本期導讀

每天的海量信息呈指數級上升，你的大腦儲存量是不是也會偶爾“蚌埠住了”？而相關數據呈指數級上升，云計算目前多少有點“蚌埠住了”。

云計算與大數據隨著物聯網的崛起而被大眾所熟知，但是提起霧計算大家可能就會一頭“霧”水。隨著物聯網的發展，現有的云網絡已經不能適應日益增長的數據負載和處理需求，特別是在實時性要求嚴苛的實際應用中。物聯網云計算服務面臨的問題有：帶寬不夠導致的高延遲、易受網絡攻擊、缺乏位置意識和停機時間等問題。

為了解決這些問題，相關供應商正慢慢轉向霧計算，霧計算擴大了云計算的網絡計算模式，將網絡計算從網絡中心擴展到了網絡邊緣，從而使得應用更加廣泛。但霧計算與邊緣計算的區別在于，霧計算更具有層次性，其中幾個層次可以形成網絡，邊緣計算是單獨的節點，并不自成網絡。霧計算在節點之間可以廣泛的互連，邊緣計算在孤島中運行其節點，需要通過網絡傳輸。

霧計算是什么？

霧計算和云計算一樣形象，云在天空飄浮，遙不可及；霧卻現實可及，貼近地面，就在身邊。霧計算是一種面向物聯網的分布式計算基礎設施，是云計算的延伸，它將云擴展到更接近產生物聯網數據并對其進行操作的邊緣，具有遼闊的地理分布，帶有大量網絡節點的大規模傳感器網絡，這個節點就是邊緣計算設備。它使數據能夠在本地被分析和管理，從而獲得即時的解決方案。如果說邊緣節點可以即時獲得信息，那么在邊緣節點處理不了的問題可以上傳到霧計算這一層，當霧計算解決不了時可以再上傳到云，減少帶寬消耗，節省成本和時間，提高響應速率。

霧計算并不要求使用者連上遠端的大型數據中心（云）才能提供服務，其實云計算能提供的，霧計算也基本能滿足，但霧計算采用的平臺效能不如云計算平臺。

而霧計算也不是性能強大的服務器，而是由性能較弱、更為分散的各種功能計算機組成，是半虛擬化的服務計算架構，強調數量，單個計算節點能力強弱都要發揮作用。霧計算是新一代分布式計算，符合互聯網的“去中心化”特征。自從提出了霧計算概念，ARM、戴爾、英特爾、微軟等幾大科技公司加入了這個概念陣營，并成立了非盈利性組織開放霧聯盟，旨在推廣霧計算，促進物聯網發展。

霧計算的應用

霧計算以個人云、私有云、企業云等小型云為主。霧計算的移動性好，手機和其他移動設備可以直接通信，信號不必到云端甚至基站去“旅行”。而物聯網發展的最終結果就是將所有的電子設備、移動終端和家用電器等都互聯起來，這些設備不僅數量巨大、分布廣泛，差異性也很大，只有霧計算才能滿足。現實需求為霧計算提供了發展機會，可以部署很多業務，比如車聯網。車聯網要求豐富的連接方式和相互作用，比如車與云平臺、車與車、車與人、車與路，以及車內設備間等，霧計算能夠提供豐富的車聯網服務，比如信息娛樂、安全、交通保障、數據分析和地理分析情況等。

霧計算不僅可以解決聯網設備自動化的問題，更關鍵的是它對數據傳輸量的要求小，它有利于提高本地存儲與計算能力，消除數據存儲及數據傳輸的瓶頸，當邊緣設備的計算結果需要決策者時，霧計算是車聯網的“主導”，畢竟云計算“來不及（延時）”。

當“云”與“霧”沒理好關系

云計算與霧計算是比較先進概念，但有缺點，如果預防不謹慎或者得不到妥善的解決，就會遭遇“霾”，變身“霾計算”。首當其沖的就是隱私與安全，這也是室內定位技術UWB發展緩慢的原因之一，此外，只要聯網，就會有數據安全問題，比如黑客攻擊。不管是云計算還是霧計算，聯網會有網絡延遲和中斷的可能，服務將無法訪問；同時由于數據量大，帶寬成本問題也是考慮因素之一，應用數據規模過大而超出預算后再難擴展，缺乏人力等原因都是造成霾計算的根源。

分布式的霧計算在不同設備間組成數據傳輸帶，可以有效減少網絡流量，計算負荷相應減輕，是緩解現今信息過載的新興技術之一。縱然可能變身為“霾”，霧計算依然是目前解決云計算瓶頸的方向之一。

原文標題：計算也喜歡“云霧”繚繞

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審核編輯：湯梓紅