自從第一臺IoT設備于1990年問世以來，物聯網已經有了長足的發展，這是一種可以在互聯網上開啟和關閉的烤面包機。27年之后，聯網設備已經從新奇產品變成了日常生活中必不可少的一部分。

　　最近的(de)預估顯(xian)示，成(cheng)(cheng)年(nian)人(ren)平均每天花在(zai)智(zhi)能(neng)手機上的(de)時間超(chao)過4個小(xiao)時，只能(neng)手機也是一種裝有物(wu)聯(lian)網傳(chuan)感器數(shu)據的(de)設備。目前，81%的(de)成(cheng)(cheng)年(nian)人(ren)擁(yong)有智(zhi)能(neng)手機。想象一下(xia)，當81%的(de)成(cheng)(cheng)年(nian)人(ren)擁(yong)有智(zhi)能(neng)汽車和智(zhi)能(neng)家居時，我(wo)們(men)將(jiang)會收(shou)到多少(shao)數(shu)據。

　　今(jin)天，IoT設備的(de)(de)大(da)部分(fen)數(shu)據(ju)都在云中(zhong)(zhong)處理，這意味著(zhu)全球所(suo)有角落產生(sheng)的(de)(de)數(shu)據(ju)都被集(ji)中(zhong)(zhong)發送到數(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)的(de)(de)少數(shu)計算(suan)機上。然而，隨著(zhu)IoT設備的(de)(de)數(shu)量預計將在2020年猛增(zeng)至(zhi)200億，通(tong)過互聯網發送數(shu)據(ju)的(de)(de)體積和速度對云計算(suan)方法提(ti)出了嚴峻(jun)的(de)(de)挑(tiao)戰。

　　越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的設(she)備連接將迫使IoT制造商在2018年將云計(ji)算(suan)(suan)模(mo)(mo)式從云計(ji)算(suan)(suan)模(mo)(mo)式轉移到一種稱為“霧計(ji)算(suan)(suan)”的新模(mo)(mo)式。

　　越來越多的數據訪問，云計算問題明顯

　　物聯(lian)網和人工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)(de)發展(zhan)將帶來價(jia)值數(shu)(shu)以億(yi)計的(de)(de)數(shu)(shu)據。分(fen)布(bu)廣(guang)泛(fan)的(de)(de)傳(chuan)感器、智(zhi)能(neng)終端等每(mei)時(shi)每(mei)刻都在(zai)產生(sheng)大量(liang)的(de)(de)數(shu)(shu)據。盡管(guan)云(yun)計算擁有(you)“無限”的(de)(de)計算和存儲資源(yuan)池(chi)，但云(yun)數(shu)(shu)據中(zhong)心(xin)往(wang)往(wang)是集中(zhong)化(hua)的(de)(de)且(qie)距離終端設(she)備(bei)較遠(yuan)，當(dang)面對(dui)大量(liang)的(de)(de)分(fen)布(bu)廣(guang)泛(fan)的(de)(de)終端設(she)備(bei)及所采(cai)集的(de)(de)海(hai)量(liang)數(shu)(shu)據時(shi)，云(yun)不可避免地(di)遇到了三大難(nan)題：

　　網絡擁(yong)塞，如果(guo)大量(liang)(liang)的物聯網和人工智能應用部(bu)署在云中，將(jiang)會有海(hai)量(liang)(liang)的原始數據不間斷地涌(yong)入(ru)核(he)心(xin)網絡，造成核(he)心(xin)網絡擁(yong)塞；

  高(gao)延遲(chi)(chi)，終端(duan)設備(bei)與云數據中(zhong)心的(de)較(jiao)遠距離將導致(zhi)較(jiao)高(gao)的(de)網絡延遲(chi)(chi)，而對實時性要(yao)求高(gao)的(de)應用則難以(yi)滿(man)足需求；

  可靠(kao)性無法(fa)保(bao)證(zheng)，對可靠(kao)性和安全性要求較高(gao)的應用，由于(yu)從終端到云平臺的距(ju)離遠，通信通路(lu)長，因(yin)而風險大，云中備(bei)份的成(cheng)本(ben)也高(gao)。

　　因此(ci)，為(wei)滿足物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)和人工智能等應用的(de)需(xu)求，作為(wei)云(yun)計(ji)算的(de)延伸(shen)擴展，霧計(ji)算(Fog Computing)的(de)概念應運而生。霧計(ji)算最早(zao)由(you)思科提(ti)出(chu)，它是一種分布式的(de)計(ji)算模型，作為(wei)云(yun)數據中心和物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)設備(bei) / 傳(chuan)感器之(zhi)間的(de)中間層，它提(ti)供計(ji)算、網(wang)(wang)絡和存儲設備(bei)，讓基于云(yun)的(de)服務(wu)可(ke)以(yi)離(li)物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)設備(bei)和傳(chuan)感器更近(jin)。

