何結盟。但是，根據重要服務和應用程序的性質，可以得出以下結論：

• 用戶模型 [智能電網、智能城市、聯網汽車等] 將在霧計算中發揮重要作用。
• 尋求全球服務的供應商將不得不合作。
• 新的在職者將進入迷霧領域，包括交通機構、汽車制造商、公共行政部門等等。

霧計算領域的一些知名參與者包括開源云基礎設施提供商，例如 Apache CloudStack7、OpenStack6 和 OpenNebula8。

霧計算和物聯網應用程序開發：連接

當我們告訴您截至今天有近 310 億臺物聯網設備在使用時，請不要感到驚訝。難怪我們每天產生 2.5 萬億字節的數據。很明顯，我們需要一種替代傳統數據處理方法的方法。這就是霧計算進入畫面的地方。

當應用程序或設備收集大量信息時，高效的數據存儲成為一項挑戰，不可忘記，成本高昂且復雜。大量數據會增加網絡帶寬的負擔。建立大型數據中心來存儲和組織這些數據非常昂貴！

霧計算收集和分發存儲、計算和網絡連接服務，降低能源消耗，提高數據的性能和效用，并最大限度地降低空間和時間復雜性。讓我們舉兩個物聯網示例??：

1. 智慧城市

數據中心的開發不是為了應對智慧城市應用程序不斷增長的需求。隨著越來越多的人開始使用更多的物聯網設備，將傳輸和訪問更多的數據。霧計算可以幫助這些裝備不良的智能電網實現物聯網應用程序開發的實際價值。

2. 實用程序

“公用事業”一詞包括醫院、交通、執法等需要最新技術來提供數據以支持其運營的應用程序。例如，有關碳排放、道路坑洼和漏水的信息可用于更新計費信息、挽救生命和改善運營。

霧計算如何提升物聯網解決方案的價值

物聯網和最終用戶正變得越來越強大。現在正在直接在云上處理大量數據。除此之外，霧計算可以為物聯網應用程序開發過程帶來六大好處：

1. 更高的業務敏捷性

使用正確的工具，您可以構建霧應用程序并根據需要進行部署。這樣的應用程序對設備進行編程以按照用戶想要的方式操作。

2. 更好的安全性

霧計算充當資源受限設備的代理并更新其軟件和安全憑證。它使用與 IT 環境的其他部分相同的策略、程序和控制來部署霧節點。當數據由復雜分布式系統中的大量節點處理時，更容易監控附近連接設備的安全狀態。

3. 低延遲

你有沒有注意到 Alexa 在被問到時做某事的速度有多快？這是因為霧計算的低延遲。由于“霧”在地理上更接近所有用戶（和設備），它可以提供即時響應。該技術非常適合執行所有時間敏感的操作。

4. 網絡帶寬效率

霧計算可根據應用需求、計算資源和可用網絡實現快速高效的數據處理。信息片段在不同的點被組合，而不是僅僅通過一個通道將它們發送到一個數據。這減少了需要傳輸到云端的數據量，從而節省了網絡帶寬并大大降低了成本。

5. 不間斷服務

霧計算可以獨立運行并確保即使在與云的網絡連接受到阻礙時也能提供不間斷的服務。此外，由于多個相互連接的通道，幾乎不可能丟失連接。

6. 改善用戶體驗

邊緣節點運行節能協議，例如 Zigbee、藍牙或 Z-Wave。霧計算實現了設備和最終用戶之間的即時通信，無論網絡連接如何，從而增強用戶體驗。

霧計算與云計算：區別

盡管霧計算和云計算從表面上看可能很相似，但它們構成了工業物聯網解決方案的不同層次。以下是兩種技術不同的一些參數：

1. 建筑

霧架構是分布式的，包含數百萬個盡可能靠近客戶端設備的小節點。它具有分層和扁平的架構，由多個層組成一個網絡。另一方面，云架構是中心化的。大型數據中心遍布全球，遠離客戶端設備。

