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    双色球100期走势图表:雾计算:是技术上的变革还是商业模式的变革?

    2018/11/29 10:25

    提到雾计算,现在公认的是2011年由美国思科公司首创的。但其实“雾计算”这个概念最开始是由美国哥伦比亚大学的斯特尔佛教授提出来的,当时是想利用“雾”来阻挡黑客入侵。后来美国的思科公司接手了“雾计算”这个词,就有了现在的“雾计算”。而思科之所以用“雾计算”这个词,是源于“雾是更接近地面的云”这个概念。


    现在雾计算的网络版定义是: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(这里的边缘设备可以是传统网络设备,如路由器、交换机、网关等,也可以是专门部署的本地服务器),而不是几乎全部保存在云中,是云计算的延伸概念。

     

    新知图谱, 雾计算:是技术上的变革还是商业模式的变革?


    雾计算与云计算


    关于云计算,当时的变革在于通过虚拟化技术,为用户提供虚拟化的远程资源(包括计算,存储和网络通信三个方面)。这些远程资源可配置“易”增减,而且给用户按需使用和付费的模型,解除了用户自己配置物理机器的种种烦恼。举例来说,如果用自己的物理机器来部署网站,那么需要考虑如一年的最高载荷来购买硬件机器,使用云服务器就可以根据实际情况动态的购买和撤销来减省成本。


    雾计算同样给用户提供虚拟化的远程资源,但和云计算不同在于两者所处的网络拓扑中的位置。云计算给用户的是远程数据中心的资源,数据中心在核心网络中,离用户较远(i.e网络通信跳数高)。


    雾计算按照最早cisco的定义,所在的层次是网络边缘,使用的设备可以是路由器,基站等。这些设备不像数据中心那样有大量的资源(CPU、内存、硬盘、带宽),但更靠近用户有更低的网络延迟,而且有些设备本来就在用户与数据中心之间通信的通路之上。

     

    为什么提出雾计算


    首先是上面已经提到的网络延迟更能够适应实时性要求高的应用。


    其次雾计算设备的数量远远比数据中心庞大,而且有很好的可扩展性,容易新增设备。


    雾计算设备按地理区域分布,可以对用户信息有更好的了解。一个很好的用例是地图导航,相同的地理区域的人会倾向于加载同一块地图,可以缓存在雾计算节点中。


    省核心网络带宽,这是有很重要的一点,未来万物互联,会有大量的传感器不断产生数据,把如此大量的数据都传到数据中心一定会带来的网络拥堵,而且也完全不必要把原始数据传向数据中心。一个很好的解决是在雾计算节点中做初步的处理和聚合,只有把价值的数据传向云服务器做存储或进一步的分析。


    像上面的这个例子中,就已经看到了云计算和雾计算的结合。这两者从来都不是分离的,即便在雾计算的定义中,也是将它作为云计算的延伸而不是替代。

     

    虽然雾计算的整体计算能力并不比云计算强大,但它的一些优势也是云计算所没有的。


    一,处理数据时效快,延迟小

    计算的计算节点在网络拓扑(网络传输设备的布局)中的位置更低,接近终端用户,利用靠近服务需求的计算资源进行数据处理,所以处理数据的时效更快。


    二,可以减小核心网络压力

    雾计算不要求上传大量数据,因此可以减小核心网络压力。


    三,便于移动

    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,信号不必到云端甚至基站去绕一圈。


    四,可以节能

    雾计算节点位置分散,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。


    雾计算的应用现状及未来是什么样的?


    3月15日,全球首个专门研究雾计算技术的实验室在上海建立,目前雾计算还在研究阶段,还没有具体落地使用。


    将来可以应用到网联汽车、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。(比如用于无人机的地面和空中的协调调度)


    据451 Research的报告《雾计算市场项目的规模和影响》显示:


    到2022年,全球雾计算市场的机会将超过180亿美元,预测雾计算的最大市场依序是能源、公用事业、运输、医疗保健和工业类别。


    交通、医疗、制造和能源等行业产生、传输、分析和使用的巨大且不断增长的数据量 — 总量以泽字节计 — 使单纯的云架构和位于网络边缘的操作面临挑战。雾计算与云协力并覆盖孤立的操作,可有效支持端到端物联网、5G 和人工智能场景。

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