云计算、雾计算与边缘计算的应用

云计算与大数据随着物联网的崛起而被大众所熟知，但是提起雾计算大家可能就会一头“雾”水。随着物联网的发展，现有的云网络已经不能适应日益增长的数据负载和处理需求，特别是在实时性要求严苛的实际应用中。物联网云计算服务面临的问题有：带宽不够导致的高延迟、易受网络攻击、缺乏位置意识和停机时间等问题。

为了解决这些问题，相关供应商正慢慢转向雾计算，雾计算扩大了云计算的网络计算模式，将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘，从而使得应用更加广泛。但雾计算与边缘计算的区别在于，雾计算更具有层次性，其中几个层次可以形成网络，边缘计算是单独的节点，并不自成网络。雾计算在节点之间可以广泛的互连，边缘计算在孤岛中运行其节点，需要通过网络传输。

雾计算是什么？

雾计算和云计算一样形象，云在天空飘浮，遥不可及；雾却现实可及，贴近地面，就在身边。雾计算是一种面向物联网的分布式计算基础设施，是云计算的延伸，它将云扩展到更接近产生物联网数据并对其进行操作的边缘，具有辽阔的地理分布，带有大量网络节点的大规模传感器网络，这个节点就是边缘计算设备。它使数据能够在本地被分析和管理，从而获得即时的解决方案。如果说边缘节点可以即时获得信息，那么在边缘节点处理不了的问题可以上传到雾计算这一层，当雾计算解决不了时可以再上传到云，减少带宽消耗，节省成本和时间，提高响应速率。

云计算、雾计算与边缘计算

雾计算并不要求使用者连上远端的大型数据中心（云）才能提供服务，其实云计算能提供的，雾计算也基本能满足，但雾计算采用的平台效能不如云计算平台。

而雾计算也不是性能强大的服务器，而是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成，是半虚拟化的服务计算架构，强调数量，单个计算节点能力强弱都要发挥作用。雾计算是新一代分布式计算，符合互联网的“去中心化”特征。自从提出了雾计算概念，ARM、戴尔、英特尔、微软等几大科技公司加入了这个概念阵营，并成立了非盈利性组织开放雾联盟，旨在推广雾计算，促进物联网发展。

雾计算的应用

雾计算以个人云、私有云、企业云等小型云为主。雾计算的移动性好，手机和其他移动设备可以直接通信，信号不必到云端甚至基站去“旅行”。而物联网发展的最终结果就是将所有的电子设备、移动终端和家用电器等都互联起来，这些设备不仅数量巨大、分布广泛，差异性也很大，只有雾计算才能满足。现实需求为雾计算提供了发展机会，可以部署很多业务，比如车联网。车联网要求丰富的连接方式和相互作用，比如车与云平台、车与车、车与人、车与路，以及车内设备间等，雾计算能够提供丰富的车联网服务，比如信息娱乐、安全、交通保障、数据分析和地理分析情况等。

雾计算不仅可以解决联网设备自动化的问题，更关键的是它对数据传输量的要求小，它有利于提高本地存储与计算能力，消除数据存储及数据传输的瓶颈，当边缘设备的计算结果需要决策者时，雾计算是车联网的“主导”，毕竟云计算“来不及（延时）”。

当“云”与“雾”没理好关系

云计算与雾计算是比较先进概念，但有缺点，如果预防不谨慎或者得不到妥善的解决，就会遭遇“霾”，变身“霾计算”。首当其冲的就是隐私与安全，这也是室内定位技术UWB发展缓慢的原因之一，此外，只要联网，就会有数据安全问题，比如黑客攻击。不管是云计算还是雾计算，联网会有网络延迟和中断的可能，服务将无法访问；同时由于数据量大，带宽成本问题也是考虑因素之一，应用数据规模过大而超出预算后再难扩展，缺乏人力等原因都是造成霾计算的根源。

分布式的雾计算在不同设备间组成数据传输带，可以有效减少网络流量，计算负荷相应减轻，是缓解现今信息过载的新兴技术之一。纵然可能变身为“霾”，雾计算依然是目前解决云计算瓶颈的方向之一。

审核编辑：彭静