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需要小心谨慎,一文读懂雾计算

时间:2019-09-25 00:28来源:www.3559.com
原标题:边缘计算方兴未艾 雾计算又从何说起? 虽然边缘计算是减少像IoT这样的高流量技术的延迟和带宽压力的有效方法,但是在给定业务或家庭中的任何点运行的服务对单个“边缘

原标题:边缘计算方兴未艾 雾计算又从何说起?

虽然边缘计算是减少像IoT这样的高流量技术的延迟和带宽压力的有效方法,但是在给定业务或家庭中的任何点运行的服务对单个“边缘节点”的性能,可伸缩性,正常运行时间和成本有不同的需求。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,它是一种按使用量付费的模式,按需进行分配。

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雾计算使我们能够以不同的方式看待我们日常生活中的空闲计算能力,并开辟了利用所有计算能力的机会,无论身在何处。随着雾的明星级持续增长,人们正在使用雾计算这个词来推销各种产品,所以如果你真的对它能提供的好处感兴趣,请确保它符合以下两个主要标准:

云计算的特点就是通过技术网络来实现高速的计算,以往我们过分地强调单机的计算能力,不断地设计出高性能的计算机,以便可以计算得更快,而云计算并不要求计算机性能多么好,只要数量够多,网络带宽够大就可以,这样就能得到超高速的计算能力,相当于用数千台计算机同时做同一件事,这样彻底将人们从追求巨型机设计中解脱出来,数据中心也不需要频繁地更换性能差的服务器和计算机,所以当云计算被推出来的时候,受到了技术人员的热捧。

雾计算可降低耗能。云计算把大量数据放到“云”里去计算或存储,“云”的核心是装有大量服务器和存储器的“数据中心”。由于目前半导体芯片和其他配套硬件还很耗电,全球数据中心的用电功率相当于30个核电站的供电功率,其中90%的耗电量都被浪费,效率很低。谷歌位于全球数据中心的用电功率就达到3亿瓦特,这一数字超过了3万户美国家庭的用电量。当未来数据传输量(指大量无线终端和“云”之间的传输)进一步成指数式增长,云中心会无法再维持下去。

对于部署软件服务的工程师而言,这意味着他们的部署到雾计算架构时指定服务所需的内容,而不是它将运行的位置。例如,如果要求低延迟,则服务将自动部署到最佳可用匹配,无论是同一房间中的服务器、区域数据中心,还是如果没有更快的可用性,则可能是云计算数据中心。

如果认为雾计算是一直在寻找的解决方案,请做好功课。随着它的好处变得更加广为人知,“雾计算”标签产品的数量肯定会增加,但在开始自己采用雾计算基础设施之前,请确保它是真正的优惠。

由上表可以看出,雾计算优于云计算,以满足新兴范式的需求。当然,它不能完全取代云计算,因为它仍然是商业领域中非常常见的高端批处理作业的首选。因此,我们可以得出这样的结论:

上图是思科对雾计算的原始定义所作的图示。在思科的定义中,雾主要是由边缘网络中的设备构成,这些设备可以是传统网络设备(早已部署在网络中的路由器、交换机、网关等等),也可以是专门部署的本地服务器。一般来说,专门部署的设备会有更多资源,而使用有宽裕资源的传统网络设备则可以大幅度降低成本。这两种设备的资源能力都远小于一个数据中心,但是它们庞大的数量可以弥补单一设备资源的不足。雾平台由数量庞大的雾节点构成。这些雾节点可以各自散布在不同地理位置,与资源集中的数据中心形成鲜明对比。

雾计算不仅包含比云计算或边缘计算更广泛的地理位置,而且其地理位置还是动态的。计算机可以在任何地方处理数据,并且其地理位置是可以动态的。可以在任何地方处理数据,并且位置也可以定期修改,主要是通过使用位置不可知服务来实现的。

在雾计算中,可以根据服务的作用进行编程,而不是在何处进行编程。因此,今天部署到云的相同服务,明天可以在边缘部署。可以将其视为支持庞大资源生态系统的框架。它可以灵活地消耗计算资源,这些资源跨越从内部部署到临近部署,再到云,每个计算资源都可以提供诸如速度,可用性,带宽,可扩展性和成本等优势。

(图表来自网络)

雾计算,经常是在IoT背景下被提及到,典型的主要业务是路由器、接入点甚至是与传感器和执行器一起的计算设备。处理能力放在包括 IoT设备的LAN里面,这个网络内的IoT网关,或者说是雾节点用于数据收集,处理,存储。多种来源的信息收集到网关里,处理后的数据发送回需要该数据的设备。

通过雾计算广泛指定业务需求的能力有可能通过减轻配置、扩展和维护固定计算资源的负担,CIO们只需为每项服务优先考虑低延迟、损失成本或绿色能源等功能,平台将自动将服务部署到最符合该标准的计算机上。

