雾计算工作组发布雾计算参考架构

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基于物联网技术的雾计算详细解析

基于物联网技术的雾计算详细解析
近年来，各种计算应运而生，云计算、雾计算、霾计算、边缘计算、认知计算等。

这些计算的出现，与各个行业当中扮演着不同的角色，发挥着不同的作用，它们在一定程度上是相辅相成不可或缺的技术发展需求。

雾是更贴近地面的云
以雾计算为例，雾计算起初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)提出，灵感来自雾的朦胧这一形象的比喻来阻挡黑客入侵。

而让雾计算得到广泛传播和应用的是一家美国思科公司，思科公司把雾计算重新定义和运用，成为了一种面向物联网的分布式计算基础设施，将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，它使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的见解。

在雾计算模式中，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，它是云计算的延伸概念。

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。

雾网络架构

收到来自节点的数据速率
不借助中继节点，速率为
社交图模型
联盟博弈
数学表达式
博弈参与者集合
可行协作策略空间=
V
特征函数，s为博弈参与者的非空子集(一个联盟),V(s)对应到可行协作空间的子集 =
每个节点n在的偏好顺序,定义
优于
数学表达式 γ(n,M) 表示节点子集
中，
最倾向于选择的中继
无线视频雾网络
社交互惠与陌生人进行协作互惠
直接互惠
间接互惠
———应用智能电网
系统模型
物理图模型
mean
节点集合节点n对应的目的节点物理图
为选择的对节点n进行协作的中继节点
meaning {1,2,...,N} 与蜂窝基站确定发射功率
为n的中继节点集合, 为节点边集
W为信道带宽，为设备到设备的信噪比
p为任意长时间段，则若
时间0到s-1有m个非活跃网关
若
，最多一个网关分配信用零预算
在时间s前，这些网关可累积的信用总数
社交感知
mean
IOT D2D D4D 带内D2D和 D4D通信
Internet of Things,物联网 Device-to-Device Device-for-Device
meaning
传输概念
mean
meaning
随机线性网络编码(Random Linear Network Coding,RLNC)
让视频源对每k个源数据包进行网络编码(NC)
NC数据包选择(NC Packet Selection,NCPS)【NP困难】
根据相邻节点信息，决定每个节点选择哪些视频数据包来产生NC数据包，以及每个节点产生多少 NC数据包，这样利用最小的NC恢复流量来满足每个相邻节点给定的剩余丢包率需求。

云和雾任务结构-概述说明以及解释

云和雾任务结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述云和雾任务结构是近年来涌现出的两种重要的计算架构模式。

随着信息技术的迅猛发展和应用需求的不断增长，云计算和雾计算已成为不可忽视的重要领域。

它们的出现改变了传统计算模式，给人们提供了更高效、更灵活的计算和存储方式。

云任务结构是一种基于云计算模式的任务执行和数据存储方式。

它将任务和数据分布在云服务器集群中，通过云平台进行管理和调度，用户可以通过互联网随时随地访问和使用云任务资源。

云任务结构的特点是高度的灵活性和可扩展性，能够满足不同规模和需求的任务执行，并且具备高度的可靠性和安全性。

相对而言，雾任务结构是一种基于边缘计算模式的任务执行和数据存储方式。

它将任务和数据分布在边缘设备、传感器和边缘服务器等物理节点上，通过本地网络进行协同和管理，使得任务执行更加迅速和高效。

雾任务结构的特点是低延迟、高带宽和较强的实时性，能够满足对任务响应时间要求较高的应用场景。

本文将重点对比分析云任务结构和雾任务结构的优缺点，并比较它们适用的应用场景。

此外，本文也将探讨云和雾任务结构的未来发展趋势，包括技术发展前景和它们在社会经济中的重要性和潜在影响。

通过深入了解云和雾任务结构的特点和应用前景，可以为读者提供对于计算架构模式的更全面的理解和把握。

1.2文章结构文章结构：本文主要讨论云和雾任务结构的特点以及二者之间的对比和应用场景比较。

具体而言，文章将分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分将给出本文的概述、文章结构和目的。

首先，我们将对云和雾任务结构进行定义和解释，明确它们在计算领域的含义和作用。

接着，我们将探讨云任务结构和雾任务结构各自的特点，包括其优势和局限性。

在正文部分的第二节和第三节，我们将着重分析云任务结构和雾任务结构的定义和解释。

通过对它们的特点的详细阐述，我们将帮助读者更好地理解所讨论的概念。

在接下来的第二节和第三节中，我们将比较云任务结构和雾任务结构的优点和缺点，并对它们在不同应用场景下的比较进行详细论述。

云雾边缘计算

云雾边缘计算一、引言随着物联网（IoT）和5G/6G通信技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，对数据处理和分析的需求也日益增强。

