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雾计算开启万物互联新时代

2017-04-21 08:54
人在旅途20
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近年来,雾计算的话题得到大量引用,其概念已经处在研究和实验阶段相当长的一段时间,但随着物联网最近的增长,雾计算或称边缘计算已经开始从“创新触发”阶段演变到“期望膨胀的顶峰”阶段。雾(边缘)计算是一种计算数据的体系结构,应用程序和服务被从集中云推到网络的逻辑终端,即边缘。这种方法需要利用资源,可能无法连续连接到网络,如笔记本电脑、智能手机、平板电脑、家用电器、制造工业机器、传感器等。边缘计算架构还有许多其他名称,如网格计算、对等计算、网格计算等。

雾计算是去中心化的云计算

在云计算架构中,集中式服务器负责整个应用程序或设备所需的计算。然而,与物联网生态系统遵循同样的原则变得越来越麻烦。物联网的生态系统可以分解为四个组成部分:数据、东西、人和过程。在数据层面,我们意识到,尽管庞大的数据量正在从连接的设备产生,大部分数据是暂时性的,即数据的价值产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,数据的生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计算推送到本地节点设备。为了进行这个过程,这些设备配备了最低限度的计算能力和数据存储设施。在计算之后,只有丰富而简明的可重用数据被传回云端。如果我们要在物联网生态系统继续利用云计算,缩放的同时保持它的可行,那么解决方案和基础设施将成为一个紧迫的瓶颈。此外,随着云计算架构到位,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计算资源将使网络瘫痪。云计算显然不是物联网生态系统的一个可行的选择,随着雾计算到位,计算能力被推向极端的逻辑结束,从而使设备自我决定维持在一定程度上的智能水平。由于只有丰富和简明的数据发送到服务器,因此集中的服务器上的存储和计算负载可以减少到很小,可以更快地实现结果,且通信速度也很快。

雾(边缘)计算模型将原有的云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源的附近执行,根据大数据的3V特点,即数据量(Volume)、时效性(Velocity)、多样性(Variety),通过对比云计算模型为代表的集中式大数据处理和雾(边缘)计算为代表的边缘式大数据处理,可以看出雾计算的优势。边缘式大数据处理时代,数据类型更加复杂多样,数据处理的实时性要求更高,数据量也超过ZB级,边缘计算可以提高数据传输性能,保证处理实时性,降低云计算中心的负载。

雾计算可以有效减少负载提升效率

多个设备聚集在一起,连接到单个计算节点,形成一个较小的网络。在某些情况下,单个设备分配给单个计算节点而不是群集。我们将基于一个假设的使用情况细节创造一个雾计算模型,假设你的手机有一个健身应用程序,跟踪你每天燃烧的卡路里数量,并与你的目标和历史表现相比,每天通过你所走的步数向你报告燃烧的卡路里量。你的手机配备各种传感器如计步器、加速度计等。这些传感器可以捕获手机的每一个颗粒的运动的数据;即在微秒级别捕获电话的X和Y坐标。通过捕获模式来研究X和Y坐标序列就可以研究你一天中走了多少步。假设你的手机在你的口袋里,当你行走时,在X坐标轴向前移动时Y坐标上有轻微的变化。手机传感器传来的坐标数据能够形成一个模式来检测一个完整的步行周期。使用这些模式,我们可以计算用户走过的步数。现在,如果我们尝试从一个简单的云计算的角度,这个过程会一直收集一天中的全部日志数据,从计步器上将约50MB发送到云端。然后服务器对数据进行分析,检测走的步数,将其转换为燃烧的卡路里数,并将结果发送回移动电话。如果有大约500万用户,需要通过网络将巨大数据量发送到云端并在云端占用网络计算和存储资源。然而,如果我们使用雾计算架构,仅仅利用手机的内部计算能力和存储资源,就可以用来计算每30分钟的步数。在一天结束时,智能手机上的应用程序可以发送用户累计走过的步数,数据的大小将远小于1kb。

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