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原创作者：江 博 题图插图：江永胜 前几年，运营商开始力推云业务的时候，很多人弄不明白云计算是个啥，即使参加了一些云业务学习，但听完课之后，有些人还是如同在云里雾里，半懂不懂，似懂非懂。 这两年又冒出一个新名词，叫“雾计算”，这就真的让人同时跌入云里和雾里了。 于是有人问：“云计算还没整明白呢，现在又冒出个雾计算，这又是个什么玩意呀？” 今天我们就来科普一下这个概念，力争让坠入云里雾里的小伙伴们不再懵圈。 1 云和雾有啥区别？ 从气象学的角度看，云和雾都是水蒸气上升遇冷后所形成的天气现象。 云是太阳照在地球表面，将水蒸发所形成水蒸气饱和后，水分子聚集在空气中的微尘周围产生的水滴或冰晶，将阳光散射到各个方向而产生的。 雾是在水汽充足、微风及大气稳定的情况下，相对湿度达到100%时，空气中的水汽凝结成细微的水滴悬浮于空中而形成的。 从本质上看，云和雾其实是一回事，区别只是“远近高低各不同”。 云处于高空位置，离我们较远；雾处于低空位置，离我们更近。 而这，恰恰也是云计算和雾计算与最终用户之间距离差别。 2 云计算和雾计算如何区分？ 我们知道，相比于传统电脑将硬件和软件部署在本机或局域网内，云计算的主要特点是将算力、存储及应用部署在云资源池中，通过互联网与最终用户连接起来。 因此，对于最终用户而言，云计算提供的软硬件资源离得比较远，有时可能会因为网络传输数据时路由的复杂性、带宽的不畅通等原因，导致服务的延时、卡顿、中断等问题。 为了克服这些问题，雾计算概念应运而生，目的是为了使算力资源更加靠近最终用户。 雾计算其实就是边缘计算（Edge computing）或分布式云计算，是相对云计算而言的，它是指收集、处理数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络，即'雾'（Fog）节点中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。 可见，雾计算的目标是提供低延迟、高带宽利用率和更好的数据隐私保护，减轻云计算中心的负担。 3 我们为什么需要雾计算？ 随着移动互联网、云计算、区块链、物联网、大数据、人工智能等技术的高速发展，我们已经看到，如今越来越多的手机、终端及设备通过互联网连接上云，它们产生的数据全部传输到云端，对网络带宽、流量成本控制、云端存储能力都是一个巨大的挑战。 同时，一些应用需要及时响应，如工厂的机械设备故障预测，时延即意味着损失；另外一些边缘设备还涉及组织信息保密、个人隐私与安全等。 因此，雾计算是近几年才兴起的一个概念，它的出现是源于云计算在实际运用中的不足。 比如，制造业在打造智能工厂时，会有大量的智能化终端和设备通过工业网络接入，企业需要计算和处理的日常业务数据越来越庞大，同时工业上有大量需要实时处理的场景，需要在毫秒级别进行实时响应，然而由于网络的限制，云计算架构难以实现实时响应，而延时则可能意味着生产事故。 又比如，无人汽车需要在高速移动状态下对周围环境做出反应，其响应时间是个极其重要的指标，当行驶中发生危及生命安全的状况时，如若紧急制动响应时间不达标，哪怕只是几毫秒的延时，也可能造成致人死伤的重大事故。 再比如，我们家里的空调、电视、冰箱、洗衣机等设备是云端智能控制的，当出现断网时，必然无法进行云端控制，智能设备便成了摆设，因为没有网络的支持，云端服务能力再强也是惘然。 为了应对海量数据传输、存储和云端算力不足的挑战，云计算服务商纷纷推出雾计算（即边缘计算）产品，将部分数据处理功能放到了应用场景附近的终端或网关，以满足产业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。 4 雾计算有什么特点？ 基于雾计算的定义及其产生的根源，通常来说，雾计算具有以下几个典型特征： 一、分布式和低延时计算 雾计算聚焦实时、短周期数据的处理和分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。 二、效率更高 由于雾计算距离最终用户更近，在雾节点（边缘节点）处实现了对数据的过滤和分析，因此效率更高。 三、更加智能化 人工智能与雾计算的组合出击，让雾计算不止于计算，更多了一份智能化。 四、更加节能 云计算和雾计算结合，成本只有单独使用云计算的39%。 五、缓解流量压力 在进行云端传输时，雾计算通过边缘节点进行一部分简单数据的处理，既能够缩短设备的响应时间，又能减少从设备到云端的数据流量。 5 雾计算的常见应用场景有哪些？ 作为一种本地化的计算模式，雾计算提供了对于计算服务需求更快的响应速度，通常情况下不将大量的原始数据发送到云网络，其常见的应用场景包括但限于以下领域： 一、智能交通 雾计算可以用于交通监控和管理，通过雾节点实时收集和分析交通数据，优化信号控制、路况监测和拥堵预测，提高交通效率和安全性。 雾计算还可以支持智能车辆和自动驾驶技术，将实时感知和决策推向边缘，实现更快速、可靠的交通系统。 二、工业自动化 雾计算可用于工业生产线的实时监测和控制，通过在雾节点上进行数据分析和决策，实现智能制造和自适应生产。 雾计算还可以应用于预测性维护和设备健康监测，通过实时收集和分析传感器数据，预测设备故障并进行及时维修，降低停机时间和成本。 三、智能城市 雾计算可用于智能照明、环境监测、垃圾管理等领域，通过在雾节点上进行数据处理和分析，实现智能能源管理、智慧环境监测和智能城市服务的优化。 雾计算还可以支持公共安全和紧急响应系统，通过在雾节点上进行实时视频监控和数据分析，实现快速的事件检测和紧急响应，提升城市的安全性和应急能力。 四、医疗保健 雾计算可应用于远程健康监护和智能医疗系统，通过在雾节点上进行实时数据分析和监测，实现远程医疗服务、慢性病管理和紧急救援的优化。 雾计算还可以支持医疗设备的监控和维护，通过在雾节点上进行设备状态监测和预测性维护，提高医疗设备的可靠性和效率。 五、物联网安全 雾计算可以应用于物联网设备的安全监测和入侵检测，通过在雾节点上进行实时监测和分析，及时发现和应对潜在的安全威胁。 雾计算还可以实施细粒度的访问控制和身份验证，确保只有授权的设备和用户可以访问数据和服务，提高物联网环境的安全性。 除了上文所述，雾计算还可以应用于智慧家居、风力发电、无人机、AR/VR等大量场景中。 最后，一言以蔽之，雾计算是比云计算更接近最终用户的一种计算技术，它就像CDN把内容分发到更靠近用户的地方，又像物流公司将配送网点设置到离用户最近的地方一样，通过给雾节点赋予收集、处理和分析数据的能力，为最终用户提供低延迟、高带宽利用率和更好的数据隐私保护。 — END —
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