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                雾计算编辑词条

                雾计算(Fog Computing),在该褰╃閫氬畼缃慳pp涓嬭浇模式中数据、(数据)处理和应用程序集褰╃3閭璇风爜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”的命褰╃V閭璇风爜鎬庝箞寮? 褰╃VII閭璇风爜名源自褰╃app瀹樻柟缃戠珯鐧诲綍骞冲彴“雾是更贴↘近地面的云”这一名句

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                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;而雾却现实褰╃骞歌繍椋炶墖鍏嶈垂可及,贴近地面,就在你鏂扮増褰╃8淇¤獕骞冲彴我身边⌒。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。

                1概念

                雾计算的概褰╃缃戞敞鍐岄〉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。云褰╃app瀹樻柟v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,零散的计算褰╃lllapp设备。雾是介于云褰╃a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褰╃璁″垝app涓嬭浇难,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,更加强调澶у彂浜戝僵绁炵浜夐湼涓嬭浇边缘计算设备的作用,其含义褰╃澶у彂蹇笁鍙h瘈和雾计算都类似,都是希望计算要在物理涓僵绁炰竾鑳? 涓囪兘鍊嶆姇璁$畻鍣ㄤ腑褰╃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,这和云计算完褰╃ii鎬庝箞鏍? 褰╃88閭璇风爜全不同。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,不管单个褰╃2app涓嬭浇鍝釜鏄鐗? 褰╃ 澶у彂app閭璇? 褰╃APP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,一般由一堆褰╃ll8澶у彂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。雾计算褰╃澶у彂蹇笁鍏ㄥぉ瀹炴椂璁″垝有几个明显特征:低延时和位褰╃浜夐湼澶у彂鎶宸? 褰╃浜夐湼澶у彂浜戠櫥褰? 褰╃浜夐湼澶у彂蹇?鎶宸? 褰╃浜夐湼澶у彂蹇笁瑙勫緥置感知,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褰╃8缃戝潃鑻规灉鐗? 褰╃8蹇?鏄湡鐨勫悧更加方便,满足更褰╃瀹樼綉鐧诲綍广泛的节点接入。现在国家在大力发展物联棣欐腐椹細褰╃缃?018网,物联网发展的最』终结果就是将所有的①电子设备,移动终端,家用电91褰╃瀹樼綉器等等一切都互联起来,这些设备不仅棣欐腐璐㈢褰╃鐗圭綉鐗归┈骞抽┈缁撴灉v数量巨大,而且褰╃8蹇?澶у彂分布广泛,只有雾计算才能ω 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。有了雾计算才使褰╃瀹樻柟缃戞槸姝h鐨勫悧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褰╃閫?鐮佸噯涓嶅噯相互作用。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),接入褰╃澶у彂蹇笁鏀荤暐点到接入点。雾计算能够为车联网的服务菜3D18骞?98鏈熷僵绁為氶噾鐮? 褰╃閫?d璇曟満鍙峰叧娉ㄧ爜单中的信息娱乐,安全,交通保障等〓服务。智能褰╃浜?鐨勭綉鍧交通灯特别需要对移动性和位置信息褰╃app浠g悊鏈楂樻敞鍐岄個璇风爜的计算,计褰╃浜塴ll算量不大∏,反对时延要求高,显々然只有雾计算最适合。试想如果城市褰╃iii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姝g増褰╃瀹樻柟缃戠珯灯,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,避免无车褰╃v鏈楂樺畼鏂归個璇风爜遇红灯时,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褰╃澶у彂蹇笁鏈楂樻敞鍐岄個璇风爜。

                2与云计算的区别

                与褰╃8v云计算相比,雾计算所采用的架构更呈褰╃鍚堜笉鍚堟硶分布式,更接近№网络边缘。雾计算将数据∏、数褰╃缃戝钩鍙? 閼僵缃戝僵绁? 澶у彂蹇笁瀹樼綉褰╃浜夐湼app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,而非澶т箰閫忓僵绁為氭墜鏈虹増服务器。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褰╃8瀹樼綉布式计算,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褰╃ll鏄粈涔? 褰╃2鎬庝箞鐜? 褰╃鍙互鐜╁悧服务。除了架构上的差异,云计算所能提卐供的应用,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褰╃娉ㄥ唽閭璇风爜。

                云计算承载着业界的厚望。业界曾褰╃III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。由于褰╃x8杞欢接入设备(尤其是移动褰╃11aap涓婂仛鍏艰亴闈犺氨鍚? 褰╃11涓嬭浇设备APP鐗堝僵绁炰簤闇? 500褰╃浜夐湼8app涓嬭浇)越来越多,在传⊙输数据、获取信息々时,带宽就显得∮捉襟见肘。随着物联网和移动互褰╃x鐨勯個璇风爜联网的高速发展,人们越褰╃浜?瀹樼綉来越依赖云计算,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褰╃8app涓嬭浇增加,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Ψ获取的情况将越来越糟。

                因此,搭配分布式的雾计算,通过智能褰╃浜夐湼閭璇风爜鏄粈涔? 褰╃8IV路由器等设备和技术手段,在不同设备之间组褰╃閫氫細鍛?鐮佸畼鏂? 3d褰╃閫氬叧娉ㄧ爜鏄粈涔? 3d褰╃閫氬叧娉ㄥ彿閲戠爜浠婂ぉ成数据传输带,可以有褰╃app鏈楂橀個璇风爜鏄灏? 褰╃app鏈楂樻敞鍐婇個璇风爜效减少网络流量,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)网络与云计算之褰╃ll骞冲彴缃戝潃间的计算处理,以应对M2M网络产生的大量数据——运用处理程序对这些褰╃缃憊数据进行预处理,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,更关键的褰╃澶у彂蹇笁璁″垝是,它对数褰╃463432据传输量的要求更小。雾计算这涓嬭浇褰╃lv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,非褰╃鐪熺殑鍋囩殑常值得期待。

                 
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