总之,有效的雾计算架构应该提供地理上不同的计算资源集,以及一个平台,通过该平台,可以根据独特(和变化)业务需求,在任何给定时间轻松使用这些资源的最佳集合。

云计算是谷歌公司在2011年正式提出的,在此之前,其实谷歌就已经在2006年的搜索引擎大会上就提出过云计算的概念,当时还提到了云端计算的概念,经过了几年的探索期,直到2011年才让人们所熟知。

雾计算(Fog Computing)是云计算(Cloud Computing)的延伸概念,主要用于管理来自传感器和边缘设备的数据,将数据、处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不是全部保存在云端数据中心。在终端设备和云端数据中心之间再加一层“雾”,即网络边缘层,比如再加一个带有存储器的小服务器或路由器,把一些并不需要放到云端的数据在这一层直接处理和存储,可以大大减少云端的计算和存储压力,提高效率,提升传输速率,减低时延。

一、提供一系列计算能力,涵盖从现场到云计算的连续体

2.根据需要动态使用最佳计算资源

大家经常能在各种媒体、新闻中听到云计算,但是很多人并不真正知道云计算技术的含义。云是网络、互联网的一种比喻说法,

雾计算可用于海量数据分析。大量企业对于海量数据采集需求的解决办法是减少数据采集的频率和总量,比如每10分钟采样一次,一天下来可能就采集上百次,精准度和效率会大打折扣,一些需要海量、不间断数据采集的设备就会降低本身的服务价值,而一些需要及时决策的设备在等待全部数据上传云端运算决策后再返回设备端会大大降低服务能力。

除此之外,在雾计算中,用户可以根据服务的作用进行编程,即今天部署到云的相同服务可以在明天边缘部署,可以理解为支持庞大资源生态系统的框架。它可以灵活的消耗计算资源,且可以提供诸如速度、可用性、带宽、可扩展性及成本等优势。

对于部署软件服务的工程师而言,这意味着他们在部署到雾架构时指定服务所需的内容,而不是它将运行的位置。例如,如果要求低延迟,则服务将自动部署到最佳可用匹配,无论是同一房间中的服务器,区域数据中心,还是如果没有更快的可用,可能是云数据中心。

下面的两个表中比较和概括了云计算和雾计算之间的区别:

2012年,思科提出了雾计算,定义为迁移云计算中心任务到网络边缘设备执行的一种高度虚拟化的计算平台。云计算架构将计算从用户侧集中到数据中心,让计算远离了数据源,也会带来计算延迟、拥塞、低可靠性和安全攻击等问题,于是在云计算发展了大约10年的2015年,修补云计算架构的“大补丁”,雾计算开始兴起了。

随着物联网的快速发展,雾计算也在持续增长,各个厂商也抓住时机,推出各类服务及产品来吸引客户。不过各厂商、用户需确保符合以下两个主要标准:

雾计算正在成为科技界的流行词,通常用于与云相比,或者与边缘计算混淆,两者都内置了地理位置:计算机处于边缘,或计算机处于云端。了解雾的独特之处的最简单方法是它与位置无关。雾计算基础设施中的计算机可以是任何地方:从边缘到云,以及介于两者之间的任何地方。

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与边缘计算相比,雾计算更具备可扩展性。不需要精确划分处理能力的有无,根据设备的能力也可以执行某些受限处理,但是更复杂的处理实施的话需要积极的连接。

1.提供一系列计算能力,涵盖从现场到云的连续范围

雾计算和云计算是相辅相成的,同时也有各自的优点和缺点。雾计算将有助于新兴的网络模式,需要更快的处理,减少延迟和延迟抖动,云计算将服务于商业界满足他们的高端计算需求,降低成本的基础上的效用定价模型。

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雾计算不仅包含比云或边缘更大的地理位置,而且地理位置可以是动态的。计算机处理数据可以在任何地方,并且其位置可以定期更改(无论是扩展,优化位置以更好地满足需求,还是从故障中恢复)。这是通过使用位置不可知服务来实现的。

和云计算相比,雾计算就低调得多了,而且雾计算推出的稍晚些,它是由思科创造的。雾计算和云计算一样,十分形象。不过云高高在上,遥不可及,雾却现实可及,贴近地面。雾计算是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成的。雾计算没有强力的计算能力,只有一些弱的、零散的计算设备。雾计算介于云计算和个人计算之间,是半虚拟化的服务计算架构模型。和云计算相比,雾计算更接地气。绝大部分的中小型数据中心部署云计算是非常困难的,而部署雾计算却很容易。云计算通过物理上在一起的设备形成强大的计算能力,而雾计算则是将物理上分散的计算机联合起来,形成较弱的计算能力,不过这样的计算能力对于中小型的数据中心,完全够用了。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,而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。如果说云计算是新一代的集中式计算,雾计算就是新一代的分布式计算,符合互联网“去中心化”特征。

