怎样普通领略雾计较Fog Computing和边沿计较Edge Computing
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在已往的几十年中，从内部陈设软件到云计较已经产生了庞大转变。通过在云端存储数据和执行计较进程，我们已经可以或许在手机、小我私人计较机或物联网装备上完成更多事变，但无需增进响应的特殊内存或计较手段。然而，在物联网逐渐遍及的配景下，我们即将看到工作将开始向另一个偏向成长。 这种变革有许多缘故起因，包罗在某些应用中必要极低的耽误，譬喻自动驾驶汽车。将计较手段转移到更接近收集边沿能低落本钱并进步安详性。
专注于微软物联网计谋的Matt Vasey暗示： 什么是雾计较与边沿计较 先简朴说说二者的根基观念。 1. 雾计较(Fog Computing) 这个观念由思科在2011创始，是相对付云计较而言的。它并非是些机能强盛的处事器，而是由机能较弱、更为分手的各类成果计较机构成，渗入电器、工场、汽车、街灯及人们糊口中的各类物品。 简朴点说，它拓展了云计较(Cloud Computing)的观念，相对付云计较它离发生数据的处所更近，数据、数据相干的处理赏罚和应用措施都齐集于收集边沿的装备中，而不是险些所有生涯在云端。这里因“云”而“雾”的定名源自“雾是更贴近地面的云”这句话。 2. 边沿计较(Edge Computing) 它进一步推进了雾计较中“局域网处理赏罚手段”的理念，但现实上边沿计较的观念提出比雾计较还要早。边沿计较的发源可以追溯到上个世纪90年月，其时Akamai公司推出了内容传送收集(CDN)，该收集在靠近终端用户设立了传输节点，这些节点可以或许存储缓存的静态内容，如图像和视频等。 边沿计较的处理赏罚手段更接近数据源，其应用措施在边沿侧提倡，发生更快的收集处事相应，满意行业在及时营业、应用智能、安详与隐私掩护等方面的根基需求。边沿计较处于物理实体和家产毗连之间，或处于物理实体的边沿结尾。 雾计较与边沿计较有很多相似之处 术语“雾计较”(Fog Computing)和“边沿计较”(Edge Computing)好像或多或少可交流，而且它们确实有几个要害的相似性。
某些应用措施也许会网络大量数据，这些数据被发送到中央云处事的本钱很高。可是它们网络的数据中也许只有少量是有效的。假如在收集边沿举办某些处理赏罚而且仅将相干信息发送到云，则可以有用低落本钱。 譬喻安详摄像头，将24小时视频发送到中央处事器将长短常昂贵的，个中23个小时也许只是一个空荡荡的走廊。假如行使边沿计较，您可以选择仅发送现实产生某事的那一小时。 雾计较和边沿计较都涉及处理赏罚更靠近原点的数据。要害的区别在于处理赏罚产生简直切位置。 雾计较与边沿计较的行使方法差异 我们可以看到，这两种技能很是相似。雾计较进程产生在局域网(LAN)级收集架构上，行使与家产网关和嵌入式计较机体系交互的齐集式体系。而边沿计较处理赏罚的大部门数据来历于地址的物联网装备自己。 为了区分它们，让我们思量智能都市的用例。 想象一下配备了智能交通打点基本办法的智能都市，交通讯号灯上毗连了一个传感器，可以检测到交错路口每侧有几多车辆在守候，并优先为最大守候数目的车道动弹绿灯。这是一个相等简朴的计较，可以行使边沿计较在交通灯自己中执行。这镌汰了必要通过收集发送的数据量，从而低落了运营和存储本钱。 此刻，想象一下这些交通讯号灯是毗连工具收集的一部门，包罗更多交通讯号灯，行人过路处，污染监督器，公交车GPS跟踪器等等。 关于是否在五秒钟或十秒内将交通讯号灯变为绿色的抉择变得越发伟大。大概有一辆民众汽车在交错路口的一侧迟到了，大概开始下雨了，为了勉励住民更起劲地观光，该市抉择在下雨时优先思量行人和骑自行车的人。四面是否有人行横道或自行车道?有人用吗?在下雨吗?等等题目。 在这种更伟大的环境下，计较的判定逻辑也会更伟大一些，此时我们可以在当地陈设一个微型数据中心，以便说明来自多个边沿节点的数据。这些微型数据中心就像局域网内的当地迷你云一样，被以为是雾计较。 那么，哪种方法“更好”呢? 按照Million Insights最近的一份陈诉，到2025年，环球边沿计较市场局限估量将到达约32.4亿美元。跟着物联网的不绝成长和出产的更海量的数据，处理赏罚靠近天生点的数据将变得势在必行。 边沿计较和雾计较将在物联网的将来都将施展重要浸染。是行使边沿计较照旧雾计较，着实并不太重要，这将取决于详细应用和特定用例。像很多物联网应用的思量身分一样，譬喻选择哪种范例的毗连，谜底不长短黑即白。雾计较或边沿计较哪种“更好”，将取决于详细物联网应用及其要求和祈望的功效。 【编辑保举】
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