传统的云计算模式由于其数据传输延迟和带宽成本问题，已经无法满足一些低延迟和高带宽需求的应用场景。

为了解决这一问题，云雾边缘计算（Cloud-Fog Edge Computing）应运而生。

云雾边缘计算将数据处理和分析的任务从中心化的数据中心转移到了网络的边缘设备上，从而大大提高了数据处理的速度和效率。

二、云雾边缘计算概述云雾边缘计算是一种将云计算能力扩展到网络边缘的分布式计算模型。

它将数据处理和分析的任务从中心化的数据中心转移到了网络的边缘设备上，如终端设备、网关、路由器等。

这种计算模型利用了边缘设备的计算、存储和通信能力，实现了更快速、更高效的数据处理和分析。

同时，云雾边缘计算还具有低延迟、高带宽、低功耗等优势，能够满足各种低延迟和高带宽需求的应用场景。

三、云雾边缘计算架构云雾边缘计算的架构主要包括以下几个部分：1.终端设备：这些设备收集各种数据，包括传感器数据、视频数据等。

2.边缘节点：这些节点是网络的边缘设备，如网关、路由器等。

它们负责接收终端设备的数据，并进行初步的处理和分析。

3.雾计算节点：这些节点是比边缘节点更高级的计算节点，具有更强大的计算、存储和通信能力。

它们可以对经过初步处理的数据进行更深入的分析和处理。

4.云计算中心：这是整个架构的最高层，负责管理和调度整个架构的运行。

它还可以进行最高层次的数据处理和分析。

四、云雾边缘计算的优势与挑战云雾边缘计算的优势主要体现在以下几个方面：1.低延迟：由于数据处理和分析的任务在网络的边缘设备上进行，大大减少了数据传输的延迟，提高了应用的实时性能。

2.高带宽：边缘设备可以就近处理数据，避免了数据大量传输到中心化数据中心的带宽成本问题，提高了数据传输的效率。

3.降低中心化数据中心压力：通过将部分数据处理和分析的任务转移到网络的边缘设备上，可以减轻中心化数据中心的压力，使其更加专注于高层次的数据处理和分析任务。

雾计算架构

雾计算架构
雾计算架构是一种新兴的计算架构，它可以将计算、存储和网络资源分布在不同的设备和位置上，以实现更高效、更快速、更稳定的数据处理和数据传输。

雾计算架构的核心思想是将传统的云计算架构延伸到物联网边缘，使得计算能够更加接近数据源，从而降低数据传输和数据处理的延迟和成本。

雾计算架构的主要组成部分包括边缘设备、边缘网关、雾计算节点和云计算中心。

边缘设备可以是传感器、摄像头、智能手机等各种智能终端，它们负责采集数据和执行简单的计算任务。

边缘网关则是连接边缘设备和雾计算节点的桥梁，它可以对数据进行一些预处理和过滤，以减轻雾计算节点的负担。

雾计算节点是位于网络边缘的计算节点，它可以执行更加复杂的计算任务，并且可以将计算结果传输到云计算中心进行进一步处理和存储。

相比于传统的云计算架构，雾计算架构有以下优势：首先，雾计算架构可以提供更低的延迟和更高的带宽，因为计算和存储资源更加接近数据源。

其次，雾计算架构可以更好地满足数据安全和隐私保护的需求，因为数据可以在边缘设备和边缘网关上进行处理，而不必将数据传输到云计算中心。

最后，雾计算架构可以更加灵活地应对不同的应用场景和业务需求，因为计算资源可以根据需要在不同的设备和位置上进行分配和调度。

总之，雾计算架构是一种面向物联网边缘的新兴计算架构，它可以提供更加高效、更加安全和更加灵活的计算和数据处理服务，为各
种应用场景和业务需求带来更多的可能性和机会。

