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如何通俗理解霧計(jì)算Fog Computing和邊緣計(jì)算Edge Computing

網(wǎng)絡(luò) 通信技術(shù) 云計(jì)算 邊緣計(jì)算
邊緣計(jì)算和霧計(jì)算將在物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)都將發(fā)揮重要作用。是使用邊緣計(jì)算還是霧計(jì)算,其實(shí)并不太重要,這將取決于具體應(yīng)用和特定用例。

在過(guò)去的幾十年中,從內(nèi)部部署軟件到云計(jì)算已經(jīng)發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)變。通過(guò)在云端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和執(zhí)行計(jì)算過(guò)程,我們已經(jīng)能夠在手機(jī)、個(gè)人計(jì)算機(jī)或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上完成更多工作,但無(wú)需增加相應(yīng)的額外內(nèi)存或計(jì)算能力。然而,在物聯(lián)網(wǎng)逐漸普及的背景下,我們即將看到事情將開(kāi)始向另一個(gè)方向發(fā)展。

這種變化有很多原因,包括在某些應(yīng)用中需要極低的延遲,例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)。將計(jì)算能力轉(zhuǎn)移到更靠近網(wǎng)絡(luò)邊緣能降低成本并提高安全性。

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專(zhuān)注于微軟物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的Matt Vasey表示:

“霧計(jì)算和邊緣計(jì)算的理想用例,包括在要求超低延遲且至關(guān)重要的邊緣部署計(jì)算智能,在地理上分散且連接不規(guī)則的區(qū)域中運(yùn)行,或產(chǎn)生TB級(jí)的數(shù)據(jù)而無(wú)法快速實(shí)時(shí)地在本地和云之間傳輸。”

什么是霧計(jì)算與邊緣計(jì)算

先簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)二者的基本概念。

1. 霧計(jì)算(Fog Computing)

這個(gè)概念由思科在2011首創(chuàng),是相對(duì)于云計(jì)算而言的。它并非是些性能強(qiáng)大的服務(wù)器,而是由性能較弱、更為分散的各種功能計(jì)算機(jī)組成,滲入電器、工廠、汽車(chē)、街燈及人們生活中的各種物品。

簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō),它拓展了云計(jì)算(Cloud Computing)的概念,相對(duì)于云計(jì)算它離產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方更近,數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)相關(guān)的處理和應(yīng)用程序都集中于網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中,而不是幾乎全部保存在云端。這里因“云”而“霧”的命名源自“霧是更貼近地面的云”這句話。

2. 邊緣計(jì)算(Edge Computing)

它進(jìn)一步推進(jìn)了霧計(jì)算中“局域網(wǎng)處理能力”的理念,但實(shí)際上邊緣計(jì)算的概念提出比霧計(jì)算還要早。邊緣計(jì)算的起源可以追溯到上個(gè)世紀(jì)90年代,當(dāng)時(shí)Akamai公司推出了內(nèi)容傳送網(wǎng)絡(luò)(CDN),該網(wǎng)絡(luò)在接近終端用戶設(shè)立了傳輸節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)能夠存儲(chǔ)緩存的靜態(tài)內(nèi)容,如圖像和視頻等。

邊緣計(jì)算的處理能力更靠近數(shù)據(jù)源,其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起,產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng),滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。邊緣計(jì)算處于物理實(shí)體和工業(yè)連接之間,或處于物理實(shí)體的邊緣末端。

霧計(jì)算與邊緣計(jì)算有許多相似之處

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術(shù)語(yǔ)“霧計(jì)算”(Fog Computing)和“邊緣計(jì)算”(Edge Computing)似乎或多或少可互換,并且它們確實(shí)有幾個(gè)關(guān)鍵的相似性。

  • 霧計(jì)算和邊緣計(jì)算系統(tǒng)都將數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)生成源頭;
  • 二者都試圖減少發(fā)送到云端的數(shù)據(jù)量,以降低延遲;
  • 通過(guò)以上策略,二者都可以改善遠(yuǎn)程關(guān)鍵型應(yīng)用程序中的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間,提高系統(tǒng)安全性,因?yàn)闇p少了通過(guò)公共互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送數(shù)據(jù)的需求,并降低了成本。

