简单来说，雾计算代表分散式计算基础设施，其中计算资源（例如应用程序）放置在云和数据源之间。术语“雾”实际上是指云的外围或边缘。雾计算将云的力量推向更接近数据创建和参与的地方。这意味着，更多的用户可以同时保持连接到互联网。它提供与云相同的网络和服务，但增加了安全性和合规性。
雾计算的表征
据 IDC 预测，到 2025 年，全球 45% 的数据将靠近网络边缘，其中 10% 的数据将由手机、智能手表、联网汽车等边缘设备产生。雾计算被认为是唯一经得起时间考验甚至在未来五年内击败人工智能、物联网应用程序开发和 5G 的技术。
它是一个高度虚拟化的平台，在传统云计算数据中心和终端设备之间提供存储、计算和网络服务。雾计算可以具有低延迟、位置感知、边缘定位、互操作性、数据与云端实时交互、支持与云端在线交互等特点。雾应用程序涉及实时交互而不是批处理，并且它们通常直接与移动设备通信。雾节点还具有不同的外形尺寸，部署在各种环境中。
雾玩家：提供者和用户
尽管关于雾计算的文章和研究很多，但很难说未来不同的雾玩家将如何结盟。但是，根据重要服务和应用程序的性质，可以得出以下结论：
- 用户模型 [智能电网、智能城市、联网汽车等] 将在雾计算中发挥重要作用。
- 寻求全球服务的供应商将不得不合作。
- 新的在职者将进入迷雾领域，包括交通机构、汽车制造商、公共行政部门等等。
雾计算领域的一些知名参与者包括开源云基础设施提供商，例如 Apache CloudStack7、OpenStack6 和 OpenNebula8。
雾计算和物联网应用程序开发：连接
当我们告诉您截至今天有近 310 亿台物联网设备在使用时，请不要感到惊讶。难怪我们每天产生 2.5 万亿字节的数据。很明显，我们需要一种替代传统数据处理方法的方法。这就是雾计算进入画面的地方。
当应用程序或设备收集大量信息时，高效的数据存储成为一项挑战，不可忘记，成本高昂且复杂。大量数据会增加网络带宽的负担。建立大型数据中心来存储和组织这些数据非常昂贵！
雾计算收集和分发存储、计算和网络连接服务，降低能源消耗，提高数据的性能和效用，并最大限度地降低空间和时间复杂性。让我们举两个物联网示例：
1. 智慧城市
数据中心的开发不是为了应对智慧城市应用程序不断增长的需求。随着越来越多的人开始使用更多的物联网设备，将传输和访问更多的数据。雾计算可以帮助这些装备不良的智能电网实现物联网应用程序开发的实际价值。
2. 实用程序
“公用事业”一词包括医院、交通、执法等需要最新技术来提供数据以支持其运营的应用程序。例如，有关碳排放、道路坑洼和漏水的信息可用于更新计费信息、挽救生命和改善运营。
雾计算如何提升物联网解决方案的价值
物联网和最终用户正变得越来越强大。现在正在直接在云上处理大量数据。除此之外，雾计算可以为物联网应用程序开发过程带来六大好处：
1. 更高的业务敏捷性
使用正确的工具，您可以构建雾应用程序并根据需要进行部署。这样的应用程序对设备进行编程以按照用户想要的方式操作。
2. 更好的安全性
雾计算充当资源受限设备的代理并更新其软件和安全凭证。它使用与 IT 环境的其他部分相同的策略、程序和控制来部署雾节点。当数据由复杂分布式系统中的大量节点处理时，更容易监控附近连接设备的安全状态。
3. 低延迟
你有没有注意到 Alexa 在被问到时做某事的速度有多快？这是因为雾计算的低延迟。由于“雾”在地理上更接近所有用户（和设备），它可以提供即时响应。该技术非常适合执行所有时间敏感的操作。
4. 网络带宽效率
雾计算可根据应用需求、计算资源和可用网络实现快速高效的数据处理。信息片段在不同的点被组合，而不是仅仅通过一个通道将它们发送到一个数据。这减少了需要传输到云端的数据量，从而节省了网络带宽并大大降低了成本。
5. 不间断服务
雾计算可以独立运行并确保即使在与云的网络连接受到阻碍时也能提供不间断的服务。此外，由于多个相互连接的通道，几乎不可能丢失连接。
6. 改善用户体验
边缘节点运行节能协议，例如 Zigbee、蓝牙或 Z-Wave。雾计算实现了设备和最终用户之间的即时通信，无论网络连接如何，从而增强用户体验。
