化工厂的空中交通管制系统或紧急警报系统会是这样吗？ 这个例子说明了物联网至少分裂成两个主要模型: 消费者模型和工业模型。 消费者模式通常包括数据集中化, 然后在云中进行决策。...这与飞行员在飞机驾驶舱或者医院重症监护室的医务人员所遭受的"惊恐疲劳"问题相似。 更好的方法是从传感器数据中获取智能, 只将情报传送到决策系统(雾或云)。...云平台随处可见, 所以人们可能会问:"何苦自寻烦恼呢?" 。 最近的研究提供了一些佐证: 在通讯、电力以及隐式存储成本等方面都有节约。...如果数据被发送到一个远程位置进行分析和存储, 那么系统输入就会比边缘设置多得多。 如果数据涉及关键的操作信息, 操作或企业的整体安全性可能会受到影响。 云解决方案的可靠性较低。...当云在某段时间100%不可用时会发生什么？ 发送到云端的不必要数据和信息在电力和通信方面有成本, 而且存储和检索(通信及访问)也是需要成本的。
云计算、雾计算与边缘计算 三者之间成熟度最高的也就是云计算，在云计算的发展过程中发酵出边缘计算（Edge Computing），甚至碰撞出来一个雾计算（Fog Computing）。...雾计算和边缘计算临界点 雾计算（Fog Computing）和边缘计算（Edge Computing）有太多相似点，甚至可以互相交换，二者都是试图减少发送云端的数据量，降低延迟提高性能，同时也都将数据处理转移至终端等临近源头...图4 边缘计算架构 云中心 图中最右侧，云端处理中心仍然是现阶段的云计算中心，边缘计算结果数据将由云中心永久性存储，重量级的分析任务将持续由云中心作业完成。...终端节点 终端设备由各种物联网数据采集设备组成，主要进行数据采集，并不考虑它的数据计算能力。将数据导向给边缘节点或云中心，以输入的方式作为载体。...可编程性 边缘节点组成的计算平台类似于异构平台，边缘节点的计算与存储能力、运行时间、操作系统和支持语言等资源都可能是不同的，这意味着开发者需要根据不同种类边缘设备的资源进行程序开发。
当一千个摄像机将数据发送到特定IP地址的中心位置时（对于城市交通系统而言这并不罕见），仅将IP地址重新配置为另一台设备是一项艰巨的任务。显然，需要一些更简单的方法。更容易的是雾。...一种新兴的体系结构样式是将分布式应用程序的Fog层放置在私有云中，该应用程序旨在根据语言环境的管理规则来使用和处理机密信息。...如今，手机本身就是边缘设备，它们会下载狗的模型，然后手机中的情报就会使用该模型来确定数字图像确实是狗的图像。好处是在边缘设备上会进行更多处理。此外，边缘设备无需与云中的数据中心保持连续连接。...图7：在云中添加Fog边界使IoT设备可以将数据发送到局域网中的服务器，然后在提交给云之前先对其进行处理 在上述交通摄像头场景中，所有确定发生移动违规的情报都存储在Fog服务器中。...然后，Raspberry Pi将信息转发到Fog层，该层将所有违规数据聚合到批处理提交到云中。 确定要使用的确切边缘体系结构是用例需求和预算的问题。
01 云计算、雾计算与边缘计算 三者之间成熟度最高的也就是云计算，在云计算的发展过程中发酵出边缘计算（Edge Computing），甚至碰撞出来一个雾计算（Fog Computing）。...雾计算和边缘计算临界点 雾计算（Fog Computing）和边缘计算（Edge Computing）有太多相似点，甚至可以互相交换，二者都是试图减少发送云端的数据量，降低延迟提高性能，同时也都将数据处理转移至终端等临近源头...图4 边缘计算架构 云中心 图中最右侧，云端处理中心仍然是现阶段的云计算中心，边缘计算结果数据将由云中心永久性存储，重量级的分析任务将持续由云中心作业完成。...终端节点 终端设备由各种物联网数据采集设备组成，主要进行数据采集，并不考虑它的数据计算能力。将数据导向给边缘节点或云中心，以输入的方式作为载体。...可编程性 边缘节点组成的计算平台类似于异构平台，边缘节点的计算与存储能力、运行时间、操作系统和支持语言等资源都可能是不同的，这意味着开发者需要根据不同种类边缘设备的资源进行程序开发。