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不过易与边缘计算混淆,两者都内置了地理位置。其实,了解雾计算最简单的方法就是它与位置无关,可以是从边缘到云,或介于两者之间的任何地方。

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云计算被定义为通过互联网连接在一起形成网络的一组计算机和服务器。今天,随着许多企业和大型组织开始采用物联网,大量数据在本地快速访问的需求不断增长,这就是“雾计算”的概念发挥的地方。
雾计算或“雾化”是一种分布式基础架构,其中某些应用程序进程或服务由智能设备在网络边缘进行管理,但其他应用程序仍在云端进行管理。它本质上是云和硬件之间的中间层,可以实现更高效的数据处理,分析和存储,这可以通过减少需要传输到云中的数据量来实现。

雾计算以及边缘计算的出现,不是用来代替云计算,更多的是对云计算“bug类”问题的修修补补,本质上是作为云计算的延伸拓展而诞生的产品和理念!

二、根据需求使用最佳计算资源

原标题:所谓的「雾计算」需要小心谨慎

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早期“雾计算”所用的设备就是小服务器或路由器,可以放到小区、工厂、企业、家庭等里面。现在,通过传感器、大数据和人工智能的不断发展进步,“雾计算”可以应用在各种需求场景中。例如温度计每秒的读数是无需上传到云里的。雾计算技术要做的是在实时数据的基础上得到一个平均数,然后每半小时左右将其上传到云里。如果温度出现异常,传感器仍然可以相当智能地迅速做出反应。相比于云计算的高高在上和遥不可及,雾计算更为贴近地面,就在你我身边。我们知道,将数据从云端导入和导出实际上比人们想象的要更为复杂,由于接入设备越来越多,在传输数据、获取信息时,带宽就显得不够用了,这就为雾计算的产生提供了空间。雾计算大事记

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目前,雾计算是国际上物联网领域最新的概念和技术,由思科在2011年正式提出,是云计算的延伸概念。只不过云计算是将数据几乎保存在云中,而雾计算是将数据、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。雾计算强调数量,支持更多的边缘节点,不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用,很适合移动性的应用。

在当前的以云为中心的计算基础设施中,使用的大部分处理能力位于远处的云端。但是,随着联网设备的数量飞速增长,并且在未来两年内将达到200亿台,到云端的数据传输量正在急剧增加。

雾计算的原始定义

众所周知,科技领域,最不缺的就是大量的新概念,新理论,新技术……近几年,除了人工智能、物联网、深度学习等较火的技术外,雾计算随着云计算及边缘计算的快速发展,逐渐出现的大众视野中,成为科技界的流行词。

由于雾计算可以在任何地方利用计算,包括在地理上最适合的计算机上,它还可以提供低延迟计算,因此通常出于与边缘计算相同的原因而被寻找。因此,术语“边缘”和“雾”通常同义使用,尽管边缘计算只是更全面的雾计算基础设施的一个方面。

随着传感器的发展,物联网时下正席卷几乎每个行业,智能终端的数量和采集数据的规模都在几何级增加,对企业的计算和存储都带来非常大的压力,通过雾计算,大量的实时数据不用全部传到云端存储计算后,再把需要的数据从云端传回来,而是可以在网络的边缘直接处理有用的数据,大大提高了企业效率。

在当前以云为中心的计算基础架构中,所使用的大部分处理能力都位于远云中。 但随着连接设备的数据激增,未来两年内将达到200亿,那么,距离传播的数据量也将急剧增加。

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我们知道,通过边缘计算实现了对更靠近需要设备的处理能力需求激增,进一步推进了雾计算的"LAN内的处理能力"的理念,处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理,而是在网络内的各设备实施处理。

除非所涉及的硬件只是更广泛资源范围的一个组成部分,否则它并不是模糊的。

雾计算的特点是处理能力强的单个设备接收多个端点来的信息,处理后的信息发回需要的地方,和云计算相比延迟更短。和边缘计算相比较的话,雾计算更具备可扩展性。雾计算不需要精确划分处理能力的有无,根据设备的能力也可以执行某些受限处理,但是更复杂的处理实施的话需要积极的连接。

事实上,雾计算与边缘计算很相似,但是在数据的收集,处理,通信的方法层面还是存在诸多不同,各有利弊。

结果,边缘计算需求激增,通过边缘计算实现了对更靠近它的设备的处理能力。边缘计算通常涉及安装服务器,通常称为“边缘节点”,更接近处理能力需求的来源,提供重要的好处,如减少延迟和带宽压力。

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通过雾计算广泛指定业务需求的能力有可能通过减轻配置,扩展和维护固定计算资源的负担,使工程师的生活变得更加简单。通过一些雾计算平台,工程师只需为每项服务优先考虑低延迟,损失成本或绿色能源等功能,平台将自动将服务部署到最符合该标准的计算机上。

通过一个例子来了解一下,边缘计算和雾计算。

总之,随着科技的高速发展,业内出现的新概念,如雾计算、边缘计算等,这些并不是用来替换云计算的,而是对云计算的"bug"类问题进行"修补"。毫无疑问,云计算和雾计算融合的力量,未来将会改变更多行业的格局。返回搜狐,查看更多

应在真正的雾计算架构中寻找什么?

