深度了解雾计算问题

　　雾计算是在云计算概念上的拓展，相对于云计算来说，雾计算更贴近于数据的来源，数据、数据存储、数据分析处理及应用程序都集中于网络边缘设备中，而不用通过网络到达云端。搭载雾计算功能的设备比以往的网络终端更强大，具有强大的存储功能、数据分析处理功能，是云计算上的功能缩减。

　　物联网设备和传感器，高度分布在网络的边缘，同时又具有实时性和延时敏感的需求。然而，云数据中心在分布上是集中化的，通常难以应对四处分布的数十亿物联网设备和传感器的数据存储和处理的需求。所以，网络阻塞、高延时、低服务质量等现象就会出现。

　　雾计算，是一种分布式的计算模型，作为云数据中心和物联网（IoT）设备/传感器之间的中间层，它提供了计算、网络和存储设备，让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。雾计算的概念的引入，也是为了应对传统云计算在物联网应用时所面临的挑战。



　　雾计算的构成和优势

　　通常来说，雾计算环境由传统的网络组件例如：路由器、开关、机顶盒、代理服务器、基站等构成，可以安装在离物联网终端设备和传感器较近的地方。这些组件可以提供不同的计算、存储、网络功能，支持服务应用的执行。所以，雾计算依靠这些组件，可以创建分布于不同地方的云服务。

　　此外，雾计算促进了位置感知、移动性支持、实时交互、可扩展性和可互操作性。所以，雾计算处理更加高效，能够考虑到服务延时、功耗、网络流量、资本和运营开支、内容发布等等因素。在这个意义上，雾计算相对于单纯使用云计算而言，更好的满足了物联网的应用需求。

　　物联网设备和传感器分布密度很高，需要对于服务请求实时响应，所以要在物联网传设备和传感器附近，存储和处理物联网数据。服务延时对于实时物联网应用来说，需要尽可能最小化。和边缘计算不同的是，雾计算可以将基于云的服务例如IaaS、PaaS,、SaaS等等，拓展到网络边缘。综上所述，雾计算是最合适目前物联网发展的计算方式。