当我开始将物联网与OT和IT系统集成时，我面临的第一个问题是设备发送到我们服务器的数据量太大。我在一个工厂自动化场景中工作，我们集成了400个传感器，这些传感器每1秒发送3组数据。...大多数数据处理的支持者都支持云模型，在云模型中，您应该始终向云发送一些内容。这也是第一个物联网计算基础。 1.物联网云计算 使用物联网和云计算模型，您基本上可以在云中推送和处理感觉数据。...我在物联网中面临的一些云计算挑战是： 1）企业不愿意将其数据存储在Google，Microsoft和Amazon的平台中。 2）延迟和网络中断问题。 3）不断增加的存储成本，数据安全性和持久性。...我们现在使用本地处理单元或计算机，而不是将数据一直发送到云端，等待服务器处理和响应。 实施此功能的4到5年前，我们还没有Sigfox和LoraWAN等无线解决方案，而BLE都没有网状网络或远程功能。...边缘计算使我们最接近数据源，并允许我们在传感器区域应用机器学习。边缘与雾计算的区别是，边缘计算完全是传感器节点的智能，而雾计算仍然是可以为数据繁重的操作提供计算能力的局域网。
在云计算环境中，保护数字数据是首要考虑的问题，而在边缘计算中，保护数十个、数百个甚至数千个物理设备免受恶意入侵与保护进出设备的数据同样重要。...图2:Fog模式描述了一种在物联网设备和主数据中心之间分割物理计算的方法 雾中的数据中心充当准边缘设备，因为很多时候，它们运行在专用网络上，在特定的位置，并且有特殊的用途。...逻辑分割 在web应用程序中分发智能的典型模式是将UI逻辑、验证规则和一些计算能力放在web页面或客户端设备中。与范围更广的应用程序相关的计算逻辑托管在数据中心，例如，在亚马逊网站....在智能叉车和仓库场景中有三个数据交换点：智能叉车、本地仓库私有云（也称为Fog）和协调供应链的ERP系统。ERP系统托管在一个安全的全球云中。 智能叉车的目的是从仓库隔间中取出一个调色板的商品。...此外，本地私有云在智能叉车完成客户订单时，会发送与客户订单相关的ERP系统信息，将调色板上的商品带到仓库码头，并将其装载到卡车中交付给客户。 全局云中的ERP将有关要填充的订单的信息发送到仓库。
作为通辽州传统强宗，占据了大半洞天福地的万法仙门，更是阔气到可以给每一个筑基期圆满的弟子配发专属的云洞天。 “师弟，你们云霄殿没有自己的私有云吗？”...“哦，师弟的sql基础很不错嘛，那你可知咱们万法仙门制式的云中洞天的数据结构是什么吗？” “是B+树！它使用了B+树！”李小庚开始玩起烂梗。...2、B+树 首先，B+树是B树的一种扩展，如下图所见，在B+树内，非叶子节点不再存储数据，仅仅存在索引，而叶子节点负责存储具体的数据，且最底层的数据直接之间从左到右是按顺序分布，形成一个双链表的结构。...B+树其实是多级索引，这种结构与Redis中跳跃表是非常的相似（以后会讲），最下一层是所有关键码的全集，因此可以把此层形成顺序的双链链表，正因为在B+树里面非叶层节点不需要存储额外的指向磁盘的指针，所以相比之前的...当然，相比于B树，其实B+树还是有一些缺点的，比如只有叶子节点才存放数据，所以不会出现那种灵机一动，这也就意味着查找B+树，就必须到叶子节点才能返回结果。
