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雾计算的主要特点是:
★极低时延。这对于目前正在蓬勃发展中的物联网有着十分重要的意义,除此之外,网上游戏、视频传输、增强现实等也都需要极低的时延。
★辽阔的地理分布。这正好与集中在某个地点的云计算(数据中心)形成强烈的对比。例如,如果需把信息和视频发送到高速移动的汽车时,可以沿着高速公路一路上设置无线接入点。
★带有大量网络节点的大规模传感器网络,用来监控环境。智能电网本身就是一种带有计算和存储资源的大规模分布式网络,可以作为“雾计算”很好的应用例子。
★支持高移动性。对于雾计算来说,手机和其他移动设备可以互相之间直接通信,信号不必到云端甚至基站去绕一圈,因此可以支持很高的移动性。
★支持实时互动。
★支持多样化的软硬件设备。
★支持云端在线分析。
这里举一个应用“雾计算”的“智能交通系统”的例子。这个系统把交通灯作为网络节点,可以和传感器一起进行互动。传感器可以探测出行人或骑自行车人的出现,测量出正在接近的汽车的距离和车速。通过“雾计算”,这些智能交通灯可以与邻近的智能交通灯进行协调,可以对接近的汽车发出警告,甚至可以改变红绿灯亮的周期,以避免出现交通意外。在智能交通系统的雾计算服务器里的数据,将传到“云”里,再进行全局数据分析。
再比如说了很多年的无线传感网络,它的特点是极低的功耗,电池可以5、6年换一次,甚至可以不用电池而使用太阳能或其他能源来供电。这样的网络节点只有很低的带宽及低端处理器,以及小容量的存储器。传感器主要收集温度、湿度、雨量、光照量等环境数据,不需要把这些传到“云”里去,传到“雾”里就可以了。这将是“雾计算”的典型的应用。
“雾计算”与“云计算”
“雾计算”提供了当地节点分布的地理位置信息,信息传递的时延非常低,而“云计算”则提供了中心化的全局信息。许多应用既需要“雾”也需要“云”,例如大数据技术里的数据分析,首先通过M2M(机器与机器之间通信)把传感得到的数据进行处理和过滤,然后放到HMI(人机界面)这一层进行文本化及视觉化处理,可以让用户清晰地理解所有的分析过的数据资料。
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