　　霧計算主(zhu)要使用邊緣網絡(luo)中的設備，可以是(shi)(shi)傳統網絡(luo)設備，如網絡(luo)中的路由器、交換機、網關等，也可以是(shi)(shi)專門部署(shu)的本地服務器。這些(xie)設備的資源(yuan)能(neng)力都遠小于一(yi)個(ge)數據(ju)中心，但是(shi)(shi)它們龐大的數量可以彌(mi)補單一(yi)設備資源(yuan)的不足。

　　在物聯網中，霧(wu)可以(yi)(yi)過濾、聚(ju)合用(yong)戶(hu)消息，匿名處(chu)理(li)用(yong)戶(hu)數(shu)據以(yi)(yi)保證隱(yin)秘(mi)性，初步處(chu)理(li)數(shu)據以(yi)(yi)便實時(shi)決(jue)策，提(ti)供臨時(shi)存(cun)(cun)儲以(yi)(yi)提(ti)升(sheng)用(yong)戶(hu)體驗，而云(yun)則可以(yi)(yi)負責大運算(suan)量或長期(qi)存(cun)(cun)儲任(ren)務，與(yu)霧(wu)計(ji)算(suan)優(you)勢互(hu)補。通過霧(wu)計(ji)算(suan)，可以(yi)(yi)將一(yi)些并(bing)不需要放(fang)到(dao)云(yun)上的(de)數(shu)據在網絡(luo)邊緣層直接進行處(chu)理(li)和(he)(he)存(cun)(cun)儲，提(ti)高(gao)數(shu)據分(fen)(fen)析處(chu)理(li)的(de)效(xiao)率，降(jiang)低時(shi)延，減少網絡(luo)傳輸壓力，提(ti)升(sheng)安(an)全性。霧(wu)計(ji)算(suan)以(yi)(yi)其廣泛(fan)的(de)地理(li)分(fen)(fen)布、帶有大量網絡(luo)節點的(de)大規模(mo)傳感器網絡(luo)、支持高(gao)移動(dong)性和(he)(he)實時(shi)互(hu)動(dong)以(yi)(yi)及(ji)多樣化的(de)軟硬件設備和(he)(he)云(yun)在線分(fen)(fen)析等(deng)(deng)特點，迅速(su)被物聯網和(he)(he)人工智(zhi)能(neng)應用(yong)領域的(de)企業(ye)所(suo)接受并(bing)獲得廣泛(fan)應用(yong)，例如，M2M、人機協(xie)同、智(zhi)能(neng)電網、智(zhi)能(neng)交通、智(zhi)能(neng)家居(ju)、智(zhi)能(neng)醫療、無人駕駛等(deng)(deng)應用(yong)。

　　與(yu)邊緣計算(Edge Computing)不同的(de)是，霧(wu)計算可以(yi)將基(ji)于(yu)云的(de)服務 , 如 IaaS、 PaaS、 SaaS，拓(tuo)展到網(wang)絡(luo)邊緣，而邊緣計算更多地專注于(yu)終端設備(bei)端。霧(wu)計算可以(yi)進(jin)行邊緣計算，但(dan)除(chu)了邊緣網(wang)絡(luo)，霧(wu)計算也可以(yi)拓(tuo)展到核心(xin)(xin)網(wang)絡(luo)，也就是邊緣和核心(xin)(xin)網(wang)絡(luo)的(de)組件都可以(yi)作為(wei)霧(wu)計算的(de)基(ji)礎設施。

　　“云”和“霧”典型案例和應用場景

　　融合云平臺(tai)和(he)霧(wu)計算，一方面可通過(guo)云降低傳統 IT采購(gou)、管(guan)理和(he)運維(wei)的(de)開支(zhi)，將 IaaS、 PaaS、 SaaS作為(wei)云服務(wu)輸出;另(ling)一方面，通過(guo)霧(wu)計算可保證邊緣端數據(ju)的(de)實(shi)時搜(sou)集、提(ti)取和(he)分析速度(du)，提(ti)高(gao)網絡資源部署使用和(he)管(guan)理效率，有(you)助于提(ti)高(gao)人(ren)機協同效率，為(wei)企業業務(wu)創(chuang)新、服務(wu)品質提(ti)升(sheng)提(ti)供技術支(zhi)持。以下(xia)是四個行業“云”和(he)“霧(wu)”的(de)典型案(an)例和(he)應用場景。

