现在正在流行的“云计算”，是把大量数据放到“云”里去计算或存储。这样，就解决了目前电脑或手机存储量不够，或者是运算速度不够快的问题，当然也带来了其他很多好处。
这个所谓的“云”的核心，就是装了大量服务器和存储器的“数据中心”。由于目前的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，而令人痛心的是其中90%的耗电量都被浪费，因为效率很低。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。
如果说现在用了大量电能来维持的云计算中心，还能给广大用户提供互联网云服务的话，当数据传输量进一步成指数式增长，可能这个云中心会无法再维持下去。这个数据传输，指的是大量无线终端和“云”之间的传输。随着物联网的到来，今后各种家庭电器以及大量传感器，包括嵌入在可穿戴设备里的传感器都会连网，从而产生极其大量的数据。而大量数据的发送和接收，可能造成数据中心和终端之间的I/O(输入输出)瓶颈，传输速率大大下降，甚至造成很大的时延。
于是有人想出一个方法，在终端和数据中心之间再加一层，叫网络边缘层，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”的数据在这一层直接处理和存储，可大大减少“云”的压力，提高了效率，也提升了传输速率，减低了时延。这个方法叫做“雾计算”。
这个名字还是很有想象力，“云”漂浮在天上，看得见却摸不着，而“雾”就在你眼前，接地气，是个现实的物体。“雾计算”所用的设备，就是小服务器或路由器，是处于大型数据中心与终端用户之间的设备，可以放到小区、工厂、企业、家庭等里面。
“雾计算”的效果与特点
最初“雾计算”这个名字还是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)起的，不过他当时的目的是利用“雾”来阻挡黑客入侵。后来美国思科公司把这个名词接了过去，用于推销产品和网络发展战略。而IBM一直在推动网络“边缘化”，准备把很多“云计算”的工作逐步移到“雾计算”。就是把处于网络中心的“数据中心”里的数据，移到网络的边缘处。
“雾计算”对于企业来说有着明显的积极效果：企业大量的内部数据不用传到“云”里再从“云”里传回来，而是直接通过“雾”来处理，能大大提高企业效率。对于个人来说，如果手机里的软件需要升级，也不必到“云”里去升级，只需在最近的地方(如小区内)通过“雾计算”的设备升级就可以了。
雾计算的主要特点
★极低时延。这对于目前正在蓬勃发展中的物联网有着十分重要的意义，除此之外，网上游戏、视频传输、增强现实等也都需要极低的时延。★辽阔的地理分布。这正好与集中在某个地点的云计算(数据中心)形成强烈的对比。例如，如果需把信息和视频发送到高速移动的汽车时，可以沿着高速公路一路上设置无线接入点。★带有大量网络节点的大规模传感器网络，用来监控环境。智能电网本身就是一种带有计算和存储资源的大规模分布式网络，可以作为“雾计算”很好的应用例子。★支持高移动性。对于雾计算来说，手机和其他移动设备可以互相之间直接通信，信号不必到云端甚至基站去绕一圈，因此可以支持很高的移动性。★支持实时互动。★支持多样化的软硬件设备。★支持云端在线分析这里举一个应用“雾计算”的“智能交通系统”的例子。这个系统把交通灯作为网络节点，可以和传感器一起进行互动。传感器可以探测出行人或骑自行车人的出现，测量出正在接近的汽车的距离和车速。通过“雾计算”，这些智能交通灯可以与邻近的智能交通灯进行协调，可以对接近的汽车发出警告，甚至可以改变红绿灯亮的周期，以避免出现交通意外。在智能交通系统的雾计算服务器里的数据，将传到“云”里，再进行全局数据分析。 再比如说了很多年的无线传感网络，它的特点是极低的功耗，电池可以5、6年换一次，甚至可以不用电池而使用太阳能或其他能源来供电。这样的网络节点只有很低的带宽及低端处理器，以及小容量的存储器。传感器主要收集温度、湿度、雨量、光照量等环境数据，不需要把这些传到“云”里去，传到“雾”里就可以了。这将是“雾计算”的典型的应用。“雾计算”有很多优点，但涉及到未来大规模部署“雾计算”设备，必然会遇到各种问题，比如网络堵塞、软件架构、安全、隐私以及采用什么商业模式等等，不过这些问题在不久的将来一定能得到解决。 “云计算”、“雾计算”相继出现在计算机技术的字典里。是不是我们接下来还可以期待“雪计算”、“彩虹计算”、“冰雹计算”，甚至“暴风计算”的出现呢?
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发表于 2016-3-30 22:19:40
