揭秘霧計算:霧計算在物聯(lián)網(wǎng)中的運用與挑戰(zhàn)
讀芯術
讀芯術
隨著數(shù)以百萬計的物聯(lián)網(wǎng)連接設備大量涌現(xiàn),海量的數(shù)據(jù)極速產(chǎn)生,數(shù)據(jù)爆炸式激增,云存儲在數(shù)據(jù)的計算、存儲和管理方面受到壓力。
云服務器需要更多時間來處理數(shù)據(jù),因為它以集中式主機的方式對數(shù)據(jù)進行存儲和計算,且通常離物聯(lián)網(wǎng)端點很遠。這就催生了霧計算——為云計算服務分擔壓力。
揭秘霧計算
霧計算是一個分散式計算結(jié)構(gòu),在數(shù)據(jù)設備周圍進行處理、存儲和智能控制。這種彈性結(jié)構(gòu)將云計算服務拓展到互聯(lián)網(wǎng)的角角落落。因此,縮短了跨網(wǎng)絡距離,提高了工作效率,使需要傳輸?shù)皆七M行處理、分析和存儲的數(shù)據(jù)量得到提升。
霧計算是如何工作的
霧計算最適合運用于那些對時間敏感、要求有實時回應的物聯(lián)網(wǎng)關鍵應用程序,例如數(shù)據(jù)采集和預處理、短期數(shù)據(jù)存儲需求、條件監(jiān)控和基于規(guī)則的決策制定。能使用霧計算的設備目標是對時序要求嚴格的數(shù)據(jù)進行分析,如設備狀態(tài)、故障警報、警告狀態(tài)等。這樣可以將延遲最小化,提高效率,并預防主要危害的產(chǎn)生。
霧計算如何應對物聯(lián)網(wǎng)的種種挑戰(zhàn)
·控制延遲:霧計算在終端用戶附近完成所有的時間敏感動作,從而實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)應用的延遲控制。
·網(wǎng)絡頻寬限制:霧計算基于應用需求,可用網(wǎng)絡和計算資源進行數(shù)據(jù)處理。這減少了需要傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量,根本上收減網(wǎng)絡頻寬。
·不間斷服務:霧計算可以獨立運行,且保證了即使在與云端的網(wǎng)絡連接不穩(wěn)定時也能提供不間斷的服務。
·物聯(lián)網(wǎng)安全挑戰(zhàn):霧計算為資源受限型設備代理升級軟件和它們的安全憑證,也可以監(jiān)控周邊設備的安全狀況。
物聯(lián)網(wǎng)中霧計算的應用
在物聯(lián)網(wǎng)應用里,數(shù)據(jù)以萬億兆節(jié)甚至更多的數(shù)量產(chǎn)生,需要快速、大量的數(shù)據(jù)處理但無法將其反復地傳送至云端,在這種情況下,應用霧計算非常適合。霧計算對這幾個物聯(lián)網(wǎng)應用有著重要作用:
·智能家居:智能家居由多種設備和聯(lián)接傳感器組成。然而,這些設備有著不同的平臺從而難以整合。霧計算提供了一個統(tǒng)一的接口來集合所有不同的獨立設備,并為智能家居應用提供靈活的資源去實現(xiàn)儲存、實時處理和降低延遲。
·醫(yī)療保健活動追蹤:霧計算提供了實時處理和事件回應功能,這對醫(yī)療保健活動極為重要。此外,它還解決了與遠程存儲、處理和云檢索醫(yī)療記錄所需的網(wǎng)絡連接和流量相關問題。
圖源:unsplash
霧計算的關鍵優(yōu)勢
與云計算相比,霧計算具有幾項優(yōu)點:
·霧網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)存儲將減少數(shù)據(jù)運輸中的延誤。
·霧計算可以快速處理和分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用的數(shù)據(jù),例如智能電網(wǎng)、智能城市等。
·為終端設備和云端計算服務器提供所需交互。
·全球分布式網(wǎng)絡有助于減少停機時間。
·支持實時服務從而降低延遲。
霧計算是為大量智能物聯(lián)網(wǎng)設備提供節(jié)能、有效、可管理通信的關鍵因素。憑借諸如低延遲、安全性、位置偵測、多服務器節(jié)點、實時連接和可移動性等突出特點,霧計算是為時延敏感的未來工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)自動化提供解決方案的關鍵范例。霧計算與物聯(lián)網(wǎng)的集成將有助于解決各種物聯(lián)網(wǎng)相關問題。
THEEND
免責聲明:凡注明為其它來源的信息均轉(zhuǎn)自其它平臺,由網(wǎng)友自主投稿和發(fā)布、編輯整理上傳,對此類作品本站僅提供交流平臺,不為其版權(quán)負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。若有來源標注錯誤或侵犯了您的合法權(quán)益,請作者持權(quán)屬證明與本站聯(lián)系,我們將及時更正、刪除,謝謝。聯(lián)系郵箱:xiali@infoobs.com
評論請先登錄~
最新評論(評論僅代表用戶觀點)
更多暫無評論