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又是炒作?雾核算是否将对云核算起到补充作用

日期:2020-06-19 浏览:

又是炒作?雾核算是否将对云核算起到补充作用?


又是炒作?雾核算是否将对云核算起到补充作用? 依据界说,我们了解到,“雾核算”时一种对“云核算”概念的延伸,而它主要使用的是边缘网络中的设备,这些设备可所以传统网络设备(早已布置在网络中的路由器、交换机、网关等等),也能够是专门布置的本地效劳器。 作者:陆小讯整理

雾核算 是一种面向物联网(IoT)的散布式核算根底设施,可将核算才能和数据剖析应用扩展至网络 边缘 ,它使客户可以在本地分析和管理数据,从而通过联接取得即时的见解。

雾核算 是什么?

最初 雾核算 这个名字仍是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔释教授(Prof. Stolfo)起的,不过他当时的意图是使用 雾 来阻遏黑客入侵。显然,这与我们现在所讲的 雾核算 有着巨大的距离。

我们现在所熟知的 雾核算 这个概念是由思科创始,到了2015年11月,ARM、戴尔、英特尔、微软等几大科技公司以及普林斯顿大学加入了这个概念阵营,并建立了非盈利性组织OpenFog Consortium (开放雾联盟),旨在推广和加速开放雾核算的普及,促进物联网开展。

依据思科关于 雾核算 的界说, 雾核算 是一种面向物联网(IoT)的散布式核算根底设施,可将核算才能和数据剖析应用扩展至网络 边缘 ,它使客户可以在本地分析和管理数据,从而通过联接取得即时的见解。

依据界说,我们了解到, 雾核算 时一种对 概念的延伸,而它主要使用的是边缘网络中的设备,这些设备可所以传统网络设备(早已布置在网络中的路由器、交换机、网关等等),也能够是专门布置的本地效劳器。

关于 云核算 与 雾核算 的本质差异,有一句话描述的十分贴切:云在天空飘浮,高屋建瓴,遥不行及,故意笼统;而雾却现实可及,靠近地上,就在你我身边。

雾核算 的优势

说到 雾核算 的优势,那就不能不先提一下 云核算 的缺点。集中式的 云核算 允许人们高效、廉价地共享贵重效劳器资源,减轻企业用户的担负。可是,这也意味着每个人都在同享一个,要想进行更高效的运用,企业就需要建设超大型数据中心,而这就要求企业购买造价昂扬的效劳器。此外, 云核算 对效劳器的高要求也给效劳提供商形成了很大的压力。并且,跟着依赖云核算的智能设备愈来愈多的呈现,从云端到移动设备的数据传输也变得愈来愈拥堵,从而引发了一个新问题。

这时候,散布式的 雾核算 的呈现就补偿了集中式核算在这方面问题的不足。因为 雾核算 在地舆上散布更为广泛,并且具有更大规模的移动性,这些可以让它习气如今愈来愈多不需要进行很多运算的智能设备,在数据传输速度上远胜 云核算 。

而详细来讲, 雾核算 主要有以下几个优势:

极低时延。这关于现在正在繁荣开展中的物联网有着十分重要的意义,除此之外,网上游戏、视频传输、增强实际等也都需要极低的时延。

辽阔的地舆散布。这正好与集中在某个地址的云核算(数据中心)构成强烈的比照。例如,假如需把信息和视频发送到高速移动的汽车时,可以沿着高速公路一路上设置无线接入点。此外,一旦某一区域的效劳发生异常,用户也可快速的转移到另外一个附近区域。