　　工業

　　GE基于 Pivotal Cloud Foundry打造(zao)了(le)(le)(le) Predix 物聯網 PaaS平臺，結合戴爾智能仿真(zhen)技術(shu)，實(shi)現了(le)(le)(le)“數據(ju)雙胞胎”。基于云計算(suan)，GE 實(shi)現了(le)(le)(le)飛(fei)機(ji)(ji)發動機(ji)(ji)生產過程中的調優，同時，基于霧(wu)計算(suan)，GE 實(shi)現了(le)(le)(le)飛(fei)機(ji)(ji)飛(fei)行(xing)過程中的“自愈(yu)”。

　　GE Predix 作為(wei)物聯網 PaaS 平臺，還助力(li)制造(zao)企業(ye)(ye)將大數(shu)據、物聯網和人工智能轉化為(wei)智能制造(zao)能力(li)，實現(xian)數(shu)據創新。GE Predix 平臺，融(rong)合(he)(he)云計(ji)算(suan)和霧計(ji)算(suan)以及”數(shu)字雙胞(bao)胎“，幫助制造(zao)企業(ye)(ye)實現(xian)“虛擬 - 現(xian)實”的設計(ji)生(sheng)產融(rong)合(he)(he)，并為(wei)其(qi)提(ti)供云計(ji)算(suan)服(fu)務。

　　農業

　　Chitale Dairy是一(yi)家(jia)乳(ru)制(zhi)品(pin)廠。基于(yu)戴(dai)爾(er)科(ke)技虛(xu)擬化技術(shu)，Chitale Dairy實(shi)現了 ERP云部署。他(ta)們基于(yu)霧計算，通過為奶(nai)牛裝上傳感器(qi)，進行(xing)近實(shi)時數(shu)據(ju)采集分(fen)析、處理，實(shi)現精(jing)細(xi)化運(yun)營，保證乳(ru)制(zhi)品(pin)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)(chan)全流程(cheng)(cheng)的監(jian)控(kong)、管(guan)(guan)理、優(you)化。同(tong)時，Chitale Dairy 通過基于(yu)云的乳(ru)業生(sheng)(sheng)(sheng)命周期管(guan)(guan)理平(ping)臺(tai)，實(shi)現了乳(ru)制(zhi)品(pin)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)(chan)流程(cheng)(cheng)自動化管(guan)(guan)理，通過物聯(lian)網和大數(shu)據(ju)分(fen)析，對每頭奶(nai)牛從食(shi)料、喂養、健康、牛奶(nai)質量和產(chan)(chan)量進行(xing)全流程(cheng)(cheng)監(jian)控(kong)分(fen)析，實(shi)現精(jing)細(xi)化和自動化乳(ru)業生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)(chan)。

　　將云(yun)的(de)整體業務(wu)管(guan)理(li)(li)和(he)霧端(duan)的(de)優化農場間協(xie)作以及(ji)奶源監控管(guan)理(li)(li)緊密(mi)連(lian)接(jie)起來，在(zai)提高乳制品(pin)生命周期管(guan)理(li)(li)效率的(de)同(tong)時，提升了協(xie)同(tong)和(he)協(xie)作效率，加(jia)速(su)(su)企業業務(wu)創新(xin)的(de)速(su)(su)度。

　　服務業

　　TopGolf 是一家高(gao)(gao)爾夫俱樂(le)部。通過(guo)(guo)采用(yong)戴爾科技的(de)(de)虛擬化和(he)超(chao)融合(he)技術，形(xing)成了高(gao)(gao)爾夫數字(zi)化高(gao)(gao)端服(fu)務輸出能力。他們通過(guo)(guo)向數字(zi)化轉型，打破了傳統高(gao)(gao)爾夫的(de)(de)業務模式。通過(guo)(guo)物(wu)聯網(wang)，將(jiang) RFID 芯片嵌入(ru)高(gao)(gao)爾夫球(qiu)(qiu)里(li)，實現(xian)對每(mei)次擊(ji)球(qiu)(qiu)、每(mei)個隊員和(he)賽事(shi)進行實時(shi)(shi)監控，并基(ji)于(yu)霧計算，實時(shi)(shi)跟蹤(zong)和(he)分(fen)析(xi)每(mei)個擊(ji)球(qiu)(qiu)動(dong)作和(he)球(qiu)(qiu)的(de)(de)路徑，實現(xian)實時(shi)(shi)積分(fen)。

