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物联网应用需要雾计算的五个理由

是说芯语 2019-08-01 14:21:12阅:242

在讲文章之前,我们先来了解下什么是雾计算:

百度权威资料:

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。

如今,许多物联网系统装备不足,无法处理即将上线的数十亿物联网设备所产生的数据量。

物联网(IoT)的爆炸性增长建立在计算能力和资源无限的前提下,只有云服务才能提供。尽管云计算模型具有强大的功能和覆盖范围,但它不适用于时间紧迫的应用和互联网连接较差的应用。

为此,Cisco创建了一个术语——雾计算(Fog Computing),用它来描述在云和物联网边缘设备之间称为雾层的中间层设备上的计算。雾层由雾节点组成,这些节点基本上是工业控制器、网关计算机、交换机和提供计算能力、存储和连接服务的I/O设备。雾计算模型将云扩展到更靠近设备所在网络的边缘,并促进边缘智能。

Moxa公司产品经理Ryan Teng在一篇文章对物联网应用需要雾计算的五个理由做了如下的阐述:物联网中的云计算是针对集中数据处理的,相比之下,雾计算的重点是将计算能力、存储容量、设备控制能力和网络能力移近设备。

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有些端设备分散的IoT系统不必长期连接云端系统,但对低延迟性要求较高。对于这种系统,雾计算是不二之选。还有一些IoT应用经常会生成TB级数据,且难以将这些数据发送至云端,也难以接收云端返回的数据,对于这种情况,同样更适合采用雾计算模式。

云计算适用于

对时间要求不严格、无需实时响应的应用,如:

o 大数据分析和仪表盘

o 数据/模式分析和机器学习

o 模拟和优化

o 预测性维护

o 长期数据存储

雾计算适用于

对时间要求严格、需要实时响应的关键应用,如:

o 数据采集和预处理

o 状况监控

o 基于规则的决策

o 短期数据存储

对于地理位置分散,数据处理量大,且要求快速响应的 IoT 应用,更适合部署云资源和雾资源结合的混合模式。

IoT应用需要雾计算的原因

不得否认,云计算将继续发挥其作用。IoT应用的部分功能更适合由云计算提供支持。不过,雾计算模式也能为IoT应用带来独特优势。

1、低延迟性

将所有设备数据传送至云端进行处理和分析,耗费的时间从几分钟到几天不等。如果您的IoT设备每天产生1 TB的数据,那么您需要花费数天时间,将数据传输至云端进行处理,并获得可用的分析结果。此时,您可能已经错失采取行动的良机。

如今的商业应用要求反应速度在数秒、甚至数毫秒内。工业IoT等时效敏感型应用需迅速处理设备数据,从而及时采取正确行动。相较于云计算模式,雾计算能够将延迟降至最低,帮助您迅速作出决定。

2、 安全性

从边缘网络向云端传输敏感的运营数据,无论是数据还是边缘设备均面临风险。IoT系统需配置多层安全保护,保证数据安全地传输至云存储系统。而在边缘处理数据能防止数据外泄并提高反应速度。

3 、数据完整性

云计算模式会将数据存储与处理服务外包。由于各关键应用的敏感信息均存储于公共云平台,能否确保数据完整成为IoT的重要关注点。云存储服务商通常不会透露存储器的地理位置。此外,通过互联网将数据从设备传输至网关、再传输至云的过程具有安全风险,可能导致数据损坏或遭遇未授权访问。

4、数据传输与宽带的成本

将大量数据从网络边缘传输至云服务器,所需费用可能让企业望而却步。例如,普通的海上石油平台每天可产生1至2 TB的数据。这些数据最常见的传输方式是通过卫星连接,传输速度在64 Kbps到2 Mbps之间。照此速度,将一日产生的数据从石油平台传输至中央存储器,需花费12天以上的时间。长期如此,每日数据传输产生的通信成本将令企业不堪重负。

5、偏远地区独立操作

使用雾计算模式,当中央系统不可用时,偏远地区的系统可独立运行,减少停机的可能。比如,当网络中断、无法连接云端时,可利用现场的本地计算设备处理和分析数据。连接恢复后,再将处理后的数据传送至云端,以便长期存储。

雾节点对雾计算的作用

雾节点是雾计算模式的核心。雾节点指地理位置、网络位置分布广泛,拥有丰富资源的设备。随着IoT不断发展,几乎进入所有业务领域,高速数据处理、大数据分析以及快速反应能力正日益成为IoT应用的基本需求。仅依靠现有的中心化云模式难以满足上述需求,而具备去中心化结构的雾计算能为边缘网络提供计算和应用服务,从而缩短反应时间。雾节点弥合了运营技术(OT)和信息技术(IT)间的鸿沟。

关于雾节点理想配置的讨论一直持续不休,但无可争议的是雾节点应发挥以下关键作用:

- 接收IoT设备的实时数据

- 运行IoT应用,进行实时分析

- 在毫秒内响应请求

- 在必要数据传输到云端前,临时存储数据

- 定期汇总从设备处采集的数据,并发送到云端

- 将云端应用部署到分布在不同地点的设备

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雾计算的理想配置是具有工业级可靠度的智能网关(计算机或路由器),同时配备Linux和Docker开源容器,内嵌供应商专有应用。Linux开源平台可轻松将IoT应用移植到IT基础设施上,同时可支持多家供应商,具备可编程功能。一些解决方案供应商建议在操作系统和应用之间加入抽象层,以便在雾节点上轻松部署和管理应用。凭借这些特性,雾节点可智能处理传感器和现场监控器产生的大量数据,仅将关键数据或数据总结发送到云端。

雾解决方案

雾计算解决方案可以提供强大的数据采集和设备控制平台,其中包括工业级Linux。为满足民用基础设施项目(如发电配电、水力、油气、交通运输和自动化等)对长期解决方案的需求,与行业领先者合作,致力于创建一个安全可靠、基于Linux的嵌入式软件平台,并保证可持续使用10年以上。最终目标是创建一个开源平台,便于管理和监控IoT民用基础设施,确保平台安全可靠,具备可伸缩和可持续性。

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