机智云CEO黄灼：雾计算重新定义物联网计算的边界

　　黄灼Jack，美国肯塔基大学计算机学士，哥伦比亚大学/伦敦商学院EMBA本科毕业后进入全美第2大数码打印机公司Lexmark进行网络化打印技术研究，1999年在美国纽约以技术合伙人身份参与创立全球第一家云打印服务公司Mimeo，负责技术研发和产品方向，先后接受HP、Draper Fisher和GoldmanSachs投资，公司至今仍是美国商务云打印的领导者。

　　2006年二次创业，在纽约创立Zoomino语义搜索引擎公司，为纽约时报等大型网站提供站内搜索技术。2008年回国出任机智云 CEO，全面负责机智云产品定义及发展战略。在下面的文章中，分别介绍了雾计算定义、需求支撑以及机智云在落地雾计算的优势，部署雾计算方面的特点。

　　雾计算定义

　　雾计算（Fog Computing）是云计算（Cloud Computing）的延伸概念，主要用于管理来自传感器和边缘设备的数据，将数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是全部保存在云端数据中心。

　　在终端设备和云端数据中心之间再加一层“雾”，即网络边缘层，比如再加一个带有存储器的小服务器或路由器，把一些并不需要放到云端的数据在这一层直接处理和存储，可以大大减少云端的计算和存储压力，提高效率，提升传输速率，减低时延。

　　雾计算技术采用分布式的计算方式，将计算、通信、控制和存储资源与服务分布给用户或靠近用户的设备与系统。可以说，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，从而更加广泛地应用于各种服务。

　　雾计算在地理上分布更为广泛，而且具有更大范围的移动性，这让它适应如今越来越多不需要进行大量运算的智能设备。对一些对时间延迟敏感的应用如实时和流媒体应用中，雾计算也具有更大的优势。例如温度计每秒的读数是无需上传到云里的。雾计算技术要做的是在实时数据的基础上得到一个平均数，然后每半小时左右将其上传到云里。如果温度出现异常，传感器仍然可以具有相当的智能而迅速做出反应。

　　雾计算和云计算一样，十分形象。云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象；而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。

　　需求支撑

　　随着传感器的发展，物联网时下正席卷几乎每个行业，智能终端的数量和采集数据的规模都在几何级增加，对企业的计算和存储都带来非常大的压力，通过雾计算，大量的实时数据不用全部传到云端存储计算后，再把需要的数据从云端传回来，而是可以在网络的边缘直接处理有用的数据，大大提高了企业效率。

　　雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的，处于大型数据中心以外的庞大外围设备组成，这些外围设别包括智能终端本身，也包括把智能设备与云端相连接的网关或路由设备，可以渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类可计算设备中。

　　商业价值

　　1、降低耗能：

　　云计算把大量数据放到“云”里去计算或存储，“云”的核心是装有大量服务器和存储器的“数据中心”。由于目前半导体芯片和其他配套硬件还很耗电，全球数据中心的用电功率，相当于30个核电站的供电功率，其中90%的耗电量都被浪费，因为效率很低。谷歌位于全球数据中心的用电功率就达到3亿瓦特，这一数字超过了3万户美国家庭的用电量。当未来数据传输量进一步成指数式增长，云中心会无法再维持下去。这个数据传输，指大量无线终端和“云”之间的传输。

　　2、提升效率：

　　随着物联网的到来，各行各业包括家庭电器、可穿戴设备、汽车周边、工业农业、商用设备等等各种需要连网的终端设备数量的增长，将产生极其大量的数据发送和接收，可能造成数据中心和终端之间的I/O（输入输出）瓶颈，传输速率大大下降，甚至造成很大的延时，一些需要实时响应的设备将无法保证正常运行，比如：无人机、安防报警、监护设备等。

　　3、数据分析：

　　大量企业对于海量数据采集需求的解决办法是减少数据采集的频率和总量，比如每10分钟采样一次，一天下来可能就采集上百次，精准度和效率会大打折扣，一些需要海量、不间断数据采集的设备就会降低本身的服务价值，而一些需要及时决策的设备在等待全部数据上传云端运算决策后再返回设备端会大大降低服务能力。

　　下面是机智云CEO黄灼对雾计算落地和部署方面的经典回答。
 

　　小白：机智云落地雾计算有什么优势？

　　Jack：机智云有超过6年的物联网技术积累和创新经验，目前平台支撑超过700万台物联网设备，在技术创新和应用上一直处于国际领先水平，随着IoT产业的不断发展，连网设备的计算能力也在不断增加，我们把“雾计算”的应用在IoT领域往前推进一步，以满足客户产品的特定功能需求。机智云作为全栈的物联网技术平台（Full Stack IoT Platform），对云、管、端三者有很强的控制力，这是我们平台落地雾计算非常特别的优势

　　小白：机智云提出的雾计算和思科提出的雾计算有什么不同吗？

　　Jack：我们对雾计算的落地策略不同于思科等通信设备供应商。思科主要靠路由器和交换机来部署雾计算，但这些“管道型“的设备适合扮演数据搬运的工作，对数据无法解析，也无法影响智能终端和云端的操作，很难把“雾计算”应用起来。而机智云现在的“雾计算”的发力点落在了数量更为庞大的通讯模组DTU（Data Transfer Unit）和网关 （Networking Gateway） 上。这些设备都是机智云直接可控的计算单元， “雾计算”就是从云端向这些边缘设备动态分配计算和存储能力。

　　小白：机智云在部署雾计算时有哪些创新点？

　　Jack：有意思的是，过去的20年，云计算的兴起把端部的计算和存储挪到了云端，便于数据聚合和统一管理，现在“雾计算”把聚合的计算和存储在此部分分配到管道和端部，形成更快速响应和超大规模的运算体系。这个新型的计算体系对一个企业对云、管、端的控制力和动态管理能力提出了新的要求，机智云这样云、管、端技术一体化的平台易于“雾计算”的闭环和落地。

　　我们另外一个创新点是我们把动态部署运算的能力赋予给低级处理器，就连几块钱的普通单片机（MCU）也可以参与到雾计算。

　　小白：机智云雾计算如何部署？

　　Jack：机智云ECE雾计算框架，在DTU或网关上嵌入了一个“微容器”，可以执行以Javascript，Python，Lua等轻量级的脚本语言构成的“微应用”。这些“微应用”可以做数据处理、协议转换、以及实现设备之间的互联互通。开发者可以直接在云端编写各种脚本，可以通过ECE系统方便地推送到微应用容器中，就可以实时把运算能力部署到设备端，设备不用重启，也不需要原先的整个系统OTA固件升级，而是只需要更新它在雾端的算法和微应用。

　　具备“微应用”的设备可以根据业务需求，实现毫秒级数据采集分析，提供更大的可分析数据量，并具备本地判断能力，精确度与效率得到大大提高。但这种设备端的计算并不会取代云端运算，而是设备端经过微应用数据处理，将已经处理好的有用数据发送到云端，云端再去做数据汇总，设备端有效放大了云端的汇总能力。现在，通过雾计算的方式，云端可以快速灵活地更新它在雾端的微应用，有效地把“软件定义硬件”升级到“云端定义硬件”。

　　未来真正的计算变革却会在你我身边——不在云中，在雾里。