2. 與設備的通信

霧彌合了硬件和數據中心之間的差距，因此更接近最終用戶。如果沒有霧層，云會直接與設備交互，因此非常耗時。

3. 數據處理

霧計算中的數據處理和存儲靠近信息源，對實時控制至關重要。霧決定是否使用其資源處理來自多個數據源的數據以發送到云端。在云計算解決方案中，同樣的事情發生在遠離信息源的地方，通過遠程數據中心。

4. 計算能力

與霧相比，云計算能力更高。

5. 節點數

霧由數百萬個小節點組成，而云只有幾個大型服務器節點。

6. 分析

由于設備和最終用戶之間的即時響應能力，Fog 執行短期分析。但是，由于響應速度慢，云旨在進行長期分析。

7. 安全

霧計算使用各種安全措施和協議，使網絡威脅和數據泄露的風險大大降低。另外，它具有分布式架構。但是，如果沒有互聯網連接，云計算是不可能的。由于它也是集中式的，因此任何網絡威脅的風險都更高。

霧計算與邊緣計算：它們是一樣的嗎？

這是一個棘手的問題。但為了簡單起見——是的，霧計算和邊緣計算本質上是一樣的。這兩種技術都利用計算能力將智能降低到網絡架構的局域網級別。

這可以防止計算任務在云中執行，從而節省時間、資源和金錢。此外，霧計算和邊緣計算都可以幫助企業減少對基于云的數據分析平臺的依賴，這會導致延遲問題并減少做出數據驅動決策所需的時間。

重要的區別之一可能是數據處理。在霧中，數據使用霧節點進行壓縮。邊緣計算處理設備或傳感器上的數據，而無需傳輸到任何其他基礎設施。

盡管如此，在維護運營方面，這兩種技術都可以節省時間和資源——通過適當的數據收集和實時分析。想象一下，獲得有利于優化性能和增加正常運行時間的近實時分析。這就是霧計算和邊緣計算使之成為可能。

霧計算和物聯網應用程序開發的實時用例

霧計算在許多領域都以強大、動態和先進的技術而著稱。本節討論四個這樣的實時用例：

1. 視頻流

視頻流應用程序中的數據傳輸在霧平臺上組織良好。這是因為霧網絡結合實時數據分析的彈性和容量。此外，霧增強了虛擬桌面結構化系統的通信，從而為監控攝像頭提供實時視頻數據分析。

2. 醫療監控系統

未來的智能醫療保健決策將是不完整的，具有強大和實時的健康觀察和監測。然而，這可以通過部署實時數據傳輸的霧計算框架來實現。另一個重要的用例是放大“U-Fall”應用程序，它會在輕度中風的情況下不由自主地檢測到廣泛的跌倒。

3. 游戲

就像云一樣，霧計算將權力拉近了游戲玩家。例如，SEGA 的霧游戲系統使用本地游戲中心和街機作為服務器場，以確保低延遲。因此，游戲玩家將利用本地街機設備的 CPU 功能，而不是從云端進行流式傳輸。分布式設備通過確保流暢的多人在線游戲使用霧節點來獲得更好的體驗質量。

4. 智能紅綠燈系統

想象一下有一個智能交通信號燈系統。它的節點與許多傳感器在本地進行交互，以檢測騎自行車的人和行人的存在并測量車輛的速度和距離。根據信息，它通過綠燈向汽車發送警告信號。

在另一個示例中，由于它已經監控視頻監控攝像頭，因此很容易通過警報器及其應急燈發現救護車。可以更改交通信號燈以允許它們通過交通。

總結一下

霧計算是云的伴侶，處理每天從物聯網解決方案生成的大量數據。如前所述，處理更接近信息源的數據解決了數據量、速度和多樣性爆炸式增長的挑戰。它使企業可以更好地控制其數據。

霧計算還加快了對事件的認識和響應。它消除了去云端進行任何分析的需要。這意味著物聯網解決方案中不再存在成本高昂的網絡帶寬問題，也無需將大量數據卸載到核心網絡上。

霧計算還旨在保護敏感的物聯網數據，因為它在公司的防火墻內對其進行分析。最終，它會帶來更高的業務敏捷性、更高的安全性和更高質量的服務水平。