来源:防务快讯,作者:介冲
随着物联网的不断发展,云计算在快速处理不同网络上各种互联设备的大量数据方面存在不足。对于物联网来说,雾计算看起来更适合,美国国家标准和技术协会提供了有关雾技术和霾计算方面的定义和背景。
根据美国国家标准和技术协会的定义,雾计算将应用程序、管理和数据分析分散到网络上,通过为设备提供本地计算资源和为集中式服务提供网络连接,从而尽量缩短请求到响应之间的时间。它在多层架构中运行各应用程序,将硬件和软件功能分离和网格化,保证在执行智能计算和传输服务时能够为不同的应用程序进行动态重配置。
雾节点是雾生态系统的主要特征。这些节点可以是物理或虚拟的部件,它们与智能终端紧密相连,可提供数据管理和通信服务,将边缘层设备与计算源相连。雾节点可独立运行、支持分级结构,并易于管理和编程。
尽管云计算和雾计算之间存在许多相似之处,包括“即服务”(as-a-service)模型和部署选项,但美国国家标准和技术协会列举了以下有关雾计算的几个特征,与云计算平台相比,这些特征使得雾计算更适用于物联网应用:
1)情境位置感知和低延迟。由于各节点与边缘设备通常位于同一处,这些节点能够感知设备的物理和逻辑位置,能比云计算更快地分析和响应。
2)地理分布。雾计算能够更好地处理地理位置上分布的物联网设备所需的数据流服务。
3)异质性。雾计算支持收集和处理从多种类型网络获取的不同数据形式。
4)实时交互。雾计算采用实时交互而不是批处理。
5)可扩展性和灵活性。雾计算支持弹性计算、资源池、数据加载的改变和各种网络状态。
6)无线访问。雾计算适合无线物联网网络和移动设备。
美国国家标准和技术协会通过比较霾计算和边缘计算,进一步阐明了雾计算。霾计算被定义为驻留在网络结构中的子雾层,并且其节点更靠近边缘设备。它使用微型计算机和微型控制器将数据反馈到雾计算节点并可能反馈到集中式计算服务中。相比之下,边缘应用程序具有固定的逻辑位置,并可直接在少量外围设备之间直接传输数据。
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