物聯網興起，一文帶你理清霧計算、云計算及邊緣計算的異同

互聯網的出現帶來了大量的數據積淀，而即將到來的物聯網毫無疑問會繼續加速這一趨勢。同時，為了應對萬物互聯時代中必不可少的算力問題，各類型的計算設備和理念層出不窮，從集中到分散不一而足。

為此，本文特地選取目前日趨火熱的一種計算結構——“霧計算”，并將其與云計算和邊緣計算來做對比，以此簡單概括出幾種計算理念的異同，并剖析這幾項技術對物聯網的發展有何意義。

“霧”與“云”

首先，需要了解的是，霧計算是指一種去中心化的計算結構，是使用最終用戶終端設備或連接最終用戶設備的邊緣設備，以分散式協作架構進行數據存儲(相較于將數據集中存儲在云端數據中心)，或進行分散式網絡封包傳輸通信(相較于通過互聯網骨干路由)，或相關分散式控制或管理。

　　2011年，為了應對大量物聯網設備和大數據量的實時低延遲應用，出現了用霧計算擴展云計算的需求，“霧計算”這一詞也由Jonathan Bar-Magen Numhauser教授在那一年定義。2014年，思科公司在Cisco Live 2014首度提出這個概念。

　　2015年11月19日，思科系統、ARM控股、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學成立了OpenFog聯盟，以促進霧計算領域的利益和發展。

　　而談到霧計算，大眾毫不例外的都會將其與云計算進行比較。簡單來說，云計算和霧計算都為終端用戶提供存儲、應用和數據。但是，霧計算與云計算的最大區別在于與邊緣的距離。在霧計算的理論模型中，霧計算節點在物理和功能上介于邊緣節點和集中式云之間，霧計算更接近終端用戶，地域分布更廣，也比云計算更節能。

霧計算、云計算和邊緣計算的關系

其中，霧計算的優勢之一是讓許多用戶同時連接到互聯網。從本質上講，它提供了與云計算解決方案相同的網絡和服務，但增加了分散網絡的安全性。

　　具體來看，云計算是指使用托管在互聯網上的遠程服務器網絡來存儲、管理和處理數據，而不是使用本地服務器或個人計算機。

　　云計算平臺提供了在一個可擴展的系統上，用戶之間共享和混用硬件設備，本質上是讓用戶擁有了從異地存儲和恢復數據的能力。

　　當智能手機關聯上云計算后，原本手機因存儲空間不足而需要放棄掉的應用和服務數據都可以從云端傳輸過來并反過來再傳輸到云端，以提供我們所需的服務。當然，這其中對云計算技術考驗最大的就是“帶寬”。

　　相比之下，霧計算的主導地位將由更接近數據源(用戶設備)的數據收集需求所驅動。霧聯網由控制平面(Control plane)和數據平面(Data plane)組成，在數據平面上，霧計算使計算服務駐留在網絡邊緣，而不是數據中心的服務器。

　　由此，霧計算的使用涉及到一個復雜的邊緣設備互連的過程。邊緣設備包括傳感器、存儲系統和網絡基礎設施，它們共同工作以捕獲和分發數據。

　　與云計算相比，霧計算強調接近最終用戶和客戶目標(如運營成本、安全策略、資源利用)、密集的地理分布和上下文感知(對于涉及計算和物聯網資源的內容)、降低延遲和節省主干帶寬以實現更好的服務質量(QoS)以及邊緣分析/流挖掘，從而實現卓越的用戶體驗和故障情況下的冗余，同時它還能夠用于輔助生活場景。

　　與過去相比，隨著物聯網的發展，越來越多的設備被加入到網絡中，海量的設備除了對無線數據傳輸提出了要求，也對數據的安全性和本地處理數據的能力提出了要求。

　　而霧計算的靈活性及其從集中式云和網絡邊緣設備收集和處理數據的能力，使其成為物聯網時代解決信息過載的最有用的方法之一。包括智能手機、可穿戴式健康監測設備、聯網車輛和AR/VR類產品都需要霧計算的支持。