边缘计算能够将物联网（IoT）设备产生的数据在更接近数据产生的终端进行处理，而不是将其发送到数据中心或云端。企业可以凭借此技术更接近网络边缘，可以近距离实时分析重要数据。 ?...它通常被广泛应用于物联网用例中，边缘设备将收集数据并将其全部发送到数据中心或云端进行处理。边缘计算对本地数据进行分类，因此其中一些将会在本地进行处理，从而减少了到中央存储库的回程流量。...通常这些工作由物联网设备将数据传输到本地设备，包括小型的计算、存储和网络连接。数据在边缘进行处理，全部或部分内容将发送到企业数据中心、协同设施或IaaS云端的中央处理或存储库。 ?...雾计算（Fog Computing）在该模式中数据、处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中，是云计算（Cloud Computing）的延伸概念。...三种计算模式的差异 与云计算相比，雾计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。
在向云计算迁移之前，做好充分地准备，进行充分地调查和评估。 通过可靠的安全标准对云服务提供商进行安全评估。...在向云计算迁移之前，企业用户需要考虑的因素有：企业用户希望迁移到云中的应用程序的关键程度、合规问题、必需的服务水平、负载的使用模式，以及应用程序与其它企业功能的集成程度。...企业尤其需要关注如下方面： 应用程序和数据的可移植性：供应商是否允许企业将现有的应用程序、数据和过程导出到云中?能轻松地将这些导回来吗?...通过云服务提供商的API文档，确定其API安全性;通过安全的渠道保护传输的安全，如SSL/TLS或IPSec;进行身份验证与授权，可以通过提问一些问题来验证，如：API可以管理用户名和密码的加密吗?...避免将机密数据存储在云端，关键性业务数据及规则性信息最好把握在自己手中。 对静态的、使用中的和传输的数据进行加密。
服务中断 - 公有云升级通常选在最方便省事的时间，如果此时正值业务高峰期，可能会对您的服务产生严重影响。 监管 - 数据在全球流动但隐私法律是基于当地的。...数据寿命 - 将数据长时间保存在公共云中可能代价高昂。如果有长时间保存数据的需求，出于成本考虑最好选择有本地存储的私有云组件。...方案中有绑定每个节点的操作系统吗？ 您能简单地将新节点插入到您的基础架构中，并自动在云环境中安装，配置和使用这些资源吗？ 操作系统安装节点是否完全自动化？ 节点能在15分钟内安装吗？...站点管理和维护 理想情况下，企业云解决方案可以自动执行与静态数据中心管理和管理相关的大部分手动任务，并提供强大的工具来处理需要人机交互的任务。...具体问题： 将现有的系统管理策略和功能整合到云中有多容易？ 系统是否与现有的目录服务集成？
想象一下，如果一家企业采用很多物联网设备，这些设备产生了大量数据，因此希望将这些数据存储在云中，但是直接从边缘设备将原始数据发送到云平台中可能会出现问题。...在这种情况下，边缘存储通常用于原始数据。这些数据可以在边缘处理，在发送到云平台之前减少其占用空间。...在这种情况下，企业可能将物联网设备配置为将其原始数据发送到内部部署设备，内部部署设备可以在处理数据时存储数据。在处理之后，可以直接将数据发送到云平台。...在这些设备上处理完数据后，可以将其直接发送到云平台，也可以将其发送到边缘的另外设备进行处理。 边缘计算存储用例有哪些？ 边缘计算的存储不只是要容纳和使用物联网设备。...有时，边缘存储被用作缓冲区，该缓冲区可以在将数据发送到云平台或企业的主要数据中心之前临时存储数据。 假设企业在网络连接不良的远程位置创建数据。在这种情况下，将数据实时发送到云端可能不是一个很好的选择。
