黃灼Jack，美國肯塔基大學(xué)計算機學(xué)士，哥倫比亞大學(xué)/倫敦商學(xué)院EMBA本科畢業(yè)后進入全美第2大數(shù)碼打印機公司Lexmark進行網(wǎng)絡(luò)化打印技術(shù)研究，1999年在美國紐約以技術(shù)合伙人身份參與創(chuàng)立全球第一家云打印服務(wù)公司Mimeo，負責(zé)技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品方向，先后接受HP、Draper Fisher和GoldmanSachs投資，公司至今仍是美國商務(wù)云打印的領(lǐng)導(dǎo)者。

　　2006年二次創(chuàng)業(yè)，在紐約創(chuàng)立Zoomino語義搜索引擎公司，為紐約時報等大型網(wǎng)站提供站內(nèi)搜索技術(shù)。2008年回國出任機智云 CEO，全面負責(zé)機智云產(chǎn)品定義及發(fā)展戰(zhàn)略。在下面的文章中，分別介紹了霧計算定義、需求支撐以及機智云在落地霧計算的優(yōu)勢，部署霧計算方面的特點。

　　霧計算定義

　　霧計算（Fog CompuTIng）是云計算（Cloud CompuTIng）的延伸概念，主要用于管理來自傳感器和邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)、（數(shù)據(jù)）處理和應(yīng)用程序集中在網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中，而不是全部保存在云端數(shù)據(jù)中心。

　　在終端設(shè)備和云端數(shù)據(jù)中心之間再加一層“霧”，即網(wǎng)絡(luò)邊緣層，比如再加一個帶有存儲器的小服務(wù)器或路由器，把一些并不需要放到云端的數(shù)據(jù)在這一層直接處理和存儲，可以大大減少云端的計算和存儲壓力，提高效率，提升傳輸速率，減低時延。

　　霧計算技術(shù)采用分布式的計算方式，將計算、通信、控制和存儲資源與服務(wù)分布給用戶或靠近用戶的設(shè)備與系統(tǒng)?？梢哉f，霧計算擴大了云計算的網(wǎng)絡(luò)計算模式，將網(wǎng)絡(luò)計算從網(wǎng)絡(luò)中心擴展到了網(wǎng)絡(luò)邊緣，從而更加廣泛地應(yīng)用于各種服務(wù)。

　　霧計算在地理上分布更為廣泛，而且具有更大范圍的移動性，這讓它適應(yīng)如今越來越多不需要進行大量運算的智能設(shè)備。對一些對時間延遲敏感的應(yīng)用如實時和流媒體應(yīng)用中，霧計算也具有更大的優(yōu)勢。例如溫度計每秒的讀數(shù)是無需上傳到云里的。霧計算技術(shù)要做的是在實時數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上得到一個平均數(shù)，然后每半小時左右將其上傳到云里。如果溫度出現(xiàn)異常，傳感器仍然可以具有相當(dāng)?shù)闹悄芏杆僮龀龇磻?yīng)。

　　霧計算和云計算一樣，十分形象。云在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象；而霧卻現(xiàn)實可及，貼近地面，就在你我身邊。

　　需求支撐

　　隨著傳感器的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)時下正席卷幾乎每個行業(yè)，智能終端的數(shù)量和采集數(shù)據(jù)的規(guī)模都在幾何級增加，對企業(yè)的計算和存儲都帶來非常大的壓力，通過霧計算，大量的實時數(shù)據(jù)不用全部傳到云端存儲計算后，再把需要的數(shù)據(jù)從云端傳回來，而是可以在網(wǎng)絡(luò)的邊緣直接處理有用的數(shù)據(jù)，大大提高了企業(yè)效率。

　　霧計算并非由性能強大的服務(wù)器組成，而是由性能較弱、更為分散的，處于大型數(shù)據(jù)中心以外的龐大外圍設(shè)備組成，這些外圍設(shè)別包括智能終端本身，也包括把智能設(shè)備與云端相連接的網(wǎng)關(guān)或路由設(shè)備，可以滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質(zhì)生活中的各類可計算設(shè)備中。

　　商業(yè)價值

　　1、降低耗能：

　　云計算把大量數(shù)據(jù)放到“云”里去計算或存儲，“云”的核心是裝有大量服務(wù)器和存儲器的“數(shù)據(jù)中心”。由于目前半導(dǎo)體芯片和其他配套硬件還很耗電，全球數(shù)據(jù)中心的用電功率，相當(dāng)于30個核電站的供電功率，其中90%的耗電量都被浪費，因為效率很低。谷歌位于全球數(shù)據(jù)中心的用電功率就達到3億瓦特，這一數(shù)字超過了3萬戶美國家庭的用電量。當(dāng)未來數(shù)據(jù)傳輸量進一步成指數(shù)式增長，云中心會無法再維持下去。這個數(shù)據(jù)傳輸，指大量無線終端和“云”之間的傳輸。

