霧計算(fog computing)和邊緣計算(edge computing)的區別

物聯網（IoT）已經成為繼網際網路之後的下一次重大變革，它承諾透過將物理實體以無處不在的方式連線到網際網路，從而改變我們的生活，從而形成一個智慧世界。物聯網裝置在我們周圍連線著可穿戴裝置、智慧汽車和智慧家居系統。事實上，研究表明，以這些裝置融入我們生活的速度，預計到2020年將有500多億臺裝置接入網際網路。到目前為止，網際網路的基本用途是將計算機器與機器連線起來，同時以網頁的形式進行通訊。但物聯網更進一...

然而，為了容納如此大量的連線裝置並有效地管理從每個裝置收集的大量資料，需要一個可伸縮的體系結構。此外，構成物聯網的大多數裝置都是資源受限的；頻寬、儲存和計算能力等資源都很稀缺。透過將雲端計算的功能擴充套件到更接近物聯網裝置的位置，可以緩解這些挑戰。Fog計算，也稱為邊緣計算，是一種潛在的解決方案，它擴充套件了雲層，使之更接近於產生和消費資料的事物。但這兩種技術是什麼？它們有什麼不同？

什麼是霧計算(fog computing)？

Fog計算一詞由Cisco首創，定義為雲端計算正規化從網路核心向網路邊緣的延伸。霧計算是一個中間層，它擴充套件了雲層，使計算、網路和儲存裝置更接近物聯網中的終端節點。邊緣的裝置被稱為霧節點，可以部署在任何有網路連線的地方，鐵路軌道旁、交通管制員、停車計時器或其他任何地方。它是雲端計算的延伸，而不是它的替代品。它減少了延遲，並剋服了向雲傳送資料時的安全問題。由於與終端裝置的緊密整合，提高了系統的整體效率，從而提高了關鍵網路物理系統的效能。

什麼是邊緣計算(edge computing)？

雖然edge計算和fog計算的主要目標是相同的，即降低網路擁塞和減少端到端延遲，但是它們在處理和處理資料的方式以及智慧和計算能力的位置上有所不同。邊緣計算是一種架構，它使用終端使用者客戶端和一個或多個近使用者邊緣裝置協同工作，將計算裝置推向資料來源，例如感測器、執行器和移動裝置。它將計算基礎設施推向資料來源附近，計算複雜度也會相應增加。在這種體系結構中，任何具有計算、儲存和聯網能力的裝置都可以用作近使用者邊緣裝置。通常，以特殊方式配置邊緣資源以提高整體系統效能。

霧計算與邊緣計算的區別

概念

–雖然邊緣計算和光纖陀螺計算的主要目標是相同的–即降低網路擁塞和減少端到端延遲–但是，它們在處理和處理資料的方式以及智慧和計算能力的位置上有所不同。這兩個術語通常可以互換使用，因為它們都涉及到將智慧和處理能力帶到資料建立地。霧計算將智慧向下推到網路架構的區域網級別，同時在霧節點或物聯網閘道器中處理資料。邊緣計算將邊緣閘道器的智慧和能力放入可程式設計自動化控制器等裝置中。

資料通訊

–在Fog計算中，資料生成裝置和雲環境之間的資料通訊需要多個步驟；通訊首先指向PAC的i/o點，然後傳送到協議閘道器，該閘道器將資料轉換為可理解的格式。然後將資料傳輸到本地網路的Fog節點，然後將資料定向到雲中進行儲存。另一方面，在邊緣計算中，通訊更簡單，潛在的故障點更少。

建築學

–霧計算是一個分散的計算基礎設施，它將雲端計算和服務擴充套件到網路邊緣，以便使計算、網路和儲存裝置更接近物聯網的終端節點。目標是提高效率，減少傳輸到雲端進行處理、分析和儲存的資料量。另一方面，邊緣計算是比Fog計算術語更早的一個表示式。它是一種利用終端使用者客戶端和一個或多個近使用者邊緣裝置協同工作，將計算裝置推向資料來源（如感測器、執行器和移動裝置）的體系結構。

霧計算與邊緣計算：比較圖

總結

簡言之，Fog計算和Edge計算通常用於表示相同的體系結構，因此，這兩個術語被認為是可互換的；然而，可以做出細微的區分。儘管兩者都提供了一個潛在的解決方案，可以將雲層擴充套件到更接近產生和消費資料的事物，但主要的區別在於它們如何處理資料以及智慧和計算能力的位置。在Fog計算中，智慧是在區域網中實現的，而在邊緣計算中，邊緣閘道器的智慧和能力是在智慧裝置中實現的，如可程式設計自動化控制器。