基于物联网技术的雾计算详细解析

近年来，各种计算应运而生，云计算、雾计算、霾计算、边缘计算、认知计算等。这些计算的出现，与各个行业当中扮演着不同的角色，发挥着不同的作用，它们在一定程度上是相辅相成不可或缺的技术发展需求。

雾是更贴近地面的云

以雾计算为例，雾计算起初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)提出，灵感来自雾的朦胧这一形象的比喻来阻挡黑客入侵。而让雾计算得到广泛传播和应用的是一家美国思科公司，思科公司把雾计算重新定义和运用，成为了一种面向物联网的分布式计算基础设施，将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，它使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的见解。

在雾计算模式中，数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中，它是云计算的延伸概念。

雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。对于思科来说，运用大量高端的网络设施连接更多的计算机和数据中心，从而形成一个雾计算产业生态链，不得不说科思率先嗅到了商业的味道。

紧接着思科在雾计算上布局

思科推出了15款新产品，打造旗下的物联网整合系统，试图成为“雾计算”推动者。

思科的物联网采用的方法是以一系列的产品组合、参考架构以及诸如Rockwell Automation和通用电气等一类的生态系统为中心的系统。

思科推出的物联网里涵括大量的基础设施设备。同时还加入了分析工具、应用管理以及所谓的“雾计算”。

思科的物联网系统和产品针对的是网络连接、雾计算、分析、安全、管理及自动化和应用的实现。

紧接着微软、英特尔、ARM、戴尔等几大科技公司以及普林斯顿大学加入了这个概念阵营，并成立了非盈利性组织OpenFog Consortium (开放雾联盟)，旨在推广和加快开放雾计算的普及，促进物联网发展。

该组织现已发现多个需使用边缘计算来实现物联网应用的案例，包括智能建筑、无人机运送服务、实时地下影像、交通拥堵管理、以及视频监控等。该组织在2017年2 月公布了其雾计算参考体系结构的执行概要。

雾计算在物联网承担着重要角色

雾计算已逐渐开始于智能城市、联网汽车、无人机等其他领域崭露头角，它仍需要一个通用的、可互操作的平台来推进此项数字革命的进步。

雾计算具有多个特点和属性：低延时和位置感知，更为广泛的地理分布，适应移动性的应用，支持更多的边缘节点。这些特征使得移动业务部署更加方便，满足更广泛的节点接入。

雾计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。雾计算是新一代的分布式计算，符合互联网的“去中心化”特征。

未来将是万物互联的时代，随着物联网行业技术标准的完善以及关键技术上的不断突破，数据大爆炸时代将越走越近。物联网发展的最终结果就是将所有的电子设备，移动终端，家用电器等发生互联，这些设备具有数量大、分布广等特点，而雾计算正好可以解决该问题。

以自动驾驶为例，细胞网络将配备有激光探测与测量系统（激光雷达）、图像处理系统、及其他自动驾驶设备的车辆与其他载具、行人、智能基础设施、以及各类云端服务彼此联系在一起，来共同实现车内娱乐、预见性维护、远程诊断等一系列服务。

雾计算能够为车联网的服务菜单中的信息娱乐，安全，交通保障等服务。智能交通灯特别需要对移动性和位置信息的计算，计算量不大，反对时延要求高。实时计算非常重要，所以每个交通灯自己都有计算能力，从而自行完成智能指挥。对于像帮助车辆避开高速公路碰撞事故这样关键性的任务决定，这种对时间要求较高的任务最好还是应在网络边缘的平台进行处理，显然只有雾计算最适合。

物联网这一概念由美国麻省理工学院 Kevin Ash-ton 教授于 1999 年首次提出，经历了早些时间虚无缥缈的设想，如今已在人们生活中崭露头角。通过雾计算的联合，相信物联网的发展定会云开雾散，迎来科技创新的新曙光。