更擅長處理邊緣數據的“霧計算”，在緊急或網絡環境較差的情況下，將發揮至關重要的作用。當然，只有在“霧計算”與“云計算”相輔相成的情況下，物聯網的智能才會被發揮到極致！

隨著物聯網演進到萬物互聯，物聯網延伸到了幾乎所有領域。高速數據處理、分析和較短的響應時間變得比以往任何時候都有必要。當前支撐物聯網系統的集中化云模式并不能完全滿足這些要求，但通過霧計算就有可能解決。所謂霧計算，就是一種分散的架構模式，能夠讓計算資源和應用服務更加靠近邊緣，而邊緣正是數據資源與云之間的連續體中最合乎邏輯、最有效的點。

霧計算這個術語是由思科創造的，指的是需要把云計算的優勢和強大能力放在更加靠近生成數據和使用數據的地方。霧計算降低了傳輸到云中進行處理和分析的數據量，同時也提高了安全性——這正是物聯網行業正關切的問題。

現在我們來看看，從云計算過渡到霧計算是怎樣應對物聯網行業的當前和未來挑戰的。

云計算遇到的困難

物聯網將其爆發式增長歸功于實體物和操作技術（OT）與分析和機器學習應用相連——這有助于從設備生成的數據中收集洞察，并讓設備無需人類干預就能做出“明智的”決策。目前，這種資源大多是由云服務提供商來提供，這些服務商擁有計算和存儲容量。

然而，盡管功能強大，云模式并不適用于那些操作時間緊迫或者聯網較差的環境。尤其是遠程醫療和患者護理等場景，在這種情況下，延誤一毫秒都會產生致命的后果。車輛間通信也一樣，要想防止撞車和事故發生，數據到云服務器之間的往返就不能有任何延遲。云模式就好像讓你的大腦從千里之外對你的四肢發出指令——在需要快速反應的情況下，它將變得無濟于事。

此外，讓每臺設備都連接到云中并通過互聯網發送原始數據會產生隱私、安全性和法律問題，尤其是處理那些在不同國家有不同規定的敏感數據時。

簡單的說，云計算雖強大，但我們更迫切的需要一個在網絡環境較差或緊急時刻能迅速反應的計算模式，并且這種計算模式間接的保護了我們的隱私。

霧計算最完美的位置

物聯網節點更靠近行動的前端，但就目前而言，它們并沒有相應的計算和存儲資源來執行分析和機器學習任務。另一方面，雖然云服務器擁有強大的性能，但是如果距離太遠，云服務器是無法迅速處理數據并及時響應的。

而霧層則是完美的匯合點，這里有足夠的計算、存儲和網絡資源，以便在邊緣模擬云功能并支持本地數據攝入和運算結果的快速周轉。

IDC的一項調查預測，到2020年，世界上10%的數據將由邊緣設備產生。這進一步增加了對于可同時提供低延遲和全面智能的高效霧計算解決方案的需求。

霧計算有自己的支持機構——成立于2015年的OpenFog聯盟，其使命就是推動霧計算架構中行業和學術領導力。該聯盟提供參考架構、指南、樣板和SDK，以幫助開發者和IT團隊了解霧計算的真正價值。

思科、戴爾和英特爾等主流硬件廠商已經開始與物聯網分析和機器學習供應商攜手合作，交付可支持霧計算的物聯網網關和路由器。例如，思科最近收購了物聯網分析公司ParStream和物聯網普通供應商Jasper，此舉將使這家網絡巨頭能夠更好地把計算功能嵌入其網絡設備，并在霧計算最為關鍵的企業物聯網市場中攫取更大的份額。

分析軟件公司也開始擴展產品并針對邊緣計算開發新工具。例如，Apache Spark是一個基于Hadoop生態系統的數據處理框架，非常適合實時處理邊緣生成的數據。

云獲取的洞察有助于在霧層更新并調整政策和功能

物聯網行業的其它主要廠商也押注于霧計算的增長。微軟Azure IoT是領先的企業物聯網云平臺之一，它的目標是通過促使Windows 10物聯網成為物聯網關及其它高端邊緣設備的首選操作系統（操作系統將是霧計算的核心焦點）而確保其在霧計算領域的統治地位。

霧計算是否會終結云計算？

霧計算提高了效率并減少了需要發送至云進行處理的數據數量，但是它的作用是作為云的補充，而不是取代云。

云將繼續在物聯網周期中發揮重要的作用。事實上，隨著霧計算擔負起在邊緣進行短期分析的重任，尤其是在必須分析歷史數據和大數據集的情況中，云資源將得以釋放，去處理更繁重的任務。從云獲取的洞察有助于在霧層更新并調整政策和功能。

還有許多情況下，集中、高效的云計算基礎設施在性能、可靠性和成本方面比分散系統的霧計算表現得更好。其中包括必須從大量分散來源分析數據的環境。

只有云和霧計算的組合才能加速物聯網的普及，特別是企業物聯網。

霧計算都有哪些使用案例？

霧計算有許多應用，它支持物聯網生態系統的關鍵組成部分，尤其是在工業環境中。

由于霧計算的強大功能，總部位于紐約的再生能源公司Envision已經把其運營的龐大風力渦輪機網絡的效率提高了15%。

這家公司一次可處理多達20TB的數據，這些數據是由安裝在2000個風力渦輪機中的300萬個傳感器所生成的。把計算遷移到邊緣——這讓Envision公司能夠把數據分析時間從10分鐘縮短到幾秒鐘，從而為其提供可行的見解和可觀的商業利益。

物聯網公司Plat One是另一家利用霧計算來管理超過100萬個傳感器而改進數據處理的公司。公司利用ParStream平臺來發布數十萬臺設備的實時傳感器的測量結果，其中包括智能照明和停車、港口和運輸管理，以及一個由50000臺咖啡機組成的網絡。

霧計算在智能城市領域也有一些用例。在美國加州帕洛阿爾圖，一個價值300萬美元的項目將讓交通燈能夠與互聯車輛相集成，這將有望創造一個更加智能的城市——人們將不會在空無一人的十字路口等待。

在交通領域，它通過提供實時分析以及駕駛模式的決策而使半自動駕駛汽車的駕駛員避免分心或偏離道路。

它還有助于減少視頻和音頻記錄的巨大傳輸量，這些記錄是由警察儀表板和視頻攝像頭產生的。配備邊緣計算功能的攝像頭能夠實時分析視頻，并且只在有必要的情況下把相關數據傳送到云中。

霧計算的未來是什么樣的？

當前趨勢顯示，隨著物聯網不斷擴展并征服新領域，霧計算的用途和重要性也將繼續增長。隨著廉價、功耗較低的處理和存儲變得更加普及，我們可以預測霧計算將遷移到距離邊緣更近的地方，并深入生成數據的設備，從而為設備之間的智能和交互創造更大可能性，只記錄數據的傳感器有一天可能會消失。