1. 霧計算和邊緣計算有何區(qū)別

霧計算和邊緣計算都是早些年被提出的概念，但是為什么最近這幾年開始大力的發(fā)展呢？

先前，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展沒有現(xiàn)在這么的迅速，物聯(lián)網(wǎng)的設備沒有這么的多。

在過去，數(shù)據(jù)在前端進行采集通過網(wǎng)絡傳輸?shù)脑贫诉M行計算，將計算結果等一系列數(shù)據(jù)返回前端進行相應的操作。

但是現(xiàn)在所面臨的是巨大的物聯(lián)網(wǎng)設備的接入，每天產生的數(shù)據(jù)量已經給網(wǎng)絡帶來了巨大的傳輸壓力，動輒TB級的運算傳輸?shù)皆贫诉M行數(shù)據(jù)的實時交互是非常不現(xiàn)實的。

就拿自動駕駛汽車來說，它需要更低的網(wǎng)絡延遲，這也使得必須要將計算能力轉移到更靠近邊緣來提高其工作的安全性。

基于此，霧計算和邊緣計算二者被大家廣泛的重視。

2. 霧計算與邊緣計算

（1） 霧計算（Fog Computing）

這個概念由思科在2011首創(chuàng)，是相對于云計算而言的。

它并非是些性能強大的服務器，而是由性能較弱、更為分散的各種功能計算機組成，滲入電器、工廠、汽車、街燈及人們生活中的各種物品。

簡單點說，它拓展了云計算（Cloud CompuTIng）的概念，相對于云計算它離產生數(shù)據(jù)的地方更近，數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)相關的處理和應用程序都集中于網(wǎng)絡邊緣的設備中，而不是幾乎全部保存在云端。

（2） 邊緣計算（Edge CompuTIng）

它進一步推進了霧計算中“局域網(wǎng)處理能力”的理念，但實際上邊緣計算的概念提出比霧計算還要早。

邊緣計算的起源可以追溯到上個世紀90年代，當時Akamai公司推出了內容傳送網(wǎng)絡（CDN），該網(wǎng)絡在接近終端用戶設立了傳輸節(jié)點，這些節(jié)點能夠存儲緩存的靜態(tài)內容，如圖像和視頻等。

邊緣計算的處理能力更靠近數(shù)據(jù)源，其應用程序在邊緣側發(fā)起，產生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

邊緣計算處于物理實體和工業(yè)連接之間，或處于物理實體的邊緣末端。

邊緣計算整個體系中包含了四個關鍵部分：智能設備（資產）、工業(yè)智能網(wǎng)關：www.top-iot.com/ 、智能系統(tǒng)、智能服務，它是聯(lián)接物理世界和虛擬世界的一道“橋梁”。

3. 霧計算與邊緣計算的異同點

霧計算和邊緣計算系統(tǒng)都將數(shù)據(jù)處理轉移到數(shù)據(jù)生成源頭;

二者都試圖減少發(fā)送到云端的數(shù)據(jù)量，以降低延遲;通過以上策略;

二者都可以改善遠程關鍵型應用程序中的系統(tǒng)響應時間，提高系統(tǒng)安全性，因為減少了通過公共互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送數(shù)據(jù)的需求，并降低了成本。

某些應用程序可能會收集大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被發(fā)送到中央云服務的成本很高。

但是它們收集的數(shù)據(jù)中可能只有少量是有用的。

如果在網(wǎng)絡邊緣進行某些處理并且僅將相關信息發(fā)送到云，則可以有效降低成本。

例如安全攝像頭，將24小時視頻發(fā)送到中央服務器代價將是非常昂貴的，其中23個小時可能只是一個空蕩蕩的走廊。

如果使用邊緣計算，通過工業(yè)智能網(wǎng)關進行相應的邊緣計算，只將重要的數(shù)據(jù)進行發(fā)送，您可以選擇僅發(fā)送實際發(fā)生某事的那一小時，代價將會降低很多。

以吸塵器為例說明，集中化的霧節(jié)點（或者IoT網(wǎng)關）繼續(xù)從家中的傳感器收集信息，檢測到垃圾的話就啟動吸塵器。

而邊緣計算的解決方案里傳感器各自判斷有沒有垃圾，來發(fā)送啟動吸塵器的信號。

霧計算和邊緣計算都涉及處理更接近原點的數(shù)據(jù)。關鍵的區(qū)別在于處理發(fā)生的確切位置。

4. 霧計算與邊緣計算的使用方式不同

我們可以看到，這兩種技術非常相似。

霧計算過程發(fā)生在局域網(wǎng)（LAN）級網(wǎng)絡架構上，使用與智能網(wǎng)關 和嵌入式計算機系統(tǒng)交互的集中式系統(tǒng)。

而邊緣計算處理的大部分數(shù)據(jù)來源于所在的物聯(lián)網(wǎng)設備本身。

根據(jù)Million Insights最近的一份報告，到2025年，全球邊緣計算市場規(guī)模預計將達到約32.4億美元。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和生產的更海量的數(shù)據(jù)，處理接近生成點的數(shù)據(jù)將變得勢在必行。

雖然這霧計算和邊緣計算兩者有些相似，但是數(shù)據(jù)的收集，處理，通信的方法確實是不同的。

都有各自的長處，霧計算和邊緣計算都將在未來的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中發(fā)揮著十分重要的作用。

好了，今天的分享就到這了。