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如何通俗理解雾计算Fog Computing和边缘计算Edge Computing

归档日期:04-20       文本归类:非计算延迟      文章编辑:爱尚语录

  在过去的几十年中,从内部部署软件到云计算已经发生了巨大转变。通过在云端存储数据和执行计算过程,我们已经能够在手机、个人计算机或物联网设备上完成更多工作,但无需增加相应的额外内存或计算能力。然而,在物联网逐渐普及的背景下,我们即将看到事情将开始向另一个方向发展。

  这种变化有很多原因,包括在某些应用中需要极低的延迟,例如自动驾驶汽车。将计算能力转移到更靠近网络边缘能降低成本并提高安全性。

  “雾计算和边缘计算的理想用例,包括在要求超低延迟且至关重要的边缘部署计算智能,在地理上分散且连接不规则的区域中运行,或产生TB级的数据而无法快速实时地在本地和云之间传输。”

  这个概念由思科在2011首创,是相对于云计算而言的。它并非是些性能强大的服务器,而是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成,渗入电器、工厂、汽车、街灯及人们生活中的各种物品。

  简单点说,它拓展了云计算(Cloud Computing)的概念,相对于云计算它离产生数据的地方更近,数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中,而不是几乎全部保存在云端。这里因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这句线. 边缘计算(Edge Computing)

  它进一步推进了雾计算中“局域网处理能力”的理念,但实际上边缘计算的概念提出比雾计算还要早。边缘计算的起源可以追溯到上个世纪90年代,当时Akamai公司推出了内容传送网络(CDN),该网络在接近终端用户设立了传输节点,这些节点能够存储缓存的静态内容,如图像和视频等。

  术语“雾计算”(Fog Computing)和“边缘计算”(Edge Computing)似乎或多或少可互换,并且它们确实有几个关键的相似性。

  我们可以看到,这两种技术非常相似。雾计算过程发生在局域网(LAN)级网络架构上,使用与工业网关和嵌入式计算机系统交互的集中式系统。而边缘计算处理的大部分数据来源于所在的物联网设备本身。

  想象一下配备了智能交通管理基础设施的智能城市,交通信号灯上连接了一个传感器,可以检测到交叉路口每侧有多少车辆在等待,并优先为最大等待数量的车道转动绿灯。这是一个相当简单的计算,可以使用边缘计算在交通灯本身中执行。这减少了需要通过网络发送的数据量,从而降低了运营和存储成本。

  根据Million Insights最近的一份报告,到2025年,全球边缘计算市场规模预计将达到约32.4亿美元。随着物联网的不断发展和生产的更海量的数据,处理接近生成点的数据将变得势在必行。

  边缘计算和雾计算将在物联网的未来都将发挥重要作用。是使用边缘计算还是雾计算,其实并不太重要,这将取决于具体应用和特定用例。像许多物联网应用的考虑因素一样,例如选择哪种类型的连接,答案不是非黑即白。雾计算或边缘计算哪种“更好”,将取决于具体物联网应用及其要求和期望的结果。

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