揭開物聯網邊緣計算的迷霧
如果你在物聯網領域，毫無疑問你會聽到“霧計算”和“邊緣計算”這兩個詞最近被丟擲。什麼是霧和邊緣計算，它們與物聯網有什麼關係？
霧計算和邊緣計算不僅僅是流行語，而是目前在物聯網部署中使用的真實系統設計。隨著物聯網進入全球各地的業務，許多行業發現霧和邊緣計算可以填補傳統的以云為中心的物聯網設計所遺漏的空白。
傳統的物聯網架構
在傳統的物聯網模型中，大量低功率感測器和執行器與物理世界相互作用。這些裝置體積小，功耗低，無線，輸出或輸入少量狀態資訊，如溫度，壓力或溼度。
這些資料由閘道器裝置收集並傳送到雲進行處理。然後，分析的資料用於指導業務流程或用於通過執行器裝置與物理世界互動。
這種架構很容易理解，理論上也很有意義，但在實踐中，這種部署方式非常有限。大多數行業沒有必要，資源或技術專業知識來部署這些部署所需的數百，數千或數十萬個低功率裝置才能生效。
已經對這種模型進行過實驗的企業發現，簡單，低功耗裝置提供的原始資料可能會非常龐大，佔用大量網路頻寬，信噪比低。
霧計算
在霧計算中，資料處理不僅發生在雲資料中心，還發生在區域網層。在最嚴格的霧計算意義上，閘道器裝置不僅會將資料路由到雲，還會執行分析，壓縮和過濾，以減少傳送的資料量，從而更有效地利用網路頻寬。終端裝置可能仍然是簡單的節點，如傳統的以云為中心的物聯網模型，但只有可用的資料被髮送到雲，而其餘的被過濾掉。
除了減少上游網路使用外，霧計算還允許更直接的反饋。對於製造，石油和天然氣以及與物理過程互動的許多其他應用程式至關重要。資料不僅被髮送到雲，還被分析並在LAN層使用以驅動實時程序。
與傳統的基於雲的物聯網模型相比，霧計算為實時流程提供了更好的網路延遲，因為處理髮生在區域網上。它還可以更好地利用雲端計算網路頻寬和處理能力，因此成為一種越來越流行的部署物聯網的方式。
邊緣計算
邊緣計算和霧計算有時可互換使用，因為它們都將資料處理從資料中心推出; 但是，從更嚴格的意義上講，它們是不同的系統架構。雖然霧計算側重於閘道器和LAN級別的資料處理，但邊緣計算會將資料處理一直推送到網路邊緣。
從某種意義上說，消費電子產品是與我們介面的相對強大的裝置，可以說是邊緣計算的一種形式。當我們使用智慧手機應用程式，訪問我們的Gmail帳戶或檢視我們的Facebook提要時，我們在某種意義上執行邊緣計算。我們正在傳送和請求在我們自己的裝置上處理的有用資料，並通過網際網路以壓縮形式傳送到雲資料中心。
然而，雖然消費者雲確實從網路架構的角度反映了邊緣計算，但術語邊緣計算通常指的是工業應用。為智慧閥門，自動化控制器或IP攝像機等裝置新增智慧，並將它們連線到網際網路，可實現寶貴的實時處理，如壓力控制，製造流程或面部識別，同時有價值且相關的業務資料仍然傳遞到雲端。
邊緣計算在最嚴格的意義上處理能力發生在邊緣也具有最直接的網路架構的好處。邊緣裝置不是在中央閘道器裝置上收集和處理來自邊緣裝置的資料，而是處理他們需要的內容並將其餘部分直接傳送到雲。
最後，邊緣計算通常具有較低的裝置數量，通常不會超過公司已經使用的數量，這有助於使其成為一種流行且實用的物聯網部署方法。
物聯網已實施
隨著企業試驗物聯網，許多人發現物聯網計算的理想化，以云為中心的模型並不適合他們的技術或業務需求。相反，將資料處理推向更靠近網路邊緣可以改善網路頻寬和雲資料處理能力的使用。
邊緣和霧計算提供了兩種系統架構，可以減少網路延遲，實現實時反饋，並且通常比傳統的以云為中心的物聯網架構更易於部署當今的業務。