云计算驱动了雾计算发展.docVIP

云计算驱动了雾计算发展 　　认为雾计算/边缘计算（MEC）是云计算的延伸，其发展源自物联网（IoT）实时反馈型应用需求的驱动，通过雾计算/MEC将数据采集、数据处理和应用分析程序集中在网络边缘设备中，使云端计算、网络、存储能力得以向边缘扩展。提出在IoT中采用中枢智能与边缘智能的两级架构，实现雾计算与云计算的协作，提高IoT处理效率 IoT；云计算；雾计算；IoT云平台；IoT网关 Fog computing/multi-access edge computing（MEC） driven by the real-time feedback application requirements of Internet of things（IoT） is the extension of cloud computing. Fog computing/ MEC centralizes data acquisition， data processing and application analysis on the edge of the network equipments， and extends cloud computing， networking， and storage capacity to the edge. The two layers architecture of IoT which contains central intelligence and edge intelligence is proposed in this paper. By this way， cloud computing and fog computing/MEC can be carried out in collaboration， and the processing efficiency will be improved. IoT； cloud computing； fog computing； IoT platform； IoT gateway 云计算、大数据、人工智能等技术不断发展和成熟，推动了传统行业的转型升级和增效，改善着人们的生活，物联网（IoT）也从简单的物与物连接向智能化方向转型。随着智能化的深入，开发者可以在智能分析的基础上为各行业提供特色的应用与服务，从而真正改变人们的工作生活方式。据Gartner报告预测，2020年全球智能连接数将达到1 000亿，市场规模达到3 000多亿美元，涵盖家居安防、环境监测、能源、车联网、等领域，IoT规模应用时机已经成熟 1 雾计算的发展来自于IoT 的需求 IoT应用可分为两种：一种是事后分析型，即通过IoT终端采集数据，并通过IoT专用网络或公网传送到云端，?c大数据结合进行数据采集和分析，这种应用往往是单向的，即以采集为主，不需要反向的数据传输；还有一种是实时反馈型，即不仅通过IoT终端进行数据采集和分析，还要在反向进行实时反馈，这类应用对时延和可靠性有更高的要求。目前的IoT架构仍然是以云为中心，主要特征是终端到云的通信，并在云端进行数据分析，即以事后分析型应用为主。随着IoT的发展，实时反馈型应用需求会更多，目前以云为中心的架构显然不能满足此类应用的需求 雾计算和边缘计算（MEC）应运而生，或者说雾计算的发展本质上是由于IoT的驱动。雾计算的提出使得整个架构从中枢智能向边缘智能转变，把数据采集、数据处理和应用分析集中到网络边缘的设备上，即雾计算将云端的计算、网络、存储能力向边缘延伸和扩展。云计算和雾计算在各方面的不同点如表1所示 2 雾计算的本质是“就近提 供服务”和“分布式智能” 与雾计算异曲同工的另一种技术是MEC。根据IMT 2020（5G）的描述，移动边缘内容与计算技术是在靠近移动用户的位置上提供信息技术服务环境和云计算能力，将内容分发推送到靠近用户侧，应用、服务和内容都部署在高度分布的环境中，从而更好地支持5G网络中低时延和高带宽的业务要求，主要就是IoT的场景。无论是雾计算还是MEC，本质都是“就近提供服务”和“分布式智能”，他们包括如下所述的一些主要特征 （1）本地在线分析，更好的实时计算能力，满足高时延应用（如IoT）； （2）更低时延和提高可靠性； （3）最大化安全和私密性； （4）更低的带宽需求，解决海量连接云端带宽拥塞； （5）数据的分布式处理，降低海量数据的储存需求； （6）位置感知：由于是近距离分布，可以较为精确地获取设备的位置信息； （7）更好地实现网络上下文信息的解析 从雾计算和MEC的特点，我们可以看到雾计算/MEC更适用于需要快速反馈的Io