雾计算技术采用分布式的计算方式,将计算、通信、控制和存储资源与服务分布给用户或靠近用户的设备与系统。可以说,雾计算扩大了云计算的网络计算模式,将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘,从而更加广泛地应用于各种服务。雾计算在地理上分布更为广泛,而且具有更大范围的移动性,这让它适应如今越来越多不需要进行大量运算的智能设备。对一些对时间延迟敏感的应用如实时和流媒体应用中,雾计算也具有更大的优势。

由于雾计算可以在任何地方利用计算,包手在地理上最适合的计算机上,它还可以提供低延迟计算,因此通常出于与边缘计算相同的原因而被寻找。因此,术语"边缘"和"雾"通过同义使用,尽管边缘计算只是更全面的雾计算基础设施的一个方面。

有效的雾计算基础设施应该在地理上具有足够的多样性,以便能够在边缘完成适合边缘的计算,在云中完成适合云计算的计算,并且理想地在两者之间实现灵活性和弹性之间的一系列资源。

思科提出了“雾计算”是“云计算”的延伸概念,用于推销其产品和网络发展战略,希望不再拘泥于云计算,研究如何在物联网设备上存储和处理它们自身产生的数据。不过从思科讲雾计算到现在,真正落地的案例并不多,思科的路由器和交换机技术缺乏对终端设备的定义和控制能力,大部分场景无法把雾计算的能力真正体现出来,空留于理论。

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2015年11月,思科、ARM、戴尔、英特尔、微软及普林斯顿大学边缘实验室共同宣布联合成立了开放雾联盟 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。

思科公司

OpenFog架构的8支柱模型

以智能吸尘器为例,雾计算方案是集中化的雾节点继续从家中的传感器收集信息,检测到垃圾的话就启动吸尘器。边缘计算的解决方案里是看传感器自己判断有没有垃圾,来发送启动吸尘器的信号。

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雾计算是什么?

边缘计算,进一步推进了雾计算的“LAN内的处理能力”的理念,处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理,而是在网络内的各设备实施处理。这样,通过把传感器连接到可编程自动控制器上,使处理和通信的把握成为可能。和雾计算相比的优点,根据它的性质单一的故障点比较少。各自的设备独立动作,可以判断什么数据保存在本地,什么数据发到云端。实际上雾计算和边缘计算感觉很相似,但是在数据的收集,处理,通信的方法层面还是存在些许的不同的,也各有利弊!

雾计算可提升效率。随着物联网的到来,各行各业包括家庭电器、可穿戴设备、汽车周边、工业农业、商用设备等等各种需要连网的终端设备数量的增长,将产生极其大量的数据发送和接收,可能造成数据中心和终端之间的I/O瓶颈,传输速率大大下降,甚至造成很大的延时,一些需要实时响应的设备将无法保证正常运行,比如:无人机、安防报警、监护设备等。

雾计算可使升级更安全。在没有成熟技术平台时,大部分设备怎么计算,出厂时就已经定型了,除非用一个很重的办法去远程升级它的整套系统,但这样升级效率低,也很危险,有可能一换操作系统,市面上上百万台设备就永远失联了。雾计算和边缘计算区别

2017 年 2 月发布了 OpenFog 参考架构,参考架构基于八项被称为“支柱”的核心技术原则,代表了系统需要包含的被定义为“OpenFog”的关键属性。这些支柱分别是安全性、可扩展性、开放性、自主性、RAS(可靠性、可用性和可维护性)、敏捷性、层次性和可编程性。2018年8月16日,IEEE以及IEEE标准协会宣布正式发布“IEEE 1934”标准——《采用OpenFog参考体系结构的雾计算:IEEE标准》。该网络架构标准,可作为通用技术框架来支撑IoT、工业物联网、5G和人工智能应用的数据密集型需求。雾计算优势

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,处于大型数据中心以外的庞大外围设备组成,这些外围设别包括智能终端本身,也包括把智能设备与云端相连接的网关或路由设备,可以渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类可计算设备中。

雾计算就是本地化的云计算,是云计算的补充。云计算更强调计算的方式,雾计算更强调计算的位置。如果说云计算是WAN计算,那么雾计算就是LAN计算。如果说CDN是弥补TCP/IP本地化缓存问题,那么雾计算就是弥补云计算本地化计算问题。

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