一文看懂:雾计算和霾计算

齿轮易创 · 2019-04-17  

据相关机构预测,2020年全球云计算市场规模将达到4110亿美元。而我国云计算近年来保持了超过30%的年均增长率,是全球增速最快的市场之一。

云计算市场的蓬勃发展,使得该技术进入大部分人的视野。但一提起雾计算和霾计算,大多数人则是一头雾水,本篇文章主要为大家分享雾计算和霾计算的相关内容。

雾计算(Fog Computing)是云计算的延伸概念,但不用将数据传到云端,而是集中在边缘设备中。相比“云”的缥缈,“雾”更接近地面,且由性能较弱的、更分散的各类功能计算机组成,渗入工厂、汽车、电器、街灯及我们物质生活中的各类用品。这个概念最初来自美国纽约哥伦比亚大学的Prof. Stolfo教授,只不过当时的意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵,后来思科进行了理论性发展。所以,可以将雾计算可理解为本地化的云计算。

与云计算相比,雾计算所采用的架构更呈分布式,接近网络边缘。雾计算将数据、数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布式计算,符合互联网的“去中心化”特征。

同时雾计算有几个明显特征:低延时、位置感知、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更加方便,满足更广泛的节点接入。

鉴于雾计算可以有效地分散计算和分析能力,不仅可以解决联网设备的自动化问题,更关键的是,它对数据传输量的要求更小,这使得很多业务都可以部署。比如无人驾驶,如果车辆、传感器和控制器是城市智能交通系统的边缘层,这意味着就要进行边缘计算,就需要构建和运营微型数据中心,那么很可能采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为“雾计算层”。

不仅如此,雾计算还可应用于工业领域中的自动库存系统,隐藏于供应链中的多个仓库和工厂之间。工业用途中,雾计算层可用来“检查和平衡”多个位置的材料、设备和供应水平,并且自动触发重新订单。

总之,其适用于无人机、自动驾驶、网游、视频传输、工业控制系统和智慧城市管理等要求低时延、高传输速率、高安全性的行业。

说完了雾计算,我们再来聊聊什么是霾计算,霾计算可以理解为较差的云计算或雾计算。

云计算、雾计算尽管技术先进,却也不是没有缺点。首先,让人担心的是隐私和安全,网络世界,被黑客攻击已是家常便饭,所以客户的隐私和数据很容易泄漏。

其次,是网络延迟或中断。云计算都是通过网络进行远程访问,尽管网速提高很快,但与局域网相比,速度仍无法避免有所延迟。虽说雾计算在延时上表现稍好,但如果出现断网,雾计算也只能无可奈何。再者,就是带宽会耗费预算,厂商按流量收费有时会超出预算,应用软件性能不够稳定,数据可能不值得放在云上,规模过大难以扩展,缺乏人力资本等等,都是造成霾计算的根源。

对于霾计算的概念,大家简单认知即可。而雾计算作为云计算的补充,在当下云计算已经不能满足时代发展下的计算需求,同时云计算自身存在网络拥堵、网络延迟、安全性低等问题的情况下,雾计算的大量应用将成为新的趋势。

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