工業 4.0 使工業解決方案能夠采用并利用云計算的數據收集和分析功能進行預測分析，減少維護停機時間、集中存儲和遠程管理。但是，隨著過去幾年物聯網應用的快速增長以及缺乏適當的網絡帶寬分配和利用，云計算在廣泛采用云方面面臨以下限制。

基于訂閱的云支持

邊緣設備（路由器、網關）上未使用的硅電源

大量原始數據被推送到云端，導致高延遲

始終依賴于互聯網連接，云需要在線

過度使用網絡帶寬

霧計算通過提供分散式架構來幫助克服上述限制和瓶頸，并通過與一個或多個邊緣節點設備協作作為云計算的擴展，為終端設備提供后續數量的本地化控制、配置和管理等等。

霧計算對物聯網解決方案的業務影響

霧計算的出現是為了作為云計算服務的擴展，而不是作為云計算服務的替代品。將霧計算應用于現有 IoT 解決方案將為 IoT 解決方案帶來以下業務優勢：

離網解決方案：利用霧計算的優勢，可以使他們的物聯網解決方案能夠控制、管理和管理您的本地邊緣設備網絡，而無需外部依賴基于云的服務，這些服務使用戶免于基于訂閱的云服務。

全球分布式網絡：霧計算賦能的邊緣節點或網關為分布式網絡提供了本地決策和臨時數據存儲以供分析的強大功能。這種分布確保即使云服務不可用，您的物聯網解決方案也能夠在一些有限的限制下在本地運行。

更好的帶寬利用率：霧計算賦能邊緣節點，在本地處理從終端設備獲得的原始數據，并定期將處理后的數據推送到中央大型機，從而確保網絡帶寬的最佳利用

實時操作和低延遲：Fog Computing 使能的邊緣設備根據時間關鍵性將數據分開，并確保在本地處理大多數時間關鍵型數據，而無需中央大型機的干預，從而實現實時操作和極低的延遲

邊緣節點資源的優化使用：支持霧計算的邊緣節點的設計是最大限度地利用邊緣節點資源，以克服云計算的限制和網絡帶寬的最佳使用

霧計算應用

霧計算在應用于以下領域時可以發揮至關重要的作用，例如：

智能照明

照明行業正在經歷從有線接口到無線接口的革命性轉變。霧計算賦能的邊緣節點使智能照明OEM能夠提供獨立于云提供商的完整解決方案。支持霧計算的光解決方案使 OEM 能夠：

終端設備的本地控制、監控和管理

使用定位功能以及日落日出數據，可以安排燈光打開/關閉

在最偏遠的地區擴大其全球影響力

按設備粒度整合能耗報告

智慧能源

隨著能源生產和自然資源保護的行業轉變，對風電場，太陽能農場，水和天然氣分配網絡中使用的終端設備的持續監控，智能能源已成為特別感興趣的人。當霧計算的強大功能與智能能源中現有的物聯網解決方案相結合時，OEM可以實現：

低延遲的實時故障檢測

支持邊緣節點的數據分析

地理分布式網絡允許精確定位故障區域

使用機器對機器交互進行需求分析

基于按需的自動配電開關

智慧農業

隨著支持物聯網的設備的進步，智能農業已成為所有以物聯網為中心的云提供商感興趣的利基領域。農民正在轉向智能農業實踐，從土壤傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、運動傳感器、環境光傳感器生成大量數據。當霧計算的強大功能與智能農業解決方案中的現有物聯網解決方案相結合時，解決方案提供商可以實現：

使用定位特征霧計算可以預測理想的收獲時間

在沒有互聯網連接的最偏遠農村地區擴大其全球影響力

在本地生成作物健康分析報告

牲畜監測、健康分析和位置跟蹤

智慧交通

霧計算賦能智能交通應用可以通過分布式網絡提供霧間通信來實現。通過霧間通信，智能交通解決方案提供商可以實現：

邊緣節點可根據流量分析獨立實時管理紅綠燈

根據時間和天氣在本地控制路燈

實時交通報告，并在擁堵時建議替代路線

車輛間通信和聯網汽車

霧計算的未來

如前所述，霧計算是為了促進和克服云計算的少數限制，而不是作為云計算的完全替代品。

未來的霧計算可以通過利用本地邊緣節點上的計算能力來利用機器學習和人工智能的力量，并提供精確的結果，基于每個用戶的獨特分析。

未來的霧將產生混合計算模型，其中邊緣節點將用于實時分析，云計算將用于持久數據存儲。借助混合計算模型，IoT 解決方案可以針對實時應用程序并避免云計算的瓶頸。

審核編輯：郭婷