　　2、提升效率：

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)的到來，各行各業(yè)包括家庭電器、可穿戴設(shè)備、汽車周邊、工業(yè)農(nóng)業(yè)、商用設(shè)備等等各種需要連網(wǎng)的終端設(shè)備數(shù)量的增長，將產(chǎn)生極其大量的數(shù)據(jù)發(fā)送和接收，可能造成數(shù)據(jù)中心和終端之間的I/O（輸入輸出）瓶頸，傳輸速率大大下降，甚至造成很大的延時，一些需要實時響應(yīng)的設(shè)備將無法保證正常運行，比如：無人機、安防報警、監(jiān)護設(shè)備等。

　　3、數(shù)據(jù)分析：

　　大量企業(yè)對于海量數(shù)據(jù)采集需求的解決辦法是減少數(shù)據(jù)采集的頻率和總量，比如每10分鐘采樣一次，一天下來可能就采集上百次，精準(zhǔn)度和效率會大打折扣，一些需要海量、不間斷數(shù)據(jù)采集的設(shè)備就會降低本身的服務(wù)價值，而一些需要及時決策的設(shè)備在等待全部數(shù)據(jù)上傳云端運算決策后再返回設(shè)備端會大大降低服務(wù)能力。

　　下面是機智云CEO黃灼對霧計算落地和部署方面的經(jīng)典回答。
 

　　小白：機智云落地霧計算有什么優(yōu)勢？

　　Jack：機智云有超過6年的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)積累和創(chuàng)新經(jīng)驗，目前平臺支撐超過700萬臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用上一直處于國際領(lǐng)先水平，隨著IoT產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，連網(wǎng)設(shè)備的計算能力也在不斷增加，我們把“霧計算”的應(yīng)用在IoT領(lǐng)域往前推進一步，以滿足客戶產(chǎn)品的特定功能需求。機智云作為全棧的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺（Full Stack IoT Platform），對云、管、端三者有很強的控制力，這是我們平臺落地霧計算非常特別的優(yōu)勢

　　小白：機智云提出的霧計算和思科提出的霧計算有什么不同嗎？

　　Jack：我們對霧計算的落地策略不同于思科等通信設(shè)備供應(yīng)商。思科主要靠路由器和交換機來部署霧計算，但這些“管道型“的設(shè)備適合扮演數(shù)據(jù)搬運的工作，對數(shù)據(jù)無法解析，也無法影響智能終端和云端的操作，很難把“霧計算”應(yīng)用起來。而機智云現(xiàn)在的“霧計算”的發(fā)力點落在了數(shù)量更為龐大的通訊模組DTU（Data Transfer Unit）和網(wǎng)關(guān) （Networking Gateway） 上。這些設(shè)備都是機智云直接可控的計算單元， “霧計算”就是從云端向這些邊緣設(shè)備動態(tài)分配計算和存儲能力。

　　小白：機智云在部署霧計算時有哪些創(chuàng)新點？

　　Jack：有意思的是，過去的20年，云計算的興起把端部的計算和存儲挪到了云端，便于數(shù)據(jù)聚合和統(tǒng)一管理，現(xiàn)在“霧計算”把聚合的計算和存儲在此部分分配到管道和端部，形成更快速響應(yīng)和超大規(guī)模的運算體系。這個新型的計算體系對一個企業(yè)對云、管、端的控制力和動態(tài)管理能力提出了新的要求，機智云這樣云、管、端技術(shù)一體化的平臺易于“霧計算”的閉環(huán)和落地。

　　我們另外一個創(chuàng)新點是我們把動態(tài)部署運算的能力賦予給低級處理器，就連幾塊錢的普通單片機（MCU）也可以參與到霧計算。

　　小白：機智云霧計算如何部署？

　　Jack：機智云ECE霧計算框架，在DTU或網(wǎng)關(guān)上嵌入了一個“微容器”，可以執(zhí)行以Javascript，Python，Lua等輕量級的腳本語言構(gòu)成的“微應(yīng)用”。這些“微應(yīng)用”可以做數(shù)據(jù)處理、協(xié)議轉(zhuǎn)換、以及實現(xiàn)設(shè)備之間的互聯(lián)互通。開發(fā)者可以直接在云端編寫各種腳本，可以通過ECE系統(tǒng)方便地推送到微應(yīng)用容器中，就可以實時把運算能力部署到設(shè)備端，設(shè)備不用重啟，也不需要原先的整個系統(tǒng)OTA固件升級，而是只需要更新它在霧端的算法和微應(yīng)用。

　　具備“微應(yīng)用”的設(shè)備可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求，實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)采集分析，提供更大的可分析數(shù)據(jù)量，并具備本地判斷能力，精確度與效率得到大大提高。但這種設(shè)備端的計算并不會取代云端運算，而是設(shè)備端經(jīng)過微應(yīng)用數(shù)據(jù)處理，將已經(jīng)處理好的有用數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，云端再去做數(shù)據(jù)匯總，設(shè)備端有效放大了云端的匯總能力。現(xiàn)在，通過霧計算的方式，云端可以快速靈活地更新它在霧端的微應(yīng)用，有效地把“軟件定義硬件”升級到“云端定義硬件”。

　　未來真正的計算變革卻會在你我身邊——不在云中，在霧里。