　　TopGolf 的業務模(mo)式融合了云計算和(he)霧(wu)計算，實(shi)現(xian)了跨數(shu)據中心、云和(he)邊緣應用的實(shi)時數(shu)據監(jian)控、交互和(he)管理，滿足賽事實(shi)時監(jian)控、場(chang)上(shang)場(chang)下互動、賽前球員積分分析、社(she)交媒體(ti)、會員個性化(hua)數(shu)據管理等大數(shu)據分析的需求。

　　交通業

　　在(zai)智(zhi)能(neng)交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)中(zhong)，可通(tong)(tong)(tong)過(guo)傳感(gan)器搜集(ji)信息(xi)，進(jin)行實時數據(ju)分析和交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)部署，以(yi)(yi)(yi)提(ti)高公共安全。通(tong)(tong)(tong)過(guo)霧計算，智(zhi)能(neng)交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)控(kong)制(zhi)系統中(zhong)的(de)一(yi)個(ge)霧節點可以(yi)(yi)(yi)共享收(shou)集(ji)到的(de)交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)信息(xi)，以(yi)(yi)(yi)緩(huan)(huan)解(jie)(jie)高峰(feng)時段的(de)交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)擁堵(du)、定位交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)事(shi)故(gu)，并(bing)可以(yi)(yi)(yi)通(tong)(tong)(tong)過(guo)遠程(cheng)控(kong)制(zhi)緩(huan)(huan)解(jie)(jie)交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)擁堵(du)區(qu)域的(de)交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)狀(zhuang)況。同時，在(zai)每個(ge)用(yong)戶的(de)電話和公共交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)中(zhong)，基于霧計算的(de)應用(yong)程(cheng)序允許用(yong)戶在(zai)沒(mei)有持續網絡連接的(de)情況下，共享并(bing)通(tong)(tong)(tong)過(guo)附近的(de)用(yong)戶下載內容。

　　此外，自動(dong)化車輛的(de)安(an)全系統、道路上的(de)監(jian)控系統以(yi)及(ji)公(gong)共交通(tong)(tong)的(de)票務系統，都可以(yi)從(cong)傳感器(qi)和視頻數(shu)據中收集大量(liang)信息。聚合后的(de)數(shu)據將(jiang)傳輸(shu)到云上，根據用(yong)戶的(de)需求進行(xing)數(shu)據提(ti)取(qu)和分析，再基于霧計算實現(xian)邊緣數(shu)據實時分析，從(cong)而為(wei)用(yong)戶快速提(ti)供精準信息，以(yi)保障公(gong)共交通(tong)(tong)的(de)暢通(tong)(tong)和安(an)全。

　　未來霧計算將扮演重大角色

　　從商業(ye)運營模(mo)式到工作生活方(fang)式，智能(neng)物聯網技術(shu)正深(shen)刻改變著人類社會。要讓(rang)物聯網擁有無處不在(zai)的(de)智能(neng)，就必須充分利(li)用(yong)網絡環境中分散(san)存(cun)在(zai)的(de)計算、存(cun)儲、通信和(he)控(kong)制等能(neng)力，通過資源共享機制和(he)協同服務架構來有效(xiao)提升(sheng)生產效(xiao)率或用(yong)戶(hu)體驗。

　　當前，霧(wu)計(ji)算技術(shu)的研究(jiu)和(he)標(biao)準化工作(zuo)剛剛起步。我(wo)們(men)面臨的主要(yao)技術(shu)挑戰和(he)研究(jiu)熱點為(wei)：如(ru)何(he)(he)在(zai)霧(wu)計(ji)算節點之(zhi)間(jian)建(jian)立信任關系，如(ru)何(he)(he)在(zai)它們(men)之(zhi)間(jian)推動資源充分(fen)共享，如(ru)何(he)(he)在(zai)云—霧(wu)—邊緣等多層次之(zhi)間(jian)實現高效通信和(he)緊密協作(zuo)，如(ru)何(he)(he)在(zai)異構節點之(zhi)間(jian)完(wan)成復雜任務(wu)的公平按(an)需(xu)分(fen)配(pei)等。

　　可以預見，隨著霧(wu)計算技術的不斷發展成熟(shu)和普(pu)及應用，智能(neng)物聯網將越(yue)來(lai)越(yue)便(bian)捷、越(yue)來(lai)越(yue)真實地(di)借鑒和映射(she)人類社會的組(zu)織(zhi)架構和決(jue)策機制，從而能(neng)用更自然和更熟(shu)悉的方式為(wei)每個(ge)人提(ti)供觸手可及、無處不在(zai)的智能(neng)服(fu)務。