雾计算

雾计算（fog computing）雾计算是相对于云计算而言提出的一个概念。

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，又名fogging，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。

这种集中意味着数据可以在本地智能设备中进行处理而不需要发送到云中进行处理。

雾计算是处理连接互联网的设备数量不断增加的需求的一种途径，它有时也指物联网(IoT)。

在物联网场景下，任何一个自然或人造对象都可以被分配一个IP地址并具有在网络上传输数据的能力。

类似的这些事物可以创造大量数据。

Cisco提供了一个喷气发动机的例子，他们说在一个半小时内可以就其性能和状态创造10千兆字节（TB）的数据。

传送所有数据到云中并传回响应数据带来大量对带宽的需求，这需要一个相当长的时间并可能遭受延迟。

在雾计算环境中，大量处理将在一台路由器中发生，而不必进行传输。

雾计算将云计算模式扩展到网络边缘。

虽然雾计算和云计算使用了相同的资源（网络、计算和存储），也共享了许多相同的机制和属性（虚拟化、多租户），但这种扩展是有意义的，因为其中存在的一些根本性差异导致雾计算被开发出来：为不符合云计算模式的应用程序和服务定址。

这些应用程序和服务包括：• 应用程序要求非常低的和可预测的延迟时间。

云计算从很多实现细节方面释放用户，包括计算或存储发生的精确位置信息。

然而，这种自由是可以选择的，当一个显著程度的延迟不可接受时（比如游戏、视频会议），遇到很多这类情况，自由又变成了不利因素。

• 地理上分布式应用程序（管线监测、监测环境的传感器网络）。

• 快速移动应用程序（智能互联车辆、互联铁路）。

• 大型分布式控制系统（智能电网、互联铁路、智能交通信号灯系统）。

基于雾计算的NB—IoT框架、关键技术及应用

基于雾计算的NB—IoT框架、关键技术及应用作者：张红王玉峰来源：《中兴通讯技术》2017年第01期针对窄带物联网（NB-IoT）技术特点和业务类型，提出了基于雾计算的NB-IoT网络架构，通过为NB-IoT接入点（AP）配置雾计算设备，将接入点升级为具有存储和计算能力的雾接入点（F-AP），使得数据收集、传输、处理和计算更靠近终端设备，提高应用系统的响应速度，节约网络带宽。

雾计算；AP；NB-IoTConsidering the technical characteristics and service types of narrowband Internet of things （NB-IoT）， NB-IoT system architecture based on fog computing is proposed in this paper. By configuring a fog computing device for the NB-IoT access point （AP）， the access point is upgraded to a fog access point （F-AP） with storage and computing power. In this way， the data sensing， transmission， processing and computing can become much closer to the end devices，and the latency and network congestion can be significantly decreased.fog computing； AP； NB-IoT截至目前，蜂窝网已覆盖全球90%的人口，覆盖超过50%的地理位置[1]。

基于现有的蜂窝网络，运营商完全能够提供一个非常有竞争力的物联网技术，即窄带物联网（NB-IoT）[2]。

科技讲解雾计算

快速反馈分析
移动设备作为雾计算的一环，能够快速将众多复杂情况快速反馈到最近的节点服务器进行处理，提高效率。
实时互动
更加方便的计算和便携式设备的相互配合，能够高效的实现实时互动，极大增强了生活娱乐的体验感。
03
雾计算干什么
雾计算干什么
多个设备聚集在一起，连接到单个计算节点上，形成一个较小的网络节点。这在某些情况下，单个设备是分配给单个计算节
更高效
切都无忧
你需要的，我能提供
蚂蚁也有大用途
02
雾计算有什么
雾计算有什么
雾计算有什么
雾计算有什么
直接通信
对于雾计算来说，手机和其他移动设备可以互相之间直接通信，信号不必到云端甚至基站去绕一圈，
精确位置感知
便携设备提供的精确位置，能够为无人驾驶，地图导航等应用提供更加准确的信息。
当你行走时，在X坐标轴向前移动时Y坐标上有轻微的变化。手机传感器传来的坐标数据能够形成一个模式来检测一个完整的步行周期。使用这些模式，我什么
THANK YOU
运用的设备就是小型服务器或路由器，是处于大型数据中心与终端用户之间的设备。
辅助云计算
云计算的概念延伸，弥补传统云计算的弱点，提高效率。
去中心化
数据，数据处理，应用程序集中在网络边缘设备中，而不是几乎全部在云服务器中。
节点数量化
强调设备数量因素，不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。
雾计算是什么
雾计算
云计算
海计算
边缘计算
定义
一种面向物联网的分布式计算基础设施，可将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，它使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的见解。

