自從第一臺(tái)IoT設(shè)備于1990年問(wèn)世以來(lái),，物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，這是一種可以在互聯(lián)網(wǎng)上開啟和關(guān)閉的烤面包機(jī),。27年之后,，聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)從新奇產(chǎn)品變成了日常生活中必不可少的一部分。

最近的預(yù)估顯示,，成年人平均每天花在智能手機(jī)上的時(shí)間超過(guò)4個(gè)小時(shí),，只能手機(jī)也是一種裝有物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)的設(shè)備。目前,，81%的成年人擁有智能手機(jī),。想象一下，當(dāng)81%的成年人擁有智能汽車和智能家居時(shí),，我們將會(huì)收到多少數(shù)據(jù),。

今天，IoT設(shè)備的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都在云中處理,，這意味著全球所有角落產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都被集中發(fā)送到數(shù)據(jù)中心的少數(shù)計(jì)算機(jī)上,。然而，隨著IoT設(shè)備的數(shù)量預(yù)計(jì)將在2020年猛增至200億,，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送數(shù)據(jù)的體積和速度對(duì)云計(jì)算方法提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),。

越來(lái)越多的設(shè)備連接將迫使IoT制造商在2018年將云計(jì)算模式從云計(jì)算模式轉(zhuǎn)移到一種稱為“霧計(jì)算”的新模式。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展將帶來(lái)價(jià)值數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù),。分布廣泛的傳感器、智能終端等每時(shí)每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),。盡管云計(jì)算擁有“無(wú)限”的計(jì)算和存儲(chǔ)資源池,，但云數(shù)據(jù)中心往往是集中化的且距離終端設(shè)備較遠(yuǎn)，當(dāng)面對(duì)大量的分布廣泛的終端設(shè)備及所采集的海量數(shù)據(jù)時(shí),，云不可避免地遇到了三大難題：

網(wǎng)絡(luò)擁塞,，如果大量的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能應(yīng)用部署在云中，將會(huì)有海量的原始數(shù)據(jù)不間斷地涌入核心網(wǎng)絡(luò),，造成核心網(wǎng)絡(luò)擁塞;

高延遲,，終端設(shè)備與云數(shù)據(jù)中心的較遠(yuǎn)距離將導(dǎo)致較高的網(wǎng)絡(luò)延遲，而對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用則難以滿足需求;

可靠性無(wú)法保證,，對(duì)可靠性和安全性要求較高的應(yīng)用,，由于從終端到云平臺(tái)的距離遠(yuǎn),，通信通路長(zhǎng)，因而風(fēng)險(xiǎn)大,，云中備份的成本也高,。

因此，為滿足物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等應(yīng)用的需求,，作為云計(jì)算的延伸擴(kuò)展,，霧計(jì)算(Fog Computing)的概念應(yīng)運(yùn)而生。霧計(jì)算最早由思科提出,，它是一種分布式的計(jì)算模型,，作為云數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備 / 傳感器之間的中間層，它提供計(jì)算,、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)設(shè)備,，讓基于云的服務(wù)可以離物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器更近。

霧計(jì)算主要使用邊緣網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備,，可以是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如網(wǎng)絡(luò)中的路由器,、交換機(jī),、網(wǎng)關(guān)等，也可以是專門部署的本地服務(wù)器,。這些設(shè)備的資源能力都遠(yuǎn)小于一個(gè)數(shù)據(jù)中心,，但是它們龐大的數(shù)量可以彌補(bǔ)單一設(shè)備資源的不足。

