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最初“霧計(jì)算”這個(gè)名字還是由美國(guó)紐約哥倫比亞大學(xué)的斯特爾佛教授(Prof. Stolfo)起的，不過(guò)他當(dāng)時(shí)的目的是利用“霧”來(lái)阻擋黑客入侵。顯然，這與我們現(xiàn)在所講的“霧計(jì)算”有著巨大的差距。

現(xiàn)在大多人認(rèn)為的“霧計(jì)算”，是由思科定義的：“霧計(jì)算”是一種面向物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的分布式計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，可將計(jì)算能力和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用擴(kuò)展至網(wǎng)絡(luò)“邊緣”，它使客戶能夠在本地分析和管理數(shù)據(jù)，從而通過(guò)聯(lián)接獲得即時(shí)的見(jiàn)解。

“霧計(jì)算”是一種對(duì)“云計(jì)算”概念的延伸，而它主要使用的是邊緣網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備，這些設(shè)備可以是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(早已部署在網(wǎng)絡(luò)中的路由器、交換機(jī)、網(wǎng)關(guān)等等)，也可以是專門(mén)部署的本地服務(wù)器。

對(duì)于“云計(jì)算”與“霧計(jì)算”的本質(zhì)區(qū)別，有一句話形容的非常貼切：云在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象;而霧卻現(xiàn)實(shí)可及，貼近地面，就在你我身邊。

“霧計(jì)算”的優(yōu)勢(shì)

說(shuō)到“霧計(jì)算”的優(yōu)勢(shì)，那就不得不先提一下“云計(jì)算”的缺陷。集中式的“云計(jì)算”允許人們高效、廉價(jià)地分享昂貴服務(wù)器資源，減輕企業(yè)用戶的負(fù)擔(dān)。但對(duì)那些需要在本地實(shí)時(shí)發(fā)生并實(shí)時(shí)處理的應(yīng)用，云端的延時(shí)將成為一個(gè)很大的障礙，比如自動(dòng)駕駛，一定是在本地進(jìn)行計(jì)算，判斷路徑規(guī)劃。

“霧計(jì)算”在地理上分布更為廣泛，而且具有更大范圍的移動(dòng)性，這些能夠讓它適應(yīng)如今越來(lái)越多不需要進(jìn)行大量運(yùn)算的智能設(shè)備，在數(shù)據(jù)傳輸速度上遠(yuǎn)勝“云計(jì)算”。

而具體來(lái)講，“霧計(jì)算”主要有以下幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：

極低時(shí)延。這對(duì)于目前正在蓬勃發(fā)展中的物聯(lián)網(wǎng)有著十分重要的意義，除此之外，網(wǎng)上游戲、視頻傳輸、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等也都需要極低的時(shí)延。

遼闊的地理分布。這正好與集中在某個(gè)地點(diǎn)的云計(jì)算(數(shù)據(jù)中心)形成強(qiáng)烈的對(duì)比。例如，如果需把信息和視頻發(fā)送到高速移動(dòng)的汽車時(shí)，可以沿著高速公路一路上設(shè)置無(wú)線接入點(diǎn)。此外，一旦某一區(qū)域的服務(wù)發(fā)生異常，用戶也可快速的轉(zhuǎn)移到另一個(gè)鄰近區(qū)域。

帶有大量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)監(jiān)控環(huán)境。智能電網(wǎng)本身就是一種帶有計(jì)算和存儲(chǔ)資源的大規(guī)模分布式網(wǎng)絡(luò)，可以作為“霧計(jì)算”很好的應(yīng)用例子。

支持高移動(dòng)性。對(duì)于霧計(jì)算來(lái)說(shuō)，手機(jī)和其他移動(dòng)設(shè)備可以互相之間直接通信，信號(hào)不必到云端甚至基站去繞一圈，因此可以支持很高的移動(dòng)性。

“霧計(jì)算”并不是炒作

在“霧計(jì)算”這個(gè)概念出來(lái)的時(shí)候，許多人都說(shuō)這是一種炒作，但事實(shí)并不是如此。“霧計(jì)算”只是對(duì)“云計(jì)算”的一種延伸，并不是對(duì)“云計(jì)算”的一個(gè)取代。