雾计算技术

雾计算技术雾计算技术是一种新兴的计算模式，旨在将计算资源从传统的集中式数据中心转移到更靠近数据源的边缘设备上。

这种技术的出现，为解决传统云计算模式面临的延迟、带宽消耗、数据安全等问题提供了新的解决方案。

本文将从雾计算技术的定义、特点、应用场景和发展前景等方面进行探讨。

一、雾计算技术的定义雾计算（Fog Computing）是一种分布式计算模式，其核心思想是将计算资源和存储资源从云端数据中心延伸到边缘设备上，实现在边缘设备上进行数据处理、分析和存储的能力。

与传统的云计算模式相比，雾计算将计算和存储资源下沉到边缘，与数据源更加接近，从而降低了延迟、减少了带宽消耗，并提供了更好的数据安全性。

1. 边缘计算：雾计算将计算资源下沉到边缘设备上，实现在离数据源更近的位置进行计算和存储，大大降低了数据传输的时延。

2. 分布式架构：雾计算采用分布式架构，将计算任务分散到多个边缘设备上执行，提高了计算效率和系统的可靠性。

3. 自适应性：雾计算系统能够根据网络和计算资源的变化自动调整任务的分配和调度，保证系统的高效运行。

4. 数据安全性：雾计算将数据处理和存储放置在边缘设备上，减少了数据在传输过程中的风险，提高了数据的安全性。

三、雾计算技术的应用场景1. 物联网：物联网中的大量传感器和设备产生的海量数据可以通过雾计算技术进行实时处理和分析，实现智能化的监测和控制。

2. 车联网：雾计算可以将车载设备上的计算任务下沉到车辆边缘，实现实时的数据处理和决策，提高车联网系统的安全性和效率。

3. 工业自动化：雾计算可以将工业控制系统中的计算任务下沉到生产线边缘设备上，实现实时监控和故障预警，提高工业生产的效率和安全性。

4. 城市管理：通过雾计算技术，可以实现城市中各种传感器数据的实时处理和分析，为城市管理者提供更准确的决策依据，提高城市管理的效率和质量。

四、雾计算技术的发展前景随着物联网、车联网等新兴技术的迅猛发展，对计算和存储资源的需求越来越大，传统的云计算模式已经无法满足实时性和安全性的要求。

雾计算平台的软件构架分析与应用研究

云计算和雾计算都具有很强的可扩展性。云计算可以通过增加服务器的数量或提高服务器的性能来提高计算能力，以满足不断增长的数据处理需求。而雾计算也可以通过增加终端设备的数量或提高终端设备的性能来提高计算能力。因此，无论是云计算还是雾计算，都可以根据实际需求进行灵活扩展。
云计算和雾计算都具有很高的安全性。在云计算中，数据被存储在远程的服务器上，用户可以通过加密技术来保护数据的隐私和安全。而在雾计算中，由于数据是直接在终端设备上进行处理的，因此可以更好地保护数据的隐私和安全。同时，由于雾计算中的终端设备数量众多，使得攻击者难以找到目标，从而提高了系统的安全性。
尽管云计算和雾计算有很多相似之处，但它们的应用场景却是不同的。云计算主要应用于大规模的数据中心、企业级应用等领域，而雾计算则更适用于物联网、智能家居、智能城市等应用场景。例如，在智能城市中，通过雾计算可以将交通信号灯、智能摄像头、传感器等设备的数据进行实时处理和分析，从而为城市管理和决策提供有力支持。
雾计算平台的软件构架分析与应用研究
目录
01 雾计算平台的发展历程及应用领域
03 参考内容
02
雾计算平台的软件构架分析
随着云计算和物联网技术的快速发展，雾计算作为一种新型的计算模式，正逐渐受到广泛的和研究。雾计算平台作为雾计算的核心组成部分，其软件构架的设计和应用对实现雾计算的高效运行具有至关重要的意义。本次演示将深入分析雾计算平台的软件构架，并探讨其应用前景。
此外，随着应用领域的不断拓展，雾计算平台的功能和性能也将不断优化和提升，以满足更多样化、复杂化的应用需求。
在安全性方面，随着技术的不断进步，雾计算平台将采取更加有效的隐私保护措施，如采用同态加密、差分隐私等技术，以保护用户数据的隐私和安全。在可靠性方面，雾计算平台将采用更加健壮的故障处理机制，提高系统的稳定性和可靠性。