企业IT部门是否可以保护它存储在云中的数据?在一定程度上是这样。云计算提供商在为活动数据构建冗余和可用性方面通常是值得信赖的，但是真正的合规性需要可靠的备份。...(3)其他供应商提供的云平台，例如IBM或Oracle。 但是所有这些都引出了一个问题：IT部门是否在保护其存储在云中的数据?在一定程度是这样。...对于任何云备份来说，都有一些常见的挑战，而对于多云和虚拟备份来说，还有一些特殊的挑战。 共享云备份挑战 所有基于云计算的备份都面临一些相同的挑战。 •企业可以自动执行保留管理吗?...将备份发送到廉价的云存储还不够。如果企业的业务必须证明合规，那么还需要更多措施。典型的合规产品包括冗余数据中心、备份验证和报告、加密、强大的用户身份验证和WORM。...例如，一些备份供应商通过将数据从AWS EC2备份到S3上的廉价存储来为客户节省资金。但同一个应用程序可能需要几分钟才能将S3备份转换为虚拟机，这并不是企业在尝试还原虚拟机环境时希望听到的内容。
将先进的分析技术带到边缘 进行IoT数据分析的位置取决于带宽和延迟的问题：对于可以容忍某些延迟或不占用大量带宽的应用程序，例如收集设备运行的摘要数据，IoT设备会将数据发送到云或数据中心，结合历史表现和其他趋势对其进行分析...借助基于AI的功能，可以在整个生态系统(包括边缘设备，网关和数据中心，无论是在雾中还是在云中)中对IoT数据进行转换，分析，可视化和嵌入。...这种现实要求以不同的方式将分析应用于不同的目的，即多阶段方法。例如：高性能分析对静态数据，云计算或存储中的静态数据起到了很大的作用。...该工具将自然语言数据与计算机视觉相结合，使宝贵的医务人员更加高效。 支持AI的IoT的大部分价值在于可以立即采取行动。在客户离开之前，向他们提供正确的报价。在批准可疑交易之前，先对其进行检测。...为了监视，诊断和处理单个设备(例如家庭自动化系统)，应尽可能在设备附近进行分析。将本地来源的，本地消耗的数据发送到遥远的数据中心会导致不必要的网络流量，延迟的决策并消耗电池供电的设备。
服务中断 - 公共云运营商为了提供最方便，最经济高效的而定时进行技术升级，如果此类升级服务需求旺盛，可能会对您（部署在共有云上）的服务产生严重影响。...在支出上数据中心的运营，硬件和功耗方面的支出大致各分成三分之一，大幅提高硬件利用率同时降低运营成本的解决方案会变得非常经济高效。 数据寿命 - 将数据长时间保存在公共云中的代价可能是高昂的。...您正在考虑解决方案中捆绑的每个节点的基本操作系统？ 您能简单地将新节点安插到您的基础架构中，并自动在云环境中安装，配置和使用这些资源吗？ 操作系统在节点下的安装是否完全自动化？...站点管理和维护 理想情况下，企业云解决方案可以自动执行与静态数据中心管理和管理相关的大部分手动任务，并提供强大的工具来处理需要人机交互的任务。...具体问题要问： 将现有的系统管理策略和功能整合到云中有多容易？ 系统是否与现有的目录服务集成？
互联网+”加速了云计算的普及，目前约有 80% 的企业用户将其IT系统运行在云中。与此同时，人工智能和物联网的发展，带动了海量终端以及海量数据交互分析的需求，进一步加速了云计算市场和技术格局的改变。...大数据、人工智能、物联网等新技术的快速发展，推动着云计算与边缘计算在架构和技术上的融合，以满足高性能计算、大数据分析的需求，以及智能终端对数据的快速采集、实时分析，最大限度地挖掘企业的业务创新能力和发展潜力...尽管云计算拥有“无限”的计算和存储资源池，但当面对广泛分布的大量终端及其所采集的海量数据时，也不可避免会遇到诸如核心网络拥堵、高延迟以及可靠性无法保证的难题。...为此，作为云计算的延伸扩展，雾计算（Fog Computing）的概念应运而生。雾计算的原理是通过使用边缘网络中的设备，让基于云的服务可以离物联网和传感器更近。...通过雾计算，可以将一些并不需要放到云上的数据在网络边缘层直接进行处理和存储，提高数据分析处理的效率，降低时延，减少网络传输压力，提升安全性。 此外，边缘和核心网络的组件都可以作为雾计算的基础设施。