带有很多网络节点的大规模传感器网络,用来监控环境。智能电网本身就是一种带有核算和存储资源的大规模散布式网络,可以作为 雾核算 很好的应用例子。

支撑高移动性。关于雾核算来说,手机和其他移动设备可以相互之间直接通讯,信号没必要到云端乃至基站去绕一圈,因此可以支撑很高的移动性。

雾核算 其实不是炒作

在 雾核算 这个概念出来的时分,许多人都说这是一种炒作,但事实其实不是如此。 雾核算 只是对 云核算 的一种延伸,其实不是对 云核算 的一个取代。

在功用上面, 雾核算 适当于一个可以频频使用的 数据库 ,而 云核算 就是一个用于长时间存储文件的 文件室 。在搜索信息方面,不论是速度,仍是使用率,数据库显着比文件室具有更大的优势。而在数据丰厚方面, 雾核算 也能够从 云核算 平台进行获取,相信在数据共享终端减少之后, 云核算 平台的数据传输速度相比于之前应该快乐许多。基于此, 云 与 雾 可以说是一种相得益彰的关系。

此外,云核算的使用需要很多带宽,而无线网络带宽有限。相比之下 雾核算 所需的带宽量就少得多了,它在原则上可以使传输的数据 旁路 ,即从互联网边上绕以前,使这些数据尽量本地化。最有价值的数据仍然可以通过 云核算 平台来传输,可是大部分的数据流量可以从这些网络平分流出去,从而大大减轻了云网络的流量担负。另外,对本地数据的使用也可节省很多本钱。

雾核算的概念在2011年被人提出,并不是是些性能强壮的效劳器,而是由性能较弱、更为涣散的各种功用核算机组成,渗入电器、工厂、汽车、街灯及人们日子中的各种物品。雾核算是介于云核算和个人核算之间的,是半虚拟化的效劳核算架构模型,强调数量,不管单个核算节点才能多么弱都要发挥作用。

雾核算有几个显着特征:低延时、方位感知、广泛的地舆散布、习气移动性的应用,支撑更多的边缘节点。这些特征使得移动事务布置更加便利,满足更广泛的节点接入。

与云核算相比,雾核算所选用的架构更呈散布式,更挨近网络边缘。雾核算将数据、数据处理和运用程序集中在网络边缘的设备中,而不像云核算那样将它们简直悉数保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备,而非效劳器。所以,云核算是新一代的集中式核算,而雾核算是新一代的散布式核算,契合互联网的"去中心化"特征。

以智能交通灯为例。智能交通灯需要对车流量信息进行采集、并与一些传感器不绝交互,进行核算并实时做出判断,改变信号灯变换周期和时序,从而完成主动指挥交通。假如将信息传到云核算中心核算后再回传,显然不及时且可能犯错,而雾核算则可为智能交通灯提供就近的实时核算。相关数据聚合之后再发送到云核算中心做进一步的全景和长时间的数据剖析。

关于 雾核算 也有质疑的声音。

有些人认为雾核算是一种炒作,乃至还有人戏弄地提出了 霾核算 。可是不可否认雾核算在工业界和学术界都遭到了注重。

Business Insider的优质查找效劳 BI智能 猜测,在2020年,企业和政府将有58亿个物联网设备会使用雾核算。思科现已发布了多款与雾核算相关路由器、存储等物联网和网络产品,投资混合数据中心和雾核算;推出基于雾核算的物联网运用办理模块、万物互联软件及效劳套件,完成数据的实时获取和处理。安谋国际、思科、戴尔、英特尔、微软及普林斯顿大学边缘实验室一同建立雾核算联盟,该联盟探究建立雾核算框架和架构,研讨涣散式运算、网络和存储及物联网等相关技能,加速雾核算应用。

在云核算架构中,集中式效劳器负责整个运用程序或设备所需的核算。然而,与物联网生态体系遵循相同的原则变得愈来愈麻烦。物联网的生态体系可以分解为四个组成部分:数据、东西、人和过程。在数据层面,我们认识到,虽然庞大的数据量正在从连接的设备发生,大部分数据是暂时性的,即数据的价值发生后几分钟内就消失了。因此,处理这些数据,从数据中提取的价值,数据的出产和存储的各种分析需求是完全不同的学科。