边缘计算基本架构与关键技术

2.1.3 雾计算
雾计算（Fog Computing）一词最早出现于计算机网络安全领域。思科公司将其生动地定义为一种更接近“地面”的云计算：雾计算是云计算的一种扩展，在物联网终端设备与传统的云计算中心之间为用户提供计算、存储以及网络服务。雾计算基于分布式协作的框架。通过利用智能网关和路由设备等基础设施的计算、存储和网络资源，雾计算可以在最接近终端的位置提供服务。雾计算把云端的计算功能延伸到网络边际，化解可能出现的网络堵塞，以提高服务效率。
微云是源自于移动计算和云计算的一种新的架构。微云代表三层架构（即“移动设备层-微云层-云层”）的中间层。微云可被视为“盒子里的数据中心”，其目标是将云带到更靠近设备的地方。物理靠近是边缘计算的本质，微云的这个关键属性会对端到端延迟、经济可行的带宽、信任的建立及生存的能力产生积极影响。
2.1.4 微云
应用场景
MEC 主要致力于为应用降低时延，适合物联网、车联网、AR/VR 等多种应用场景。微云侧重于计算服务，它基于移动计算，主要针对移动性设备，适用于移动增强型应用以及物联网等诸多场景。雾计算依赖于智能网关和路由器等，可应用于移动和非移动设备。雾计算的应用场景为需要分布式计算和存储的物联网场景。
2.2.1 5G 通信技术
04 5G 之于物联网
OPTION
为了实现物联网大规模化，并在拥有此规模的同时保证其高效性，在大规模部署物联网服务时必须考虑到以下3 点。
2.1.3 雾计算
下图所示，云计算的系统在引入“雾层” 后架构可以分成5 层，分别是终端用户层（End UserLayer）、接入网络层（ Access Network Layer ）、雾层（Fog Layer）、核心网络层（ Core Network Layer ）和云层（Cloud Layer）。

什么是雾计算？把云和物体连接起来

什么是雾计算？把云和物体连接起来作者：暂无来源：《计算机世界》 2018年第8期雾计算把云计算的概念扩展到了网络边缘，非常适合物联网和其他需要实时交互的应用。

雾计算是一种网络架构的概念，它从产生数据的外部边缘延伸到数据被最终存储的地方，无论是在云中还是在客户的数据中心。

雾是分布式网络环境的另一层，与云计算和物联网（IoT）密切相关。

公共基础设施即服务（IaaS）云供应商可以被认为是高级别的全球数据端点；在网络的边缘，产生了来自物联网设备的数据。

雾计算是连接这两种环境的分布式网络的概念。

普渡大学工程学院院长MungChiang 是全国著名的雾与边缘计算研究专家，他解释说：“雾提供了数据被推送到云端的缺失环节，也满足了在边缘进行本地分析的需求。

”一些旨在推进该技术标准发展的厂商和研究组织成立了OpenFog 联盟，据该联盟，雾计算是“系统级的水平架构，把计算、存储、控制和网络相关的资源和服务分布在从云到物体的整条链路上。