02 雾计算与边缘计算 雾计算(Fog Computing) 这个概念由思科在2011首创，是相对于云计算而言的。...边缘计算的起源可以追溯到上个世纪90年代，当时Akamai公司推出了内容传送网络(CDN)，该网络在接近终端用户设立了传输节点，这些节点能够存储缓存的静态内容，如图像和视频等。...边缘计算的处理能力更靠近数据源，其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。...某些应用程序可能会收集大量数据，这些数据被发送到中央云服务的成本很高。 但是它们收集的数据中可能只有少量是有用的。 如果在网络边缘进行某些处理并且仅将相关信息发送到云，则可以有效降低成本。...雾计算和边缘计算都涉及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。 ? 04 雾计算与边缘计算的使用方式不同 我们可以看到，这两种技术非常相似。
可以通过其他地方托管的逻辑来更好地完成此工作，例如，在仓库中的一小组服务器或位于仓库地理区域中的私有Fog中。 将订单处理限制在仓库中适合于设施的上下文边界。但是，还有进一步的升级。...在智能叉车和仓库场景中有三个数据交换点：智能叉车，本地仓库私有云（又名Fog）和协调供应链的ERP系统。ERP系统托管在安全的全球云中。 智能叉车的目的是从仓库托架中检索商品调色板。...为了满足需求，本地私有云将特定的订单信息发送到智能叉车。 本地私有云跟踪智能叉车的移动。...此外，当智能叉车将商品调色板带入仓库码头并将其装载到卡车中以交付给客户时，本地私有云会发送与客户订单相关的ERP系统信息。 全局云中的ERP将有关要执行的订单的信息发送到仓库Fog。...让我们根据端点检查数据分段。 私有雾和云之间的数据交换 私有雾与托管在全球云中的ERP系统之间的细分存在很大差异。最显着的区别是应用于数据交换的时间敏感性程度。
硬件计算处理是一个更具成本效益的数据存储替代方案，它允许大部分的数据管理和处理在网络的边缘或雾区（fog area），可以更靠近数据源而不是深入云网络。...遗憾的是，很多公司不会在物联网数据迁移到云之前对数据进行加密。...通过将密钥与余下的物联网数据存储的地方分隔开，公司可以有效的保护谁可以访问数据。在很多情况下，这也意味着限制负责存储物联网数据的供应商的访问。...将密钥和加密数据分开 HSM在确保物联网产生的数据安全保存在云中发挥着至关重要的作用。HSM不仅可以生成密钥，还在主密钥周围提供安全的包装，所有这些都在一个安全和防止篡改的环境中进行。...在云中存储安全数据的一个明确信息是确保你将加密密钥和加密数据分开。全球最大的两家云服务提供商同时提供云存储和HSM服务。
接下来，我们试图从使用照片标题在全文检索服务中找到与输入的照片相似的照片。如果登录用户是Storyblocks的会员，我们会去账号服务中查找用户的相关信息。...最后，我们会把页面访问数据发送到数据“firehose”，以便存储到我们的云存储系统上，并最终落地到数据仓库中。数据分析师会使用数据仓库中的数据来解决商业问题。...它给大家提供了查询关系型数据集的标准方法。SQL数据库将数据存储在通过公共ID（通常是整数）连接在一起的表中。让我们来看一个存储用户历史地址信息的例子。...典型的管道有三个步骤： APP发送数据，典型的关于用户交互的事件，数据发送到“firehose”——提供获取和处理数据的接口。原始数据通常需要进行转换、增强并发送到另一个firehose。...原始数据和转换/增强后的数据都被保存到云端。AWS Kinesis提供了一个名为firehose的设置，可以将原始数据保存到其云存储（S3），配置起来非常容易。
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