　　不過，需要清楚的一點是，霧計算是一種中間水平的計算能力，它不是云計算的替代，而是作為云計算的補充。

霧計算和邊緣計算

　　談罷霧計算和云計算，還有一個概念需要解釋，那就是邊緣計算。因為概念的相似性，二者經常被搞混，但嚴格來說，邊緣計算基本上是霧計算的一個子集，它指的是在數據出現的地方附近進行處理。

　　但霧計算除了上述內容，還包括讓數據可以被更有效地處理，減少網絡延遲和流量，支持骨干網帶寬的節省，以達到更好的服務質量。

　　概括來說，霧計算可以被理解為從數據產生的地方到數據存儲的地方進行處理的方式。邊緣計算僅指靠近數據產生地的處理。霧計算涵蓋了邊緣計算和將數據從邊緣傳輸到終端所需的網絡連接。

　　通過邊緣計算，物聯網設備與可編程自動化控制器等設備相連。自動化控制器執行數據處理、通信和其他任務。通過霧計算，數據從端點傳輸到網關。然后，數據被轉移到源頭進行處理和返回傳輸。地理分布式基礎設施與云服務保持一致，以最小的延遲實現數據分析。

　　IDC估計，在2020年，邊緣設備會產生全球10%的數據。到2025年底，全球約有45%的數據將被轉移到更接近網絡邊緣的地方。霧計算號稱是未來幾年唯一能夠應對人工智能、5G和物聯網場景下數據爆炸的技術。

　　霧計算和邊緣計算使企業能夠更有效地使用帶寬，同時增強安全性，解決隱私問題。由于霧計算節點可以安裝在任何有網絡連接的地方，霧計算在工業物聯網應用中越來越受歡迎。

霧計算的優勢

當一個設備或應用產生或收集大量信息時，數據存儲變得越來越復雜和昂貴。在處理這些數據時，網絡帶寬也變得昂貴，需要大型數據中心來存儲和共享信息。

　　以智慧城市為例。數據中心不是為了處理智慧城市應用的需求而建造的，但智慧城市中的水務、醫院、執法、交通和應急管理應用需要最新的數據和技術來提供信息和服務，以支持其運營。

　　隨著城市中所有物聯網設備傳輸、存儲和訪問的數據量不斷增加，這就需要一種新的基礎設施來處理這一數據量。

　　霧計算作為一種替代傳統的數據處理方法出現了。霧計算收集和分配計算、存儲和網絡連接的資源和服務。它大大降低了能源消耗，最大限度地降低了空間和時間的復雜性，并最大限度地發揮了這些數據的效用和性能。

　　在處理大量數據、網絡交易和快速處理的應用案例中，使用霧計算的好處包括實時、混合和自主的數據中心，可提高運營效率和安全性。此外，霧計算可以幫助確保系統保持可用和優化，而無需在電源、數據中心安全性和可靠性方面進行投資。

　　霧計算通過將計算資源集中在多個節點上，降低了管理成本。霧節點的位置是根據其可用性、效率和使用情況來選擇的。此外，它還減少了企業數據中心的負載和數據流量。

　　從根本上說，霧計算為企業提供了更多的靈活性，可以在最需要的地方處理數據。對于一些應用來說，數據處理應該盡可能快，例如在制造業中，聯網的機器應該盡快對事故做出反應。

　　霧計算還可以為企業提供一種簡單的方法，讓企業實時了解客戶或員工的情況。隨著霧計算的實施，企業可望借助物聯網技術抓住新的機遇，增加利潤。不僅如此，這項技術還有可能為政府甚至個人用戶節省大量資金。

總結

在物聯網應用中，霧計算、云計算和邊緣計算將相互配合，不斷推動其向大眾生活的滲透。云計算通過彈性計算基礎架構分發計算工作負載，實現云端數據的實時處理。霧計算和邊緣計算則對網絡邊緣的計算資源進行訪問、分析，然后發回網絡邊緣。這樣可以實現數據的實時處理。不難看出，物聯網霧計算市場未來將成為云計算市場的主要貢獻力量。

　　原創 | Harlan

　　文中圖片來源于互聯網