從云計算過渡到霧計算

千家網(wǎng)
霧計算的一些主要功能包括低延遲和位置感知,廣泛的地理分布,移動性和可擴展性,以包括許多節(jié)點。這就是為什么霧計算系統(tǒng)以廣泛分布的方式非常靠近最終用戶部署的原因。托管的霧計算節(jié)點具有足夠的計算能力和存儲能力來處理資源密集型用戶請求。

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盡管霧計算可能無法完全取代云,但它確實可以通過減少數(shù)據(jù)負載來幫助它。

由于物聯(lián)網(wǎng)的增長,現(xiàn)有的云網(wǎng)絡(luò)無法滿足不斷增長的數(shù)據(jù)負載和處理需求,尤其是實時需求。連接到物聯(lián)網(wǎng)的消費者和企業(yè)設(shè)備的增加,給最尖端的提供商所提供的云服務(wù)帶來了太大的壓力。雖然它提供了集中式體系結(jié)構(gòu),但是帶寬不足,并且花費太多錢。物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)面臨的其他問題包括高延遲,易受網(wǎng)絡(luò)攻擊的影響,缺乏位置感知和停機時間問題。為了解決這些問題,公司正在緩慢地轉(zhuǎn)向霧計算,霧計算將云擴展到了與物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)相關(guān)并產(chǎn)生作用的事物。在這里,設(shè)計使用端點(例如,傳感器、照相機)和云數(shù)據(jù)中心之間的本地計算節(jié)點(霧節(jié)點)來收集、存儲和處理數(shù)據(jù),而不是使用遠程云數(shù)據(jù)中心。它基本上是指分散的計算結(jié)構(gòu)。此外,它的靈活性和從集中式云和網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備收集和處理數(shù)據(jù)的能力,使其成為緩解我們今天所面臨的信息過載的最靈活和新興的技術(shù)之一。

重要特征

霧計算的一些主要功能包括低延遲和位置感知,廣泛的地理分布,移動性和可擴展性,以包括許多節(jié)點。這就是為什么霧計算系統(tǒng)以廣泛分布的方式非??拷罱K用戶部署的原因。托管的霧計算節(jié)點具有足夠的計算能力和存儲能力來處理資源密集型用戶請求。這些霧節(jié)點還可以在沒有第三方干擾的情況下處理任務(wù),并在物聯(lián)網(wǎng)連續(xù)性中共同提供計算靈活性,更好的通信和存儲容量。在啟用實時交互的同時,基于霧的分析可以增強自覺和響應(yīng)的重現(xiàn)客戶需求關(guān)系。由于霧計算可以通過其服務(wù)器獨立于云運行,因此即使在沒有網(wǎng)絡(luò)連接到云的情況下,這也可以確保用戶獲得連續(xù),不間斷的服務(wù)。當(dāng)它靠近最終用戶時,它還增強了加密數(shù)據(jù)的安全性,從而減少了對其所部署的系統(tǒng)中敵對元素的暴露。它還提高了QoS,并為資源受限的設(shè)備提供了軟件和安全更新。

霧vs邊緣

有時,霧計算經(jīng)常被交替地用于術(shù)語邊緣計算。盡管兩者在將數(shù)據(jù)和情報推送到數(shù)據(jù)源附近的分析平臺方面提供了相同的功能,但邊緣計算和霧計算之間的關(guān)鍵區(qū)別在于該數(shù)據(jù)的處理位置。在邊緣計算的情況下,像可編程自動化控制器一樣,在靠近數(shù)據(jù)生成的地方進行數(shù)據(jù)處理。相反,在霧計算中,數(shù)據(jù)在霧節(jié)點或IoT網(wǎng)關(guān)內(nèi)處理,霧節(jié)點或IoT網(wǎng)關(guān)位于網(wǎng)絡(luò)的局域網(wǎng)(LAN)級別內(nèi)。

常用應(yīng)用

在霧計算中有多種應(yīng)用。例如,在線流平臺可以提供不間斷的觀看服務(wù),這是由于霧網(wǎng)絡(luò)的能力和彈性,可以通過實時數(shù)據(jù)分析來配置低延遲,移動性和位置標(biāo)識。同樣,在醫(yī)療保健領(lǐng)域,我們每天都會產(chǎn)生大量的患者數(shù)據(jù)。利用霧計算可以減少耗時數(shù)分鐘的數(shù)據(jù)傳輸并將其轉(zhuǎn)換為秒。對于患者護理而言,這是非常重要的,因為它將大大提高服務(wù)速度。

就自動駕駛系統(tǒng)(ADS)而言,公司需要整合多種先進技術(shù),例如多模式傳感器、計算機視覺、人工智能和機器學(xué)習(xí)等。這些技術(shù)可以幫助系統(tǒng)執(zhí)行數(shù)據(jù)融合、圖像分析、映射和預(yù)測確定傳動系統(tǒng)的最佳動作和控制。因此,有了霧計算環(huán)境,就可以在邊緣(在汽車中)及其端點(制造商)之間實現(xiàn)所有這些數(shù)據(jù)功能的通信。

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