”雾计算的优点从根本上说，雾计算框架的发展使得企业在处理数据方面有更多选择，选择在最合适的地方处理数据。

对于某些应用程序，需要尽快处理数据——例如，在制造业应用情形中，联网的机器应尽快对事件作出响应。

雾计算可以在设备和分析端点之间建立低延时网络连接。

与数据必须发送回数据中心或者云端进行处理相比，这种架构反过来也减少了所需的带宽。

它也可以用于没有带宽连接来发送数据的场景中，因此必须在靠近产生数据的地方进行处理。

还有一个额外的好处，从分段网络数据流到虚拟防火墙，用户可以把安全功能放在雾网络中，以保护数据。

雾计算的应用雾计算还处于正式部署推出的初期阶段，但是有各种各样的应用情形被认为是雾计算应用的理想场景。

联网汽车：半自主和自主驾驶汽车的出现只会让车辆产生的数据越来越多。

要想让汽车独立行驶，要求能够在本地实时分析某些数据，例如环境、驾驶条件和方向等。

其他数据可能需要送回制造商，以帮助改善车辆维护，或者跟踪车辆的使用情况。

开放雾计算参考架构安全问题初探

73ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD 2020.5设计应用esign & ApplicationD0 引言随着物联网、边缘计算、雾计算和云计算的相继部署，全球信息服务基础设施正在经历有史以来最大的变革。

长期以来，全球用户都严重依赖关键信息基础设施，因此基础设施的信息安全和服务可信度成为了关键问题。

智能设备的普及及其自身的物理脆弱性加剧了用户的担忧。

开放雾计算联盟（OpenFog Consortium ）通过在信息提供者和消费者之间插入安全可信的计算服务，可以大大降低安全风险，确保服务的可用性和及时响应性。

本文将从目标、特性和方法三个方面对开放雾计算参考架构（OpenFog RA ）进行概述，讨论开放雾计算部署过程中存在的安全问题。

1 开放雾计算参考体系架构2017年2月，OpenFog Consortium 发布了开放雾计算参考架构，该架构是一个水平的、系统级架构，它沿着云到物统一体分配用于计算、存储、控制和联网的资源与服务，同时，支持多个行业的垂直应用，使服务与应用能够更接近数据源。

此次发布的参考体系架构基于八项被称为“支柱”的核心技术原则，分别是安全性、可扩展性、开放性、自主性、RAS （可靠性、可用性和可维护性）、敏捷性、层次性和可编程性。

该参考架构满足了用于云到雾统一体的可互操作、端到端数据连接解决方案的需求。

2018年6月，开放雾计算参考架构已被IEEE 标准协会采纳为正式标准。

这种可扩展的计算架构建立在雾节点的基础上，雾节点是通信和计算实体，一方面支持硬件虚拟化和可信计算，另一方面支持安全通信和服务提供。

在终端设备之间的通信路径上可以部署多层雾节点，每个雾节点之间可以互相通信和协作以传播信息和计算服务，同时支持负载平衡、容错和对网络异常、安全攻击的及时响应。

2 开放雾计算的安全目标及存在问题2.1 开放雾计算的安全目标开放雾计算参考架构需要具备安全性，通过雾节点为那些不具备自我保护能力的设备和子系统提供安全与可信计算服务。

云边端雾融合计算架构

云边端雾融合计算架构
1.云计算：云计算是基于互联网的一种信息处理和交付方式，以数据中心为核心，通过虚拟化技术将计算资源进行集中管理
和调度，提供基础设施、平台和软件等各种服务。

云计算的特
点是强大的计算能力、高效的数据存储和处理能力，适用于大
规模的数据处理和分析任务。

2.边缘计算：边缘计算是将计算、存储和网络等资源放置在
物理边缘，靠近终端设备，以减少数据传输时延和网络负载，
提高系统的响应速度和可靠性。

边缘计算的特点是位置灵活、
数据处理能力有限，适用于实时数据处理和较低计算负载的场景。

3.雾计算：雾计算是一种介于云端和边缘之间的计算模型，
它将一部分云计算的功能和服务下放到云边，接近数据源和终
端设备，以提供更快速和可靠的计算服务。

雾计算的特点是高
速的数据传输、低时延和更好的安全性，适用于对数据实时性
要求较高的场景。

降低数据传输时延2.：将计算资源放置在边缘和雾端，可以
实现数据的本地处理和分析，减少数据传输到云端的时延，提
高系统的响应速度和实时性。

增强数据安全性4.：将计算资源放置在边缘和雾端，可以减
少敏感数据的传输和存储，提高数据的安全性和隐私保护。

雾计算是怎么回事？

雾计算是怎么回事？全文字数：1954 字预计阅读时间：5 分钟随着互联网、移动通信网和物联网技术的快速发展和全面推广，人们的工作、生活环境正在经历日新月异的变化，数字化和网络化的应用服务日益普及，可视化和智慧化的未来社会初见端倪。

