(圖片來源于：思科)

導(dǎo)讀

昨天，John 給大家介紹了“云制造”，云計算是其中的關(guān)鍵。然而，談到霧計算，對于大多數(shù)人仍是一個陌生的新概念。即使有些朋友理解了云計算，對于霧計算，仍然還是“云里霧里”。今天，我希望通過深入介紹霧計算的概念，理清霧計算和云計算、邊緣計算、移動云計算、移動邊緣計算等技術(shù)模型之間的區(qū)別和聯(lián)系，再次拉近我們和“霧計算”之間的距離。

“從云到霧”的開始

霧計算（Fog Computing），這個概念由思科首創(chuàng)。簡單點說，拓展了云計算（Cloud Computing）的概念，相對于云來說，它離產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方更近，數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)相關(guān)的處理和應(yīng)用程序都集中于網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中，而不是幾乎全部保存在云端。通俗一點講：“霧計算”的名字源自“霧是比云更貼近地面（數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方）”。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器，高度分布在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，同時又具有實時性和延時敏感的需求。然而，云數(shù)據(jù)中心在分布上是集中化的，通常難以應(yīng)對四處分布的數(shù)十億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器的數(shù)據(jù)存儲和處理的需求。所以，網(wǎng)絡(luò)阻塞、高延時、低服務(wù)質(zhì)量等現(xiàn)象就會出現(xiàn)。

霧計算，是一種分布式的計算模型，作為云數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備/傳感器之間的中間層，它提供了計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲設(shè)備，讓基于云的服務(wù)可以離物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器更近。霧計算的概念的引入，也是為了應(yīng)對傳統(tǒng)云計算在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用時所面臨的挑戰(zhàn)。

霧計算的構(gòu)成和優(yōu)勢

通常來說，霧計算環(huán)境由傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)組件例如：路由器、開關(guān)、機(jī)頂盒、代理服務(wù)器、基站等構(gòu)成，可以安裝在離物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備和傳感器較近的地方。這些組件可以提供不同的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)功能，支持服務(wù)應(yīng)用的執(zhí)行。所以，霧計算依靠這些組件，可以創(chuàng)建分布于不同地方的云服務(wù)。

此外，霧計算促進(jìn)了位置感知、移動性支持、實時交互、可擴(kuò)展性和可互操作性。所以，霧計算處理更加高效，能夠考慮到服務(wù)延時、功耗、網(wǎng)絡(luò)流量、資本和運營開支、內(nèi)容發(fā)布等等因素。在這個意義上，霧計算相對于單純使用云計算而言，更好的滿足了物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用需求。

和其他幾種計算模式的聯(lián)系和區(qū)別

霧計算和現(xiàn)有的幾種計算模式概念上有點相近，所以接下來重點介紹一下這幾個計算模式，通過這些更加深入的理解霧計算概念及其在物聯(lián)網(wǎng)中的地位。

首先，我們自然先從云計算談起。

由于云計算的出現(xiàn)，計算技術(shù)進(jìn)入了一個新時代。許多計算服務(wù)提供商例如谷歌、亞馬遜、微軟、IBM等等，將這種計算模式作為一種工具。他們通過基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù) (IaaS)、平臺即服務(wù)(PaaS)、軟件即服務(wù) (SaaS)，同時處理企業(yè)和教育相關(guān)的問題。然而，大多數(shù)的云數(shù)據(jù)中心是集中化的，離終端的設(shè)備和用戶較遠(yuǎn)。所以，實時性要求高的計算服務(wù)，需要遠(yuǎn)端的云數(shù)據(jù)中心的反饋，通常這樣會引起長距離往返延時、網(wǎng)絡(luò)擁塞、服務(wù)質(zhì)量下降等問題。

為了解決這一問題，一種新的概念產(chǎn)生了，這就是“邊緣計算”。

邊緣計算的初衷是為了將計算能力帶向離數(shù)據(jù)源更近的地方。更準(zhǔn)確一點說，邊緣計算讓數(shù)據(jù)在邊緣網(wǎng)絡(luò)處處理。邊緣網(wǎng)絡(luò)基本上由終端設(shè)備（例如移動手機(jī)、智能物品等等）、邊緣設(shè)備（例如邊界路由器、機(jī)頂盒、網(wǎng)橋、基站、無線接入點等等）、邊緣服務(wù)器等構(gòu)成。這些組件可以具有必要的性能，支持邊緣計算。作為一種本地化的計算模式，邊緣計算提供了對于計算服務(wù)需求更快的響應(yīng)速度，通常情況下不將大量的原始數(shù)據(jù)發(fā)回核心網(wǎng)。然而，總體來說，邊緣計算不需要會主動協(xié)助 IaaS,、PaaS、 SaaS和其他云服務(wù)，更多地專注于終端設(shè)備端。