某些應(yīng)用程序可能會(huì)收集大量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)被發(fā)送到中央云服務(wù)的成本很高。但是它們收集的數(shù)據(jù)中可能只有少量是有用的。如果在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行某些處理并且僅將相關(guān)信息發(fā)送到云,則可以有效降低成本。

例如安全攝像頭,將24小時(shí)視頻發(fā)送到中央服務(wù)器將是非常昂貴的,其中23個(gè)小時(shí)可能只是一個(gè)空蕩蕩的走廊。如果使用邊緣計(jì)算,您可以選擇僅發(fā)送實(shí)際發(fā)生某事的那一小時(shí)。

霧計(jì)算和邊緣計(jì)算都涉及處理更接近原點(diǎn)的數(shù)據(jù)。關(guān)鍵的區(qū)別在于處理發(fā)生的確切位置。

霧計(jì)算與邊緣計(jì)算的使用方式不同

我們可以看到,這兩種技術(shù)非常相似。霧計(jì)算過(guò)程發(fā)生在局域網(wǎng)(LAN)級(jí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上,使用與工業(yè)網(wǎng)關(guān)和嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)交互的集中式系統(tǒng)。而邊緣計(jì)算處理的大部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于所在的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備本身。

為了區(qū)分它們,讓我們考慮智能城市的用例。

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想象一下配備了智能交通管理基礎(chǔ)設(shè)施的智能城市,交通信號(hào)燈上連接了一個(gè)傳感器,可以檢測(cè)到交叉路口每側(cè)有多少車(chē)輛在等待,并優(yōu)先為***等待數(shù)量的車(chē)道轉(zhuǎn)動(dòng)綠燈。這是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的計(jì)算,可以使用邊緣計(jì)算在交通燈本身中執(zhí)行。這減少了需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送的數(shù)據(jù)量,從而降低了運(yùn)營(yíng)和存儲(chǔ)成本。

現(xiàn)在,想象一下這些交通信號(hào)燈是連接對(duì)象網(wǎng)絡(luò)的一部分,包括更多交通信號(hào)燈,行人過(guò)路處,污染監(jiān)視器,公交車(chē)GPS跟蹤器等等。

關(guān)于是否在五秒鐘或十秒內(nèi)將交通信號(hào)燈變?yōu)榫G色的決定變得更加復(fù)雜。也許有一輛公共汽車(chē)在交叉路口的一側(cè)遲到了,也許開(kāi)始下雨了,為了鼓勵(lì)居民更積極地旅行,該市決定在下雨時(shí)優(yōu)先考慮行人和騎自行車(chē)的人。附近是否有人行橫道或自行車(chē)道?有人用嗎?在下雨嗎?等等問(wèn)題。

在這種更復(fù)雜的情況下,計(jì)算的判斷邏輯也會(huì)更復(fù)雜一些,此時(shí)我們可以在本地部署一個(gè)微型數(shù)據(jù)中心,以便分析來(lái)自多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。這些微型數(shù)據(jù)中心就像局域網(wǎng)內(nèi)的本地迷你云一樣,被認(rèn)為是霧計(jì)算。

那么,哪種方式“更好”呢?

根據(jù)Million Insights最近的一份報(bào)告,到2025年,全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到約32.4億美元。隨著物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和生產(chǎn)的更海量的數(shù)據(jù),處理接近生成點(diǎn)的數(shù)據(jù)將變得勢(shì)在必行。

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邊緣計(jì)算和霧計(jì)算將在物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)都將發(fā)揮重要作用。是使用邊緣計(jì)算還是霧計(jì)算,其實(shí)并不太重要,這將取決于具體應(yīng)用和特定用例。像許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的考慮因素一樣,例如選擇哪種類(lèi)型的連接,答案不是非黑即白。霧計(jì)算或邊緣計(jì)算哪種“更好”,將取決于具體物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用及其要求和期望的結(jié)果。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: 今日頭條
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