雾计算与云计算：区别
尽管雾计算和云计算从表面上看可能很相似，但它们构成了工业物联网解决方案的不同层次。以下是两种技术不同的一些参数：
1. 建筑
雾架构是分布式的，包含数百万个尽可能靠近客户端设备的小节点。它具有分层和扁平的架构，由多个层组成一个网络。另一方面，云架构是中心化的。大型数据中心遍布全球，远离客户端设备。
2. 与设备的通信
雾弥合了硬件和数据中心之间的差距，因此更接近最终用户。如果没有雾层，云会直接与设备交互，因此非常耗时。
3. 数据处理
雾计算中的数据处理和存储靠近信息源，对实时控制至关重要。雾决定是否使用其资源处理来自多个数据源的数据以发送到云端。在云计算解决方案中，同样的事情发生在远离信息源的地方，通过远程数据中心。
4. 计算能力
与雾相比，云计算能力更高。
5. 节点数
雾由数百万个小节点组成，而云只有几个大型服务器节点。
6. 分析
由于设备和最终用户之间的即时响应能力，Fog 执行短期分析。但是，由于响应速度慢，云旨在进行长期分析。
7. 安全
雾计算使用各种安全措施和协议，使网络威胁和数据泄露的风险大大降低。另外，它具有分布式架构。但是，如果没有互联网连接，云计算是不可能的。由于它也是集中式的，因此任何网络威胁的风险都更高。
雾计算与边缘计算：它们是一样的吗？
这是一个棘手的问题。但为了简单起见——是的，雾计算和边缘计算本质上是一样的。这两种技术都利用计算能力将智能降低到网络架构的局域网级别。
这可以防止计算任务在云中执行，从而节省时间、资源和金钱。此外，雾计算和边缘计算都可以帮助企业减少对基于云的数据分析平台的依赖，这会导致延迟问题并减少做出数据驱动决策所需的时间。
重要的区别之一可能是数据处理。在雾中，数据使用雾节点进行压缩。边缘计算处理设备或传感器上的数据，而无需传输到任何其他基础设施。
尽管如此，在维护运营方面，这两种技术都可以节省时间和资源——通过适当的数据收集和实时分析。想象一下，获得有利于优化性能和增加正常运行时间的近实时分析。这就是雾计算和边缘计算使之成为可能。
雾计算和物联网应用程序开发的实时用例
雾计算在许多领域都以强大、动态和先进的技术而著称。本节讨论四个这样的实时用例：
1. 视频流
视频流应用程序中的数据传输在雾平台上组织良好。这是因为雾网络结合实时数据分析的弹性和容量。此外，雾增强了虚拟桌面结构化系统的通信，从而为监控摄像头提供实时视频数据分析。
2. 医疗监控系统
未来的智能医疗保健决策将是不完整的，具有强大和实时的健康观察和监测。然而，这可以通过部署实时数据传输的雾计算框架来实现。另一个重要的用例是放大“U-Fall”应用程序，它会在轻度中风的情况下不由自主地检测到广泛的跌倒。
3. 游戏
就像云一样，雾计算将权力拉近了游戏玩家。例如，SEGA 的雾游戏系统使用本地游戏中心和街机作为服务器场，以确保低延迟。因此，游戏玩家将利用本地街机设备的 CPU 功能，而不是从云端进行流式传输。分布式设备通过确保流畅的多人在线游戏使用雾节点来获得更好的体验质量。
4. 智能红绿灯系统
想象一下有一个智能交通信号灯系统。它的节点与许多传感器在本地进行交互，以检测骑自行车的人和行人的存在并测量车辆的速度和距离。根据信息，它通过绿灯向汽车发送警告信号。
在另一个示例中，由于它已经监控视频监控摄像头，因此很容易通过警报器及其应急灯发现救护车。可以更改交通信号灯以允许它们通过交通。
总结一下
雾计算是云的伴侣，处理每天从物联网解决方案生成的大量数据。如前所述，处理更接近信息源的数据解决了数据量、速度和多样性爆炸式增长的挑战。它使企业可以更好地控制其数据。
雾计算还加快了对事件的认识和响应。它消除了去云端进行任何分析的需要。这意味着物联网解决方案中不再存在成本高昂的网络带宽问题，也无需将大量数据卸载到核心网络上。
雾计算还旨在保护敏感的物联网数据，因为它在公司的防火墙内对其进行分析。最终，它会带来更高的业务敏捷性、更高的安全性和更高质量的服务水平。
