2018年云的趋势：雾计算
每年的这个时候，每个人都在放出自己的“十大”预测。就像过去的几年一样，我是这个世界上只会放出一个的预测来展望未来的人。
预计到2018年，云计算会变成一种新的、更分散的形式，许多观察者和一些供应商(主要是思科)都将其称为“雾计算”。“我不想用新术语来解释这些产品，所以让我们切入正题，澄清正在发生的事情。”从本质上讲，云方面有一种运动，从大的集中式云，到更接近它们的数据来源的高度分散的云，并有助于减少延迟。
美国国家标准与技术研究所(NIST)的美国办公室已经用自己的一份文件对雾计算进行了对比，因此可以说它正式成为一件形态。NIST将雾计算定义为“位于智能终端与传统云或数据中心之间的水平、物理或虚拟资源范式”。这种模式通过提供无所不在的、可伸缩的、分层的、联合的、分布式的计算、存储和网络连接来支持垂直隔离的、敏感的应用程序。
雾计算支持基于云计算的智能终端的生态系统
上图描述了在一个基于云的生态系统服务于智能终端设备的大背景下的雾计算。值得注意的是，雾计算被认为是这种生态系统的很好的托管层。
雾使处理更接近边缘，雾可以指在中心云和外围设备之间的任何地方，它们是传感器、应用程序或移动手持设备。例如，正如NIST的论文所指出的，雾架构可能由“大型传感器网络来监测环境”组成。“电力智能电网是雾架构的另一个例子，”需要分布式计算和存储资源。
雾计算将在2018年以一种巨大的方式起飞，一项由OpenFog财团委托开展的 451 Research 预测，到2022年，雾计算市场预计将超过180亿美元，其规模将从2018年的10.32亿美元增长18倍。
还有一种趋势助长了雾计算，就是微数据中心的兴起。现在有这么多的可以被打包成小而密集的处理器，这样就可以将这些设备的网络部署为强大的节点。正如斯科特·富尔顿(Scott Fulton III)最近在一篇文章中解释的那样，这些小引擎将会为雾计算架构提供动力—，通过在需要的地方利用处理和分析能力，减少更集中的云架构所产生的潜在网络延迟。数千个非常小的数据中心，位于手机基站附近，作为亚马逊庞大的综合体之一的计算能力。这些小型数据中心可以为大型云服务提供一个有价值的替代方案。在他的文章中，Fulton引用了AT&T的生态系统和创新的副总裁Egal Elbaz，他说这是可行的，因为“发展到5G，超低的延迟和高的吞吐量”，以及“基于需求和消费的实时编排的能力”。
NIST的文档列出了雾与传统的、更集中化的云的主要区别，正如我们多年来所知道的那样：
位置感知和低延迟。“因为雾节点倾向于与IoT端点非常接近，因此对端点生成的数据的分析和响应比集中云计算要快得多。”
更广泛的地理分布。“与更集中化的云相比，云服务和应用程序的目标是广泛分布的部署。”例如，雾将发挥积极作用，为移动车辆提供高质量的流媒体服务，通过代理和在高速公路和轨道上的接入点。
实时交互。“重要的雾应用程序包括实时交互，而不只是批量处理。”
无线接入的优势。尽管雾计算是在有线环境中使用的，但在物联网中，无线传感器的大规模应用需要分布式分析和计算。由于这个原因，雾非常适合无线物联网接入网络。
非均匀性。雾节点有不同的形式因素，将被部署在各种各样的环境中，他们收集数据的设备也会因形式因素和网络通信能力而变化。
互操 51 29564 51 15287 0 0 5188 0 0:00:05 0:00:02 0:00:03 5187作性和生态。“对某些服务的无缝支持(实时流媒体服务是一个很好的例子)需要不同提供商的合作。因此，雾组件必须能够互操作，服务必须跨域联合。
NIST的报告还指出，雾和云之间会有大量的相互作用。“雾的定位是在数据的摄取和处理过程中扮演重要的角色，因为数据正在产生。”虽然雾节点提供了本地化，因此可以实现低延迟和位置感知，但云提供了全球集中化。许多应用程序需要雾本地化和云全球化，特别是分析和大数据。雾特别适合于实时流媒体分析，而不是通常在数据中心进行的历史大数据批量分析。
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