天软时代将对“雾计算”发起挑战？

未来天软集团将在云端、雾端等个个项目作出技术支持，期待未来的科技生活更加美好。...

随着科技进步，各种技术名词也在快速发展。云计算、物联网、雾计算，相信这些名词早已进入大家的视野。其中，雾计算的概念2016年由Cisco提出 ，相对较新。时至今日，雾计算已经成为研究的热点和重点，并被业界寄予厚望。

智慧城市、智能家庭，种种可预见的物联网应用在未来将极大地方便人们的生活。然而目前市场上智能终端设备的智能程度普遍令人不满。那么这个“智能”应来自哪里？怎样才能保障设备的智能呢？

计算机智能的基础就在于其背后的资源，如CPU、内存、硬盘、网络带宽等计算资源（更确切的说法，会将CPU、内存归类于计算资源；硬盘归于存储资源；带宽归于通信资源。本文为了简化，统一将它们称作计算资源）；视频、温度、光线强度等传感器提供的数据资源；当然还有电力等等。

在这些资源中最核心的就是计算资源，通过计算提取数据中的知识、做出决策；通过存储来保存知识库，从而根据历史经验保证决策准确，做出预测；通过通信完成设备间的沟通，实现知识与决策的分发。基于以上，才能给用户智能的服务与体验。



雾计算自提出就是作为云计算的延伸扩展，而不是云计算的替代。如前文所述，在物联网生态中，雾可以过滤，聚合用户消息；匿名处理用户数据保证隐秘性；初步处理数据，做出实时决策；提供临时存储，提升用户体验。

相对地，云可以负责大运算量，或长期存储任务（如：历史数据保存、数据挖掘、状态预测、整体性决策等等），从而弥补单一雾节点在计算资源上的不足。

这样，云和雾共同形成一个彼此受益的计算模型，这一新的计算模型能更好的适应物联网应用场景。

基于以上优点，雾能够弥补云的不足，并和云相互配合，协同工作。

雾计算带来新的可能性的同时，也在安全性，高效利用资源，API等方面带来了新的挑战。雾使用大量分散设备，使中心化的控制变得困难；雾节点的资源 相对受限，需要节点间的协同配合，才能优化各服务的部署；“何时将服务迁移至何处”则是应对移动终端设备，动态的应用场景需要考量的问题。

随着雾计算概念的发展，雾被进一步扩展到“地面上”。雾节点不再仅限于网络边缘层，还包括拥有宽裕资源的终端设备。

终端设备与用户直接交互，数量庞大，在丰富雾的设备种类的同时，也带来更多动态属性，如电池电量，雾节点移动性等问题需要解决。未来天软集团将在云端、雾端等个个项目作出技术支持，期待未来的科技生活更加美好。





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