在功能上面，“霧計(jì)算”相當(dāng)于一個(gè)可以頻繁使用的“數(shù)據(jù)庫(kù)”，而“云計(jì)算”就是一個(gè)用于長(zhǎng)期存儲(chǔ)文件的“文件室”。在搜尋信息方面，不管是速度，還是利用率，數(shù)據(jù)庫(kù)明顯比文件室具有更大的優(yōu)勢(shì)。而在數(shù)據(jù)豐富方面，“霧計(jì)算”也可以從“云計(jì)算”平臺(tái)進(jìn)行獲取，相信在數(shù)據(jù)分享終端減少之后，“云計(jì)算”平臺(tái)的數(shù)據(jù)傳輸速度相比于之前應(yīng)該快樂(lè)許多?；诖耍?ldquo;云”與“霧”可以說(shuō)是一種相輔相成的關(guān)系。

此外，云計(jì)算的使用需要大量帶寬，而無(wú)線網(wǎng)絡(luò)帶寬有限。相比之下“霧計(jì)算”所需的帶寬量就少得多了，它在原則上可使傳輸?shù)臄?shù)據(jù)“旁路”，即從互聯(lián)網(wǎng)邊上繞過(guò)去，使這些數(shù)據(jù)盡可能本地化。最有價(jià)值的數(shù)據(jù)仍然可以通過(guò)“云計(jì)算”平臺(tái)來(lái)傳輸，但是大部分的數(shù)據(jù)流量可以從這些網(wǎng)絡(luò)中分流出去，從而大大減輕了云網(wǎng)絡(luò)的流量負(fù)擔(dān)。另外，對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)的使用也可節(jié)省大量成本。

霧計(jì)算的概念在2011年被人提出，并非是些性能強(qiáng)大的服務(wù)器，而是由性能較弱、更為分散的各種功能計(jì)算機(jī)組成，滲入電器、工廠、汽車、街燈及人們生活中的各種物品。霧計(jì)算是介于云計(jì)算和個(gè)人計(jì)算之間的，是半虛擬化的服務(wù)計(jì)算架構(gòu)模型，強(qiáng)調(diào)數(shù)量，不管單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)能力多么弱都要發(fā)揮作用。

與云計(jì)算相比，霧計(jì)算所采用的架構(gòu)更呈分布式，更接近網(wǎng)絡(luò)邊緣，所以也有人把霧計(jì)算理解成邊緣計(jì)算。霧計(jì)算將數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用程序集中在網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中，而不像云計(jì)算那樣將它們幾乎全部保存在云中。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及處理更依賴本地設(shè)備，而非服務(wù)器。所以，云計(jì)算是新一代的集中式計(jì)算，而霧計(jì)算是新一代的分布式計(jì)算，符合互聯(lián)網(wǎng)的"去中心化"特征。

以智能交通燈為例。智能交通燈需要對(duì)車流量信息進(jìn)行采集、并與一些傳感器不斷交互，進(jìn)行計(jì)算并實(shí)時(shí)做出判斷，改變信號(hào)燈變換周期和時(shí)序，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)指揮交通。如果將信息傳到云計(jì)算中心計(jì)算后再回傳，顯然不及時(shí)且可能出錯(cuò)，而霧計(jì)算則可為智能交通燈提供就近的實(shí)時(shí)計(jì)算。相關(guān)數(shù)據(jù)聚合之后再發(fā)送到云計(jì)算中心做進(jìn)一步的全景和長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)分析。

對(duì)于“霧計(jì)算”也有質(zhì)疑的聲音。認(rèn)為這是一種炒作，還有人提出了“霾計(jì)算”。但是不可否認(rèn)霧計(jì)算在產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界都受到了重視。

Business Insider的優(yōu)質(zhì)搜索服務(wù)“BI智能”預(yù)測(cè)，在2020年，企業(yè)和政府將有58億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會(huì)使用霧計(jì)算。安謀國(guó)際、思科、戴爾、英特爾、微軟及普林斯頓大學(xué)邊緣實(shí)驗(yàn)室共同成立霧計(jì)算聯(lián)盟，該聯(lián)盟探索建立霧計(jì)算框架和架構(gòu)，研究分散式運(yùn)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)及物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)，加速霧計(jì)算應(yīng)用。

顯然，物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)只有云計(jì)算是不夠的，隨著霧計(jì)算到位，計(jì)算能力被推向極端的邏輯結(jié)束，從而使設(shè)備自我決定維持在一定程度上的智能水平。由于只有豐富和簡(jiǎn)明的數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器，因此集中的服務(wù)器上的存儲(chǔ)和計(jì)算負(fù)載可以減少到很小，可以更快地實(shí)現(xiàn)結(jié)果，且通信速度也很快。