綜合“邊緣”計算和“云”計算的概念，又會新引入幾種計算模式，其中包括移動邊緣計算（MEC）和移動云計算（MCC），作為云計算和邊緣計算的擴(kuò)充。

作為，邊緣-中央計算模式，MEC已經(jīng)在研究領(lǐng)域早有名聲。MEC 被認(rèn)為蜂窩基站模型的現(xiàn)代化演變的關(guān)鍵因素。它讓邊緣服務(wù)器和蜂窩基站相結(jié)合，可以和遠(yuǎn)程云數(shù)據(jù)中心連接或者斷開。MEC 配合終端移動設(shè)備，支持網(wǎng)絡(luò)中2或3級分層應(yīng)用部署。另外，MEC旨在為用戶帶來自適應(yīng)和更快初始化的蜂窩網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，提高網(wǎng)絡(luò)效率。最近，MEC的一項顯著應(yīng)用就是支持5G通信。更加長遠(yuǎn)地說，它旨在靈活訪問無線電網(wǎng)絡(luò)信息，進(jìn)行內(nèi)容發(fā)布和應(yīng)用部署。

MCC是計算領(lǐng)域另外一項趨勢。由于智能移動設(shè)備的不斷增多，如今的最終用戶更喜歡在手持移動設(shè)備上運行相關(guān)服務(wù)，而不再是在傳統(tǒng)的電腦上。然而，大多數(shù)的智能移動設(shè)備都受到能量、存儲和計算資源的限制。所以在關(guān)鍵場景中，在移動設(shè)備以外的地方運行加強(qiáng)的應(yīng)用，比在本地執(zhí)行這些應(yīng)用要更加的靈活。MCC提供必要的計算資源，支撐這些靠近終端用戶的移動應(yīng)用程序在遠(yuǎn)程執(zhí)行。通常這些輕量級的云服務(wù)器，被稱為（cloudlet）“小云片”，它處于邊緣網(wǎng)絡(luò)中。“小云片”和移動設(shè)備以及數(shù)據(jù)中心一起，為豐富的應(yīng)用程序，搭建了三層應(yīng)用部署平臺?？傮w來說，MCC結(jié)合云計算、移動計算和無線應(yīng)用通信技術(shù)，為移動用戶提高服務(wù)質(zhì)量，為網(wǎng)絡(luò)運營商和云服務(wù)提供者，提供新業(yè)務(wù)機(jī)會。

回到霧計算，

類似MEC和MCC，霧計算也可以進(jìn)行邊緣計算。然而，除了邊緣網(wǎng)絡(luò)，霧計算也可以拓展到核心網(wǎng)絡(luò)。更準(zhǔn)確一點說，邊緣和核心網(wǎng)絡(luò)（例如核心路由器、區(qū)域服務(wù)器、廣域網(wǎng)路開關(guān)等等）的組件都可以作為霧計算基礎(chǔ)設(shè)施。相應(yīng)地，多層應(yīng)用程序部署和服務(wù)，需要通過霧計算能夠輕易地觀測數(shù)量巨大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器。另外，相對于“小云片”蜂窩網(wǎng)絡(luò)邊緣服務(wù)器來說，位于邊緣網(wǎng)絡(luò)的霧計算組件，離物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備和傳感器更近。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器分布密度很高，需要對于服務(wù)請求實時響應(yīng)，所以要在物聯(lián)網(wǎng)傳設(shè)備和傳感器附近，存儲和處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。服務(wù)延時對于實時物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來說，需要盡可能最小化。和邊緣計算不同的是，霧計算可以將基于云的服務(wù)例如IaaS、PaaS,、SaaS等等，拓展到網(wǎng)絡(luò)邊緣。

綜合上述幾個計算模式，霧計算相對于其他計算模型來說，是適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)的最佳選擇。

參考資料

【1】Redowan Mahmud, Rajkumar Buyya. Fog Computing: A Taxonomy, Survey and Future Directions. arXiv:1611.05539

(文中相關(guān)圖片來源自本篇論文)