其他 秒懂 “雾计算” 和 “边缘计算”,还在等什么?

sds · 2020年07月24日 · 最后由 sds 回复于 2020年07月24日 · 38 次阅读

一、雾计算和边缘计算有什么区别

雾计算和边缘计算都是早年提出的概念,但为什么近年来才开始蓬勃发展呢?

之前,物联网产业发展不如现在,物联网设备也不多。

过去,数据在前端采集通过网络传输在云端计算,计算结果等一系列数据返回前端进行相应操作。

然而,我们现在面临的是巨大的物联网设备的接入,每天产生的数据量给网络带来了巨大的传输压力,近 TB 级别的操作转移到云中进行实时数据交互是非常不现实的。

对于一辆自主驾驶的汽车来说,它需要更低的网络延迟,这也要求将计算能力转移到更近的边缘,以提高其工作的安全性。

基于此背景,雾计算和边缘计算得到了广泛的重视。

二、雾计算和边缘计算

(1)雾计算

这一概念是思科在 2011 年提出的。

它不是一台功能强大的服务器,而是由功能更弱、更分散的计算机组成,它可以渗透到电器、工厂、汽车、路灯和人们生活中的各种物品中。

简而言之,它扩展了云计算的概念。与云计算相比,它更接近数据生成的地方。数据、与数据相关的处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不是几乎全部存储在云中。

(2)边缘计算

它进一步推广了雾计算 “局域网处理能力” 的概念,但事实上,边缘计算的概念比雾计算的提出要早。

边缘计算的起源可以追溯到 20 世纪 90 年代,当时 Akamai 公司推出了内容传输网络(CDN),在终端用户附近设置传输节点,可以存储缓存的静态内容,如图像和视频。

边缘计算的处理能力更接近数据源,其应用是在边缘端发起的,产生更快的网络服务响应,满足了行业在实时业务、应用智能、安全和隐私保护等方面的基本需求。

边缘计算是在物理实体和工业连接之间,或者在物理实体边缘的末端。

整个边缘计算系统包括四个关键部分:智能设备、工业智能网关、智能系统和智能服务。它是连接物理世界和虚拟世界的 “桥梁”。

三、雾计算与边缘计算的异同

雾计算和边缘计算系统都将数据处理传输到数据生成源;

两者都试图减少发送到云端的数据量以减少延迟;

两者都可以改善远程关键应用程序的系统响应时间和系统安全性,因为它们减少了通过公共互联网发送数据的需要,并降低了成本。

一些应用程序可能会收集大量数据,这对于发送到中央云服务来说代价高昂。

但也许他们收集的数据中只有一小部分是有用的。

如果在网络边缘进行一些处理,并且只将相关信息发送到云端,则可以有效地降低成本。

如果采用边缘计算,只有重要的数据才会通过相应的工业智能网关边缘计算发送,而你可以选择只在实际发生时发送,成本会大大降低。

雾计算和边缘计算都涉及到处理更接近原点的数据。关键的区别在于处理发生的确切位置。

四、雾计算和边缘计算以不同的方式使用

如我们所见,这两种技术非常相似。

雾计算是在局域网级的网络结构上进行的,使用一个与智能网关和嵌入式计算机系统交互的集中式系统。

边缘计算处理的大部分数据来自物联网设备本身。

根据 Millennium insights 最近的一份报告,到 2025 年,全球边缘计算市场预计将达到约 32.4 亿美元。

随着物联网的不断发展和海量数据的产生,有必要对接近生成点的数据进行处理。

虽然雾计算和边缘计算是相似的,但是数据采集、处理和通信的方法是不同的。

雾计算和边缘计算将在未来的物联网产业中发挥重要作用。

来源:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1650238643685866665&wfr=spider&for=pc

雾计算与边缘计算区别比较

  首先说说「雾计算」,处理能力放在包括 IoT 设备的 LAN 里面。这个网络内的 IoT 网关,或者说是雾节点用于数据收集,处理,存储。多种来源的信息收集到网关里,处理后的数据发送回需要该数据的设备。

  雾计算的特点是处理能力强的单个设备接收多个端点来的信息,处理后的信息发回需要的地方。和云计算相比延迟更短。

  和边缘计算相比较的话,雾计算更具备可扩展性。具有集中处理的设备,设想的网络是从多个端点发送数据的大的网络。

  雾计算不需要精确划分处理能力的有无。根据设备的能力也可以执行某些受限处理,但是更复杂的处理实施的话需要积极的连接。

  以吸尘器为例说明,集中化的雾节点(或者 IoT 网关)继续从家中的传感器收集信息,检测到垃圾的话就启动吸尘器。

  边缘计算,进一步推进了雾计算的「LAN 内的处理能力」的理念,处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理,而是在网络内的各设备实施处理。

  这样,通过把传感器连接到可编程自动控制器(PAC)上,使处理和通信的把握成为可能。

  和雾计算相比的优点,根据它的性质单一的故障点比较少。各自的设备独立动作,可以判断什么数据保存在本地,什么数据发到云端。

  以吸尘器为例说明,边缘计算的解决方案里传感器各自判断有没有垃圾,来发送启动吸尘器的信号。

  虽然这 2 个解决方案带来的东西有点相似,但是数据的收集,处理,通信的方法确实是不同的。都有各自的长处和短处,在各种情况下也会出现适合或不适合。IoT 在我们的生活中越来越广泛,将来接触的机会也会更多,只记录数据的传感器已经是明日黄花了。

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