处理数据并从中提取智能信号需要核算推送到本地节点设备。为了进行这个过程,这些设备装备了最低限度的核算才能和数据存储设备。在核算之后,只有丰厚而简明的可重用数据被传回云端。假如我们要在物联网生态体系继续使用云核算,缩放的同时坚持它的可行,那么处理计划和根底设施将成为一个紧迫的瓶颈。此外,跟着云核算架构到位,从设备传输如此庞大的数据量到云端,然后处理和提取数据的所有设备所需要庞大的存储和核算资源将使网络瘫痪。

云核算显然不是物联网生态体系的一个可行的选择,跟着雾核算到位,核算才能被推向极端的逻辑完毕,从而使设备自我抉择维持在一定程度上的智能水平。因为只有丰厚和简明的数据发送到效劳器,因此集中的效劳器上的存储和核算负载可以减少到很小,可以更快地完成成果,且通讯速度也很快。

雾(边缘)核算模型将原本的云核算中心的部分或悉数核算使命搬迁到数据源的邻近履行,依据的3V特点,即数据量(Volume)、时效性(Velocity)、多样性(Variety),通过比照云核算模型为代表的集中式大数据处理和雾(边缘)核算为代表的边缘式大数据处理,可以看出雾核算的优势。边缘式大数据处理年代,数据类型更加杂乱多样,数据处理的实时性要求更高,数据量也超过ZB级,边缘核算可以提高数据传输性能,保证处理实时性,下降云核算中心的负载。

雾核算的应用远景广泛

以一个制造业事例为例,假设大型公司在印度建立了工厂出产清洁剂。想象整个流程中一个这样的机器 搅拌机(垂直或水平搅拌机),它吸收不同的原料,并将它们进行搅拌,在制造过程当中出产出组成混合物。搅拌机的运转原理是以预设的转速定时旋转,搅拌机筒吸收到不同的原资料,其运转会消耗一定量的动力。

假如我们使用物联网生态体系,让这个设备成为 智能搅拌机 会怎样?搅拌机装置的很多传感器为各种参数捕捉数据,然后数据传回效劳器(云)进行后续分析。怎么提供功率耗费的功率?这就是与雾核算的联络。曾经考虑的物联网架构是使用云存储和分析数据做出抉择,可是为了让财物/机器成为 智能设备 ,我们需要雾核算架构,也就是添加本地实时核算数据流的才能,并向前史信号学习协助机器做出决策来改善成果。这将是一个使用机器学习优化机器功耗,搭建雾核算网络的场景。

基于这些自主学习规则,通过添加和下降设置来坚持在最佳能耗形式,机器可以调整操作参数。当数据传输到云端,云端用新数据组更新机器学习模型,那么数据规则和(自主)学习就能够更新了。一旦更新,它会被推回边缘,边缘节点使用更新模型来更新规则,进一步改善成果。

如今我们可以看到在运算设备上更现实也更个人化的雾核算,例如笔记本、智能手机、智能手表和平板电脑。最遍及的例子是Windows 10的重启管理器。在主动下载更新后,体系学惯用户使用形式可以核算出最适宜的重启体系和装置更新的时间。在工业应用方面,使用边缘核算架构,将核算推向边缘节点(网络的逻辑极端),这赋予了机器感知实时数据的才能,可以当即采纳措施减少商业丢失。

在之前的商业用例中,改善能耗只是可能改善的成果之一。边缘核算还可以用于进行各种即时的优化处理,例如缓解财物故障或提高产出质量;学习一个规则使机器会主动做出决策来更改操作设置来防止故障或改善成果质量。简而言之,通过推进核算边缘化,我们也将智能推到边缘,因此让设备或财物可以做出自主决策来改善成果,并成为智能设备。未来雾核算将与云核算相得益彰、有机结合,为万物互联年代的信息处理提供更完美的软硬件支撑平台。


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