在物聯(lián)網(wǎng)中,，霧可以過(guò)濾,、聚合用戶消息，匿名處理用戶數(shù)據(jù)以保證隱秘性,，初步處理數(shù)據(jù)以便實(shí)時(shí)決策,，提供臨時(shí)存儲(chǔ)以提升用戶體驗(yàn)，而云則可以負(fù)責(zé)大運(yùn)算量或長(zhǎng)期存儲(chǔ)任務(wù),，與霧計(jì)算優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),。通過(guò)霧計(jì)算，可以將一些并不需要放到云上的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣層直接進(jìn)行處理和存儲(chǔ),，提高數(shù)據(jù)分析處理的效率,，降低時(shí)延，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力,，提升安全性,。霧計(jì)算以其廣泛的地理分布、帶有大量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò),、支持高移動(dòng)性和實(shí)時(shí)互動(dòng)以及多樣化的軟硬件設(shè)備和云在線分析等特點(diǎn),，迅速被物聯(lián)網(wǎng)和人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的企業(yè)所接受并獲得廣泛應(yīng)用,，例如，M2M,、人機(jī)協(xié)同,、智能電網(wǎng)、智能交通,、智能家居,、智能醫(yī)療、無(wú)人駕駛等應(yīng)用,。

與邊緣計(jì)算(Edge Computing)不同的是,，霧計(jì)算可以將基于云的服務(wù) , 如 IaaS、 PaaS,、 SaaS,，拓展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，而邊緣計(jì)算更多地專注于終端設(shè)備端,。霧計(jì)算可以進(jìn)行邊緣計(jì)算,，但除了邊緣網(wǎng)絡(luò)，霧計(jì)算也可以拓展到核心網(wǎng)絡(luò),，也就是邊緣和核心網(wǎng)絡(luò)的組件都可以作為霧計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施,。

融合云平臺(tái)和霧計(jì)算，一方面可通過(guò)云降低傳統(tǒng) IT采購(gòu),、管理和運(yùn)維的開支,，將 IaaS、 PaaS,、 SaaS作為云服務(wù)輸出;另一方面,，通過(guò)霧計(jì)算可保證邊緣端數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)搜集、提取和分析速度,，提高網(wǎng)絡(luò)資源部署使用和管理效率,，有助于提高人機(jī)協(xié)同效率，為企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,、服務(wù)品質(zhì)提升提供技術(shù)支持,。以下是四個(gè)行業(yè)“云”和“霧”的典型案例和應(yīng)用場(chǎng)景。

工業(yè)

GE基于 Pivotal Cloud Foundry打造了 Predix 物聯(lián)網(wǎng) PaaS平臺(tái),，結(jié)合戴爾智能仿真技術(shù),，實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)雙胞胎”?；谠朴?jì)算,，GE 實(shí)現(xiàn)了飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)過(guò)程中的調(diào)優(yōu)，同時(shí),，基于霧計(jì)算,，GE 實(shí)現(xiàn)了飛機(jī)飛行過(guò)程中的“自愈”,。 

GE Predix 作為物聯(lián)網(wǎng) PaaS 平臺(tái)，還助力制造企業(yè)將大數(shù)據(jù),、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能轉(zhuǎn)化為智能制造能力,，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)創(chuàng)新。GE Predix 平臺(tái),，融合云計(jì)算和霧計(jì)算以及”數(shù)字雙胞胎“,，幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)“虛擬 - 現(xiàn)實(shí)”的設(shè)計(jì)生產(chǎn)融合，并為其提供云計(jì)算服務(wù),。

農(nóng)業(yè)

Chitale Dairy是一家乳制品廠,。基于戴爾科技虛擬化技術(shù),，Chitale Dairy實(shí)現(xiàn)了 ERP云部署,。他們基于霧計(jì)算，通過(guò)為奶牛裝上傳感器,，進(jìn)行近實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集分析,、處理，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng),，保證乳制品生產(chǎn)全流程的監(jiān)控,、管理、優(yōu)化,。同時(shí)，Chitale Dairy 通過(guò)基于云的乳業(yè)生命周期管理平臺(tái),，實(shí)現(xiàn)了乳制品生產(chǎn)流程自動(dòng)化管理,，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析，對(duì)每頭奶牛從食料,、喂養(yǎng),、健康、牛奶質(zhì)量和產(chǎn)量進(jìn)行全流程監(jiān)控分析,，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化和自動(dòng)化乳業(yè)生產(chǎn),。