在这样的大趋势下，人们对数据处理、信息提取、知识发现、智能优化和实时决策等有了更高要求。

云计算、雾计算和边缘计算技术的研发和应用，正是契合了这种需求。

什么是雾计算互联网、移动通信网和物联网等技术催生了丰富多彩的新产品和新服务，也产生了与城市管理、安全监控、环境检测、健康医疗和个人生活等密切相关的海量数据。

为了能够及时有效地处理这些数据并提供高质量服务，需要实现资源可视化和网络智能化，即通过资源共享机制和协同服务架构，充分利用网络环境中分散存在的计算、存储、通信和控制等资源，有效提升用户体验，这就是雾计算技术。

雾计算可以有效地对本地物联网数据实施分布式、实时性的智能处理和决策。

云计算也有局限云计算技术往往采用集中式服务模式，即所有的服务响应、数据分析和决策控制等功能都集中在云计算中心。

如果把智能物联网比作一家公司，云计算模式相当于由最高管理者（比如总裁）处理一切事务、作出所有决策，而一线工作人员和中层干部分别负责收集和传递全部数据，他们都没有进行分析、判断和决策的能力或权限。

很显然，云计算依赖于海量数据的实时采集和宽带网络的快速传输，再利用计算资源、智能算法和同步处理能力都非常集中的巨大优势，提供全局性数据分析、战略性策略规划和系统性决策优化。

但另一方面，云计算中心不但建设成本和运营费用高昂，而且空间上距离数据产生的实际位置往往较远，也常受到数据采集不同步、通信数据包丢失、传输路径拥堵等因素影响，易发生数据处理、信息提取和智能决策的时延周期较长，关键性能指标的波动大、预测难等问题。

此外，云计算系统的抗毁性较弱，即云计算中心受到安全攻击时，整个系统会瘫痪并且很难快速恢复。

雾计算延伸了云计算作为云计算的延伸和拓展，雾计算技术充分挖掘和利用用户周边和通信网络中的资源，通常采用便捷灵活的分散式服务，可以实现低成本、本地化的实时数据分析和智能控制优化。

【前沿技术】美国防部发布雾计算和边缘计算需求

【前沿技术】美国防部发布雾计算和边缘计算需求往期回顾【前沿技术】什么是谷歌LaMDA?为什么有人相信它已经觉醒?【前沿技术】美国空军寻求信息环境中的指挥控制（C2IE）能力简介美国国防部研究与工程（R&E）能力原型办公室与空军研究实验室（AFRL）转型能力办公室（TCO）协调，将于2022年秋季举行一场聚焦于雾计算和边缘计算的虚拟解决方案会议。

会上，选定的创新公司将向政府代表介绍其技术和产品。

如符合国防部需求，就有可能被选中进行试点项目或试验。

在整个国防部企业中，平台配备了传感器网格，收集大量数据，以执行多域任务。

国防部需要变革计算技术来增加机载数据分析，限制通信延迟和成本，提高人类态势感知能力，实现适应性决策，并为数据收集和处理提供高效能计算和体系结构。

此外，国防部需要协同计算和前沿网络化能力，以融合多个空间、信号和报告。

1概念边缘计算是实时处理传感器数据所需的技术和能力的集合，可以从数据中产生见解，并通过具有不同连通性级别的分布式应用程序与数据进行交互。

雾计算是一个选择性过滤器，通过将边缘数据发回到云进一步处理，从而在数据之间提供额外的数据管理和分析。

2解决方案空军实验室正在研究雾和边缘计算的解决方案，重点是人机界面，高效能计算和数据收集/处理架构以及协同计算、融合和网络化。

该实验室正在寻找能够在以下领域实现雾计算和边缘计算的创新技术：人机界面（HCI）：聚焦于计算机技术的设计，以促进人类（用户）和计算机之间的交互，从而提高任务性能。

雾与边缘计算为近端系统（物理上靠近用户的边缘节点，可以直接进行交互）和远端系统（物理上远离用户的边缘节点，必须通过网络连接进行交互）创造了新的人机界面挑战和机会。

