每年的這個(gè)時(shí)候,，每個(gè)人都在放出自己的“十大”預(yù)測(cè),。就像過(guò)去的幾年一樣，我是這個(gè)世界上只會(huì)放出一個(gè)的預(yù)測(cè)來(lái)展望未來(lái)的人,。

預(yù)計(jì)到2018年,，云計(jì)算會(huì)變成一種新的、更分散的形式,，許多觀察者和一些供應(yīng)商(主要是思科)都將其稱為“霧計(jì)算”,。“我不想用新術(shù)語(yǔ)來(lái)解釋這些產(chǎn)品,，所以讓我們切入正題,，澄清正在發(fā)生的事情,。”從本質(zhì)上講，云方面有一種運(yùn)動(dòng),，從大的集中式云,，到更接近它們的數(shù)據(jù)來(lái)源的高度分散的云，并有助于減少延遲,。

美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所(NIST)的美國(guó)辦公室已經(jīng)用自己的一份文件對(duì)霧計(jì)算進(jìn)行了對(duì)比,，因此可以說(shuō)它正式成為一件形態(tài)。NIST將霧計(jì)算定義為“位于智能終端與傳統(tǒng)云或數(shù)據(jù)中心之間的水平,、物理或虛擬資源范式”,。這種模式通過(guò)提供無(wú)所不在的、可伸縮的,、分層的,、聯(lián)合的、分布式的計(jì)算,、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)連接來(lái)支持垂直隔離的,、敏感的應(yīng)用程序,。

霧計(jì)算支持基于云計(jì)算的智能終端的生態(tài)系統(tǒng)

上圖描述了在一個(gè)基于云的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)于智能終端設(shè)備的大背景下的霧計(jì)算,。值得注意的是，霧計(jì)算被認(rèn)為是這種生態(tài)系統(tǒng)的很好的托管層,。

霧使處理更接近邊緣,，霧可以指在中心云和外圍設(shè)備之間的任何地方，它們是傳感器,、應(yīng)用程序或移動(dòng)手持設(shè)備,。例如，正如NIST的論文所指出的,，霧架構(gòu)可能由“大型傳感器網(wǎng)絡(luò)來(lái)監(jiān)測(cè)環(huán)境”組成,。“電力智能電網(wǎng)是霧架構(gòu)的另一個(gè)例子,，”需要分布式計(jì)算和存儲(chǔ)資源,。

霧計(jì)算將在2018年以一種巨大的方式起飛，一項(xiàng)由OpenFog財(cái)團(tuán)委托開(kāi)展的 451 Research 預(yù)測(cè),，到2022年,，霧計(jì)算市場(chǎng)預(yù)計(jì)將超過(guò)180億美元，其規(guī)模將從2018年的10.32億美元增長(zhǎng)18倍,。

還有一種趨勢(shì)助長(zhǎng)了霧計(jì)算,，就是微數(shù)據(jù)中心的興起。現(xiàn)在有這么多的可以被打包成小而密集的處理器,，這樣就可以將這些設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)部署為強(qiáng)大的節(jié)點(diǎn),。正如斯科特·富爾頓(Scott Fulton III)最近在一篇文章中解釋的那樣,，這些小引擎將會(huì)為霧計(jì)算架構(gòu)提供動(dòng)力—，通過(guò)在需要的地方利用處理和分析能力,，減少更集中的云架構(gòu)所產(chǎn)生的潛在網(wǎng)絡(luò)延遲,。數(shù)千個(gè)非常小的數(shù)據(jù)中心，位于手機(jī)基站附近,，作為亞馬遜龐大的綜合體之一的計(jì)算能力,。這些小型數(shù)據(jù)中心可以為大型云服務(wù)提供一個(gè)有價(jià)值的替代方案。在他的文章中,，F(xiàn)ulton引用了AT&T的生態(tài)系統(tǒng)和創(chuàng)新的副總裁Egal Elbaz,，他說(shuō)這是可行的，因?yàn)椤鞍l(fā)展到5G,，超低的延遲和高的吞吐量”,，以及“基于需求和消費(fèi)的實(shí)時(shí)編排的能力”。

NIST的文檔列出了霧與傳統(tǒng)的,、更集中化的云的主要區(qū)別,，正如我們多年來(lái)所知道的那樣：

位置感知和低延遲?！耙?yàn)殪F節(jié)點(diǎn)傾向于與IoT端點(diǎn)非常接近,，因此對(duì)端點(diǎn)生成的數(shù)據(jù)的分析和響應(yīng)比集中云計(jì)算要快得多?！?/span>

更廣泛的地理分布,。“與更集中化的云相比，云服務(wù)和應(yīng)用程序的目標(biāo)是廣泛分布的部署,?！崩纾F將發(fā)揮積極作用,，為移動(dòng)車輛提供高質(zhì)量的流媒體服務(wù),，通過(guò)代理和在高速公路和軌道上的接入點(diǎn)。

實(shí)時(shí)交互,。“重要的霧應(yīng)用程序包括實(shí)時(shí)交互,，而不只是批量處理?！?/span>

無(wú)線接入的優(yōu)勢(shì),。盡管霧計(jì)算是在有線環(huán)境中使用的，但在物聯(lián)網(wǎng)中,，無(wú)線傳感器的大規(guī)模應(yīng)用需要分布式分析和計(jì)算,。由于這個(gè)原因，霧非常適合無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)接入網(wǎng)絡(luò),。

非均勻性,。霧節(jié)點(diǎn)有不同的形式因素,，將被部署在各種各樣的環(huán)境中，他們收集數(shù)據(jù)的設(shè)備也會(huì)因形式因素和網(wǎng)絡(luò)通信能力而變化,。

互操作性和生態(tài),。“對(duì)某些服務(wù)的無(wú)縫支持(實(shí)時(shí)流媒體服務(wù)是一個(gè)很好的例子)需要不同提供商的合作。因此,，霧組件必須能夠互操作,，服務(wù)必須跨域聯(lián)合。

NIST的報(bào)告還指出,，霧和云之間會(huì)有大量的相互作用,。“霧的定位是在數(shù)據(jù)的攝取和處理過(guò)程中扮演重要的角色，因?yàn)閿?shù)據(jù)正在產(chǎn)生,?！?/strong>雖然霧節(jié)點(diǎn)提供了本地化，因此可以實(shí)現(xiàn)低延遲和位置感知,，但云提供了全球集中化,。許多應(yīng)用程序需要霧本地化和云全球化，特別是分析和大數(shù)據(jù),。霧特別適合于實(shí)時(shí)流媒體分析,，而不是通常在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行的歷史大數(shù)據(jù)批量分析。