將云的整體業(yè)務(wù)管理和霧端的優(yōu)化農(nóng)場(chǎng)間協(xié)作以及奶源監(jiān)控管理緊密連接起來(lái)，在提高乳制品生命周期管理效率的同時(shí),，提升了協(xié)同和協(xié)作效率,，加速企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。

服務(wù)業(yè)

TopGolf 是一家高爾夫俱樂部,。通過(guò)采用戴爾科技的虛擬化和超融合技術(shù),，形成了高爾夫數(shù)字化高端服務(wù)輸出能力。他們通過(guò)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型,，打破了傳統(tǒng)高爾夫的業(yè)務(wù)模式,。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng),，將 RFID 芯片嵌入高爾夫球里，實(shí)現(xiàn)對(duì)每次擊球,、每個(gè)隊(duì)員和賽事進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,，并基于霧計(jì)算，實(shí)時(shí)跟蹤和分析每個(gè)擊球動(dòng)作和球的路徑,，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)積分,。 

TopGolf 的業(yè)務(wù)模式融合了云計(jì)算和霧計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了跨數(shù)據(jù)中心,、云和邊緣應(yīng)用的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控,、交互和管理，滿足賽事實(shí)時(shí)監(jiān)控,、場(chǎng)上場(chǎng)下互動(dòng),、賽前球員積分分析、社交媒體,、會(huì)員個(gè)性化數(shù)據(jù)管理等大數(shù)據(jù)分析的需求,。

交通業(yè)

在智能交通中，可通過(guò)傳感器搜集信息,，進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和交通部署,，以提高公共安全。通過(guò)霧計(jì)算,，智能交通控制系統(tǒng)中的一個(gè)霧節(jié)點(diǎn)可以共享收集到的交通信息,，以緩解高峰時(shí)段的交通擁堵、定位交通事故,，并可以通過(guò)遠(yuǎn)程控制緩解交通擁堵區(qū)域的交通狀況,。同時(shí)，在每個(gè)用戶的電話和公共交通中,，基于霧計(jì)算的應(yīng)用程序允許用戶在沒有持續(xù)網(wǎng)絡(luò)連接的情況下,，共享并通過(guò)附近的用戶下載內(nèi)容。

此外,，自動(dòng)化車輛的安全系統(tǒng),、道路上的監(jiān)控系統(tǒng)以及公共交通的票務(wù)系統(tǒng)，都可以從傳感器和視頻數(shù)據(jù)中收集大量信息,。聚合后的數(shù)據(jù)將傳輸?shù)皆粕?，根?jù)用戶的需求進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和分析，再基于霧計(jì)算實(shí)現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析,，從而為用戶快速提供精準(zhǔn)信息,，以保障公共交通的暢通和安全。

從商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式到工作生活方式，智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正深刻改變著人類社會(huì),。要讓物聯(lián)網(wǎng)擁有無(wú)處不在的智能,，就必須充分利用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中分散存在的計(jì)算、存儲(chǔ),、通信和控制等能力,，通過(guò)資源共享機(jī)制和協(xié)同服務(wù)架構(gòu)來(lái)有效提升生產(chǎn)效率或用戶體驗(yàn)。

當(dāng)前,，霧計(jì)算技術(shù)的研究和標(biāo)準(zhǔn)化工作剛剛起步,。我們面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)和研究熱點(diǎn)為：如何在霧計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間建立信任關(guān)系，如何在它們之間推動(dòng)資源充分共享,，如何在云—霧—邊緣等多層次之間實(shí)現(xiàn)高效通信和緊密協(xié)作,，如何在異構(gòu)節(jié)點(diǎn)之間完成復(fù)雜任務(wù)的公平按需分配等。

可以預(yù)見,，隨著霧計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展成熟和普及應(yīng)用,，智能物聯(lián)網(wǎng)將越來(lái)越便捷、越來(lái)越真實(shí)地借鑒和映射人類社會(huì)的組織架構(gòu)和決策機(jī)制,，從而能用更自然和更熟悉的方式為每個(gè)人提供觸手可及,、無(wú)處不在的智能服務(wù)。