雾与边缘计算也为实时或近实时任务的人机界面利用带来了挑战和机遇。

空军实验室正在寻找创新的解决方案，从而：•感知和适应用户的认知、生理和生理状态，任务和目标，当地的自然环境，社交和团队互动以及偏好；•允许灵活使用：良好的尺寸、重量和功率（SWaP）效率，根据平台或问题规模进行扩展，可更新、可重构的架构/软件，降低用户培训要求；•支持处理和显示：实时或近实时、多方面的信息，潜在的相互关联的信息；•提供自动化和可解释性：对数据的解释或总结，计划、反应和决策；•智能多模态显示：高度动态的数据，体量大、异构和多维的数据集，异构和互连的数据。

基于播存结构的雾架构内容协同分发机制

基于播存结构的雾架构内容协同分发机制扈晓娜;杨鹏;刘旋【摘要】Fog computing is a computing paradigm that pushes cloud services to the user's edge.It mainly accelerates content distribution through the method of users' passively pulling content,and lacks active push capacity.Therefore,we propose to use the active push with strong broadcast structure to assist the fog computing architecture and to achieve the active push of the content.Then,a collaborative content distribution mechanism based on software definition is proposed for distributed content distribution,which includes multi-granularity cooperative storage mechanism,software definition strategy and multi-node cooperative strategy in the domain.Finally,the prototype system was used for the experimental test and result analysis.The result reveals that the mechanism can reduce the user request delay and improve the user experience.%雾计算是一种将云服务推向用户边缘的计算范型,其主要采用用户被动拉取内容的方式来加速内容分发,缺乏主动推送能力.因此,提出利用具备主动推送力度强的播存结构来辅助雾架构以实现内容的主动推送.在此基础上,针对边缘内容协同分发,提出一种基于软件定义的内容协同分发机制,具体包括多粒度协同存储机制、软件定义策略和域内多节点协同策略.最后利用原型系统进行实验测试与结果分析,结果验证该机制能够高效减少用户请求时延,提升用户体验.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2017(034)010【总页数】7页(P1-6,65)【关键词】雾计算;播存结构;软件定义;协同分发【作者】扈晓娜;杨鹏;刘旋【作者单位】东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210000;东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189【正文语种】中文【中图分类】TP3近年来，“云计算”这个词语深刻地变革了IT学术界和产业界。

雾计算工作组发布雾计算参考架构

雾计算工作组发布雾计算参考架构OpenFog ConsorTIum 发布了其OpenFog 参考架构，OpenFog 的成员正在雾计算（fog compuTIng）领域工作，雾计算是使用最终用户终端设备或连接最终用户设备的边缘设备，以分布式协作架构进行数据存储（相较于将数据集中存储在云数据中心），或进行分布式网络数据包传输通信（相较于通过互联网骨干路由），或相关分布式控制或管理。

雾计算是由思科（Cisco）在2014 年所提出的概念，为云计算的延伸，这个架构可以将计算需求分层次、分区域处理，以化解可能出现的网络堵塞现象。

雾计算的应用和物联网（IOT）及智能联网（M2M）有密不可分的关系。

在物联网中，我们日常使用中的大多数设备将被彼此连接，例子包括我们的手机，可穿戴式健康监测设备，连网汽车和增强现实的设备，如Google 眼镜。

OpenFog 参考架构创建雾计算标准，以实现物联网（IoT）、5G 和人工智能（AI）应用的数据密集型需求。

OpenFog ConsorTIum 成立于1 年多以前，它是一个独立的非营利性组织，在其董事会指导下运行，其委员会以及相关的工作组由其成员管理。

雾计算与移动边缘计算（Mobile Edge CompuTIng，MEC）在很多方面有很大的相似性，它将数据中心的功能带到网络边缘。

OpenFog Consortium 执行董事Lynne Canavan 描述了雾计算和MEC 之间的以下主要区别：雾计算包括了无线和有线雾计算覆盖边缘网络，但也涵盖了边缘和云之间的访问以及可穿戴设备以及中间层雾计算处理移动/服务提供商之外的垂直行业MEC 标准主要是面向计算的，OpenFog Consortium 的参考架构还包括存储和。