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雾计算(Fog Computing)

2017-08-12 13:30

作者:HP@ArkTeam

1 概述

“雾计算”有两种含义。一种是在2012年,由萨尔瓦多等人在一篇关于云数据安全的文章[1]中提出,通过使用假信息做诱饵,“钓”出窃密的“鼹鼠”,进而达到保护用户真实信息的目的,这一含义就是当前很热的“网络欺骗”。这一含义采用的很少,本文主要介绍另外一种含义。

另外一种含义由思科在2011年提出[2],主要应对物联网部署面临的延迟、网络带宽、可靠性等挑战。与云计算将数据、数据处理和应用程序全部保存在云中不同,雾计算将他们分散在网络边缘的设备中。即在云服务器和物联网(IoT)设备之间,利用网络设备(路由器、开关、机顶盒、代理服务器、基站等)或者专用设备提供计算、存储和网络通信服务,使得数据和计算更靠近终端设备,进而降低云服务器的计算和存储开销,并且提高了应用系统的响应速度和网络带宽。“雾计算”这一名称是因为相对云而言雾更接近地面[3]

在雾计算中利用网络设备提供服务,扩展了云,这一构想可能与思科本身是网络设备制造商有关,因为这意味着出售更加高端的网络设备来连接更多的设备和云中心。


1 雾计算示意图


2 雾计算优势

2 应用案例

以智能交通灯为例。智能交通灯需要对车流量信息进行采集、并与一些传感器不断交互,进行计算并实时做出判断,改变信号灯变换周期和时序,从而实现自动指挥交通。如果将信息传到云计算中心计算后再回传,显然不及时且可能出错,而雾计算则可为智能交通灯提供就近的实时计算。相关数据聚合之后再发送到云计算中心做进一步的全景和长期的数据分析。


3 智能交通灯

3 发展

对于“雾计算”也有质疑的声音,认为这是一种炒作,还有人提出了“霾计算”。但是不可否认雾计算在产业界和学术界都受到了重视。

Business Insider的优质搜索服务“BI智能”预测,在2020年,企业和政府将有58亿个物联网设备会使用雾计算。思科已经发布了多款与雾计算相关路由器、存储等物联网和网络产品,投资混合数据中心和雾计算;推出基于雾计算的物联网应用管理模块、万物互联软件及服务套件,实现数据的实时获取和处理。安谋国际、思科、戴尔、英特尔、微软及普林斯顿大学边缘实验室共同成立雾计算联盟,该联盟探索建立雾计算框架和架构,研究分散式运算、网络和存储及物联网等相关技术,加速雾计算应用。

近年来“雾计算”相关论文正在逐年增多,从sci和ei检索的“雾计算”相关论文(图4)来看,这是一个处于上升期的方向(2017年还未结束,以标题中有“雾计算”进行检索)


4 雾计算相关论文发表情况

尽管雾计算技术趋热,目前其还处于发展阶段,技术与标准尚未成熟,仍缺少大规模的实践考验。

参考文献:

[1] Stolfo S J, Salem M B, Keromytis A D. Fog computing: Mitigating insider data theft attacks in the cloud[C]//Security and Privacy Workshops (SPW), 2012 IEEE Symposium on. IEEE, 2012: 125-128.

[2] Bonomi F. Connected vehicles, the internet of things, and fog computing[C]//The Eighth ACM International Workshop on Vehicular Inter-Networking (VANET), Las Vegas, USA. 2011: 13-15.

[3] Bonomi F, Milito R, Zhu J, et al. Fog computing and its role in the internet of things[C]//Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing. ACM, 2012: 13-16.

知识来源: www.arkteam.net/?p=2536

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