没开玩笑：云计算之后是……雾计算
本帖最后由 june 于 2016-9-27 19:21 编辑雾计算，用百科来解释就是在该模式中数据、（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，是云计算的延伸概念。我们都知道，云计算是将大量数据放到"云"里去计算或存储。而这个“云”的核心就是装了大量服务器和存储器的“数据中心”。因此我们要维系这个云的话，就要耗费大量的电力，而消耗的这些电资源有90%都是被浪费掉的。随着大数据时代的到来，将会有越来越多的数据产生，这个时候想要在维持云计算就会变得很艰难了。而且再加上每次将数据传到“云”上，做完处理后再传回来，十分浪费时间。所以咯，“雾计算”应运而生。雾是更贴近地面的云
有人提出，设备生成的海量数据不应该是被发送到集中的位置，相反，数据的处理和应用程序的运行会在互联网的某个地方以高度分布的方式进行——即“雾计算”，它可能是任何地方，比如集中式数据，网络的边缘，或介于两者之间。最开始“雾计算”这个名字是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授起的，但他的目的是为了防黑客。但是后来思科接下了这个词，用于推销产品和网络发展战略。到2015 年 11 月， ARM 、思科、戴尔、英特尔、微软等几大科技公司联合普林斯顿大学成立了非盈利性组织 OpenFog Consortium （开放雾联盟），来加快开放雾计算的推广和普及。雾计算技术采用分布式的计算方式，将计算、通信、控制和存储资源与服务分布给用户或靠近用户的设备与系统。可以说，雾计算扩大了云计算的网络计算模式，将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘，从而更加广泛地应用于各种服务，是云计算概念的延伸。
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。
为什么思科提出雾计算？
要理解雾计算的意义，我们首先要知道云计算的优势与缺点。相比较之下，集中式的云计算允许人们高效、廉价地分享昂贵服务器资源，减轻企业用户的负担。但这也意味着每一个人都共享一个数据中心，企业需要建设超大型数据中心，而这就要求购买造价高昂的服务器。云计算对服务器的高要求，给服务提供商造成了很大的压力。随着越来越多依赖云计算的智能设备的出现，从云端到移动设备的数据传输变得越来越拥挤，它给我们带来了新的问题。分布式的雾计算恰好弥补了集中式计算在这方面问题的不足。雾计算在地理上分布更为广泛，而且具有更大范围的移动性，这让它适应如今越来越多不需要进行大量运算的智能设备。对一些对时间延迟敏感的应用如实时和流媒体应用中，雾计算也具有更大的优势。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。所以，对于思科来说，兜售大量高端的网络设施来连接更多的计算机和数据中心，打造出一个雾计算生态，无疑就是一笔有利可图的买卖。雾计算能够生根发芽吗？
“雾”这个概念是新的，但其概念已经由来已久，它曾被称为“分布式计算”。许多年前，一家目前已倒闭的公司Sun Microsystems，其品牌口号就是“网络即电脑”。（甲骨文于2010年收购了该公司）计算机行业一直在集中式和分布式计算模式中来回：集中式的（大型机）变成了分布式，现在又回到了集中式上。所以，接下来又会是分布式。每一种模式解决的是上一种模式产生的问题。集中式计算让人们可以保持控制并有效共享计算机，但如前文所说，随着物联网的到来伴随着海量级的数据，集中式计算的这个优点最后反而变成为自身的瓶颈。分布式的雾计算恰好解决了集中式计算出现的问题。所以说，云计算之后，是雾计算。雾计算，用百科来解释就是在该模式中数据、（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，是云计算的延伸概念。我们都知道，云计算是将大量数据放到"云"里去计算或存储。而这个“云”的核心就是装了大量服务器和存储器的“数据中心”。因此我们要维系这个云的话，就要耗费大量的电力，而消耗的这些电资源有90%都是被浪费掉的。
随着大数据时代的到来，将会有越来越多的数据产生，这个时候想要在维持云计算就会变得很艰难了。而且再加上每次将数据传到“云”上，做完处理后再传回来，十分浪费时间。
所以咯，“雾计算”应运而生。
雾是更贴近地面的云
有人提出，设备生成的海量数据不应该是被发送到集中的位置，相反，数据的处理和应用程序的运行会在互联网的某个地方以高度分布的方式进行——即“雾计算”，它可能是任何地方，比如集中式数据，网络的边缘，或介于两者之间。最开始“雾计算”这个名字是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授起的，但他的目的是为了防黑客。但是后来思科接下了这个词，用于推销产品和网络发展战略。
到2015 年 11 月， ARM 、思科、戴尔、英特尔、微软等几大科技公司联合普林斯顿大学成立了非盈利性组织 OpenFog Consortium （开放雾联盟），来加快开放雾计算的推广和普及。雾计算技术采用分布式的计算方式，将计算、通信、控制和存储资源与服务分布给用户或靠近用户的设备与系统。
可以说，雾计算扩大了云计算的网络计算模式，将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘，从而更加广泛地应用于各种服务，是云计算概念的延伸。
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。
为什么思科提出雾计算？
要理解雾计算的意义，我们首先要知道云计算的优势与缺点。相比较之下，集中式的云计算允许人们高效、廉价地分享昂贵服务器资源，减轻企业用户的负担。但这也意味着每一个人都共享一个数据中心，企业需要建设超大型数据中心，而这就要求购买造价高昂的服务器。
云计算对服务器的高要求，给服务提供商造成了很大的压力。随着越来越多依赖云计算的智能设备的出现，从云端到移动设备的数据传输变得越来越拥挤，它给我们带来了新的问题。
分布式的雾计算恰好弥补了集中式计算在这方面问题的不足。雾计算在地理上分布更为广泛，而且具有更大范围的移动性，这让它适应如今越来越多不需要进行大量运算的智能设备。对一些对时间延迟敏感的应用如实时和流媒体应用中，雾计算也具有更大的优势。
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。所以，对于思科来说，兜售大量高端的网络设施来连接更多的计算机和数据中心，打造出一个雾计算生态，无疑就是一笔有利可图的买卖。
雾计算能够生根发芽吗？
“雾”这个概念是新的，但其概念已经由来已久，它曾被称为“分布式计算”。许多年前，一家目前已倒闭的公司Sun Microsystems，其品牌口号就是“网络即电脑”。（甲骨文于2010年收购了该公司）
计算机行业一直在集中式和分布式计算模式中来回：集中式的（大型机）变成了分布式，现在又回到了集中式上。所以，接下来又会是分布式。
每一种模式解决的是上一种模式产生的问题。集中式计算让人们可以保持控制并有效共享计算机，但如前文所说，随着物联网的到来伴随着海量级的数据，集中式计算的这个优点最后反而变成为自身的瓶颈。
分布式的雾计算恰好解决了集中式计算出现的问题。所以说，云计算之后，是雾计算。
雾计算与云计算之间并不存在竞争关系，而是让更多种类的应用加入到网络计算中，两者基于同一网络平台相互配合。
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