霧(邊緣)計(jì)算模型將原有的云計(jì)算中心的部分或全部計(jì)算任務(wù)遷移到數(shù)據(jù)源的附近執(zhí)行，根據(jù)大數(shù)據(jù)的3V特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)量(Volume)、時(shí)效性(Velocity)、多樣性(Variety)，通過(guò)對(duì)比云計(jì)算模型為代表的集中式大數(shù)據(jù)處理和霧(邊緣)計(jì)算為代表的邊緣式大數(shù)據(jù)處理，可以看出霧計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。邊緣式大數(shù)據(jù)處理時(shí)代，數(shù)據(jù)類型更加復(fù)雜多樣，數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性要求更高，數(shù)據(jù)量也超過(guò)ZB級(jí)，邊緣計(jì)算可以提高數(shù)據(jù)傳輸性能，保證處理實(shí)時(shí)性，降低云計(jì)算中心的負(fù)載。

霧計(jì)算的應(yīng)用前景廣泛

以一個(gè)制造業(yè)案例為例，假設(shè)大型公司在印度建立了工廠生產(chǎn)清潔劑。想象整個(gè)流程中一個(gè)這樣的機(jī)器——攪拌機(jī)(垂直或水平攪拌機(jī))，它吸收不同的原料，并將它們進(jìn)行攪拌，在制造過(guò)程中生產(chǎn)出合成混合物。攪拌機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)原理是以預(yù)設(shè)的轉(zhuǎn)速定時(shí)旋轉(zhuǎn)，攪拌機(jī)筒吸收到不同的原材料，其運(yùn)轉(zhuǎn)會(huì)耗費(fèi)一定量的能源。

如果我們利用物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)，讓這個(gè)設(shè)備成為“智能攪拌機(jī)”會(huì)怎樣?攪拌機(jī)安裝的大量傳感器為各種參數(shù)捕捉數(shù)據(jù)，然后數(shù)據(jù)傳回服務(wù)器(云)進(jìn)行后續(xù)分析。如何提供功率消耗的效率?這就是與霧計(jì)算的聯(lián)系。以前考慮的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)是利用云存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)做出決定，但是為了讓資產(chǎn)/機(jī)器成為“智能設(shè)備”，我們需要霧計(jì)算架構(gòu)，也就是增加本地實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)流的能力，并向歷史信號(hào)學(xué)習(xí)幫助機(jī)器做出決策來(lái)改善結(jié)果。這將是一個(gè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化機(jī)器功耗，搭建霧計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景。

基于這些自主學(xué)習(xí)規(guī)則，通過(guò)增加和降低設(shè)置來(lái)保持在最佳能耗模式，機(jī)器可以調(diào)整操作參數(shù)。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍贫擞眯聰?shù)據(jù)組更新機(jī)器學(xué)習(xí)模型，那么數(shù)據(jù)規(guī)則和(自主)學(xué)習(xí)就可以更新了。一旦更新，它會(huì)被推回邊緣，邊緣節(jié)點(diǎn)利用更新模型來(lái)更新規(guī)則，進(jìn)一步改善結(jié)果。

如今我們可以看到在運(yùn)算設(shè)備上更現(xiàn)實(shí)也更個(gè)人化的霧計(jì)算，例如筆記本、智能手機(jī)、智能手表和平板電腦。最普遍的例子是Windows 10的重啟管理器。在自動(dòng)下載更新后，系統(tǒng)學(xué)習(xí)用戶使用模式可以計(jì)算出最合適的重啟系統(tǒng)和安裝更新的時(shí)間。在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面，利用邊緣計(jì)算架構(gòu)，將計(jì)算推向邊緣節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)絡(luò)的邏輯極端)，這賦予了機(jī)器感知實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的能力，可以立即采取措施減少商業(yè)損失。在之前的商業(yè)用例中，改善能耗只是可能改善的結(jié)果之一。邊緣計(jì)算還可以用于進(jìn)行各種即時(shí)的優(yōu)化處理，例如緩解資產(chǎn)故障或提高產(chǎn)出質(zhì)量;學(xué)習(xí)一個(gè)規(guī)則使機(jī)器會(huì)自動(dòng)做出決策來(lái)更改操作設(shè)置來(lái)避免故障或改善結(jié)果質(zhì)量。

簡(jiǎn)而言之，通過(guò)推動(dòng)計(jì)算邊緣化，我們也將智能推到邊緣，因此讓設(shè)備或資產(chǎn)能夠做出自主決策來(lái)改善結(jié)果，并成為智能設(shè)備。未來(lái)霧計(jì)算將與云計(jì)算相輔相成、有機(jī)結(jié)合，為萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的信息處理提供更完美的軟硬件支撐平臺(tái)。