雾计算

雾计算定义

雾计算是一种分布式计算模式，它使云服务更接近数据的生成和处理地点。这种方法可以解决延迟问题，减少将海量数据传输到遥远的云服务器进行分析的需要。雾计算一词是为了表示在网络的 "雾 "中（云和生成数据的设备之间的某个地方）进行处理，而不是完全在集中式云服务器上进行处理。

那么，什么是雾计算？雾计算是一个分散层，由路由器、网关和本地服务器等网络设备承担计算任务。这些设备被称为 "雾节点"，可以在更靠近源头的地方管理和处理数据，最大限度地减少信息在云和终端之间来回传输的时间。这层计算可实现更快的实时分析，这对于要求低延迟和即时响应的应用来说至关重要。

雾计算的优势和应用

雾网络的一个显著优势是能够减轻云基础设施的压力。通过将计算任务分配到网络中的不同点，雾计算有助于防止网络瓶颈，确保云资源得到有效利用。它还能将敏感数据本地化，减少向外部服务器传输数据的需要，从而提高安全性。

雾计算高度适用于智能城市、自动驾驶汽车、医疗保健和工业IoT 等行业，在这些行业中，基于实时数据的快速决策至关重要。通过利用雾计算，这些行业可以实现更快的洞察力和更顺畅的运营，而不会使其云系统负担过重。此外，雾计算的灵活性还能实现更好的资源分配、动态可扩展性以及整体响应速度更快的网络基础设施。

雾计算与边缘计算

雾计算和边缘计算有着相似的目标：通过使计算更接近数据源来减少延迟。不过，它们在架构、可扩展性和所处理的任务类型方面有很大不同。以下是雾计算与边缘计算比较中主要差异的细分。

加工地点

• 边缘计算：直接在边缘设备上进行处理，如传感器、摄像头或其他IoT 硬件。这些设备在将数据发送到云端之前，会执行过滤或压缩数据等基本任务。
• 雾计算：在雾计算中，除边缘设备外，处理还分布在多个中间设备（如路由器或网关）上。这样就可以在到达云之前，通过更广泛的节点网络执行更复杂的计算任务。

可扩展性

• 边缘计算：边缘计算非常适合需要基本数据处理的相对简单的本地化应用。例如，工厂中的传感器可以检测温度变化，并将信息直接传递给本地控制系统。
• 雾计算：雾计算擅长于处理更大规模的操作，在这种操作中，数据由跨越广泛地理区域的众多设备生成。在雾网络中，节点可以协作管理海量数据，为智能城市或互联交通系统等应用提供更好的可扩展性和灵活性。

数据协调

• 边缘计算：边缘计算通常侧重于单个设备或有限的设备组，执行数据过滤或预处理等简单任务。它本质上并不协调或统筹更广泛网络中的数据活动。
• 雾计算：雾计算可增强不同节点之间的数据协调。例如，在智能制造环境中，雾节点可以分析来自多台机器和传感器的数据，提供全面的运营视图，而不会使任何单一设备超负荷运行，也不会将大量原始数据发送到云端。

处理任务的复杂性

• 边缘计算：边缘设备的处理能力有限，只能处理简单的任务，如分析小型数据集或执行特定指令。
• 雾计算：雾计算利用多个节点的综合能力，支持更复杂的实时数据分析。它可以处理更复杂的工作负载，如汇总来自多个来源的数据、运行机器学习模型，以及做出仅靠边缘设备难以处理的实时决策。

雾计算和边缘计算都能提高网络效率，但雾计算的分布式特性和处理更复杂、可扩展操作的能力使其成为大型数据密集型应用的理想选择。通过采用雾计算，各行业可以确保其系统速度更快、响应更迅速，并能够管理IoT 生态系统不断增长的需求。