High&NewTech:带你解读云计算、雾计算(Fog Computing)、边缘计算(Edge Computing)的前世今生(一)

简介: High&NewTech:带你解读云计算、雾计算(Fog Computing)、边缘计算(Edge Computing)的前世今生

云计算




      Cloud computing is a style of computing in which dynamically scalable and often virtualized resources are provided as a service over the Internet.


      云计算 (Cloud Computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。

云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。如今越来越多的应用正在迁移到“云”上,如我们生活中接触的各种“云盘”存储等等。


CC核心技术


      云计算(Cloud Computing)是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、 网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)、热备份冗余(High Available)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。


CC分类


      云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。

云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。

通过从提供服务的层次可分为基础设施即服务(Iaas)、平台即服务(Paas)和软件即服务(Saas)





雾计算(Fog Computing)


      雾计算更强调在设备的网关里处理数据,数据被雾计算收集到设备的网关,进而处理、存储,并将处理后的数据发挥需要数据的设备中。而边缘计算更强调“边缘”,也就是更靠近数据生成的设备端,雾计算则介于云计算和边缘计算之间。


      雾计算(Fog Computing),在该模式中数据、(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,由思科(Cisco)提出的。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这一名句。


      雾计算和云计算一样,十分形象。云在天空飘浮,高高在上,遥不可及,刻意抽象;而雾却现实可及,贴近地面,就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成,而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成,渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。


     雾计算的概念在2011年被人提出,在2012年被作了详细定义。正如云计算一样,雾计算也定义得十分形象。云是高高的天上,十分抽象,而雾则接近地面,与你我同在。雾计算没有强力的计算能力,只有一些弱的,零散的计算设备。


与CC比较


      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。数据的存储及处理更依赖本地设备,而非服务器。所以,云计算是新一代的集中式计算,而雾计算是新一代的分布式计算,符合互联网的“去中心化”特征。


      雾计算不像云计算那样,要求使用者连上远端的大型数据中心才能存取服务。除了架构上的差异,云计算所能提供的应用,雾计算基本上都能提供,只是雾计算所采用的计算平台效能可能不如大型数据中心。


边缘计算(Edge Computing)


       边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。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。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

      边缘计算,是一种分散式运算的架构。在这种架构下,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。或者说,边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。


      云计算就像是天上的云,看得见摸不着,像章鱼的大脑,边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端,更靠近用户。


边缘计算有着诸多先天优势


(1)、实时更快:更实时、更快速的数据处理能力。由于减少了中间传输的过程,数据处理的速度也更快。边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势,所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。

(2)、成本更低:边缘计算处理的数据是「小数据」,从数据计算、存储上都具有成本优势。

(3)、低宽带省流量:更低的网络带宽需求。随着联网设备的增多,网络传输压力会越来越大,而边缘计算的过程中,与云端服务器的数据交换并不多,因此也不需要占用太多网络带宽;边缘计算减缓数据爆炸和网络流量的压力,用过边缘节点进行数据处理,减少从设备到云端的数据流量。

(4)、高效:提升应用程序的效率。结合上面的三个优势来看,当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候,应用程序的效率也会大大提升。家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了,边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析,节能省时效率还高。

(5)、护隐私:边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性,这在今年 5 月欧盟通过史上最严格的数据保护法律之后意义重大。由于数据的收集和计算都是基于本地,数据也不再被传输到云端,因此重要的敏感信息可以不经过网络传输,能够有效避免传输过程中的泄漏。

(6)、节能省算力:AI+边缘计算组合的边缘计算不止于计算,智能化特点明显,另外云计算+边缘计算组合出击,成本只有单独使用云计算的39%。


EC的百家华山论剑


阿里巴巴:在2018年云栖大会·深圳峰会上,阿里云又搞事情,推出首个IoT边缘计算产品---Link Edge。


与IOT


      全球智能手机的快速发展,推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会,则是跟物联网发展相伴而生,边缘计算系统也因此应声而出。

     对物联网而言,边缘计算技术取得突破,意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。

    根据Gartner的技术成熟曲线理论来说,在2015年IoT从概念上而言,已经到达顶峰位置。因此,物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期,边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。


与自动驾驶


      随着数据量的继续增加以及数据处理多样化的要求,基于云端的大数据处理面临诸多挑战。

      以当下火热的自动驾驶汽车为例,从产品形态上看,自动驾驶汽车更像是一个「移动数据中心」。由于配备了非常多的传感器,汽车随时随地都在感知周围环境,从而源源不断地产生数据。汽车需要将这些数据实时处理,形成汽车行驶过程的指令。比如当汽车感知到右侧有车流汇入时,就需要实时计算出车速、车距(包括与右侧、左侧、前、后),进而下达指令,或是减速,或是并道,这一系列复杂的计算过程必须实时而且还需要低延时。此时,如果数据在云端服务器处理,那么数据传输过程中的任何的延时都可能导致一场车祸的发生。


与其他设备


     类似这样的数据处理需求正在变得越来越多,比如普通人类个体每天产生的数据量也以惊人的速度增长。预计到 2020 年,普通人每天平均产生 1.5GB 的数据,这些数据可能来自于智能手表、手环收集的运动数据,也可能来自智能手机收集的交通数据以及你浏览网页、社交媒体等产生的 Cookie 数据等等。新的数据需求也催生了新的技术/商业模式,这便是最近一两年来「边缘计算(Edge computing )」所产生的大背景。



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