一图读懂雾计算、边缘计算、云计算 | 雾计算与边缘计算下载

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上一讲我们描述了边缘计算的概念和内含，在边缘计算之后又出现了雾计算的概念。曾经有些人把边缘计算和雾计算混合使用，因为两者有着十分相似的特点，即都试图减少发送到 “云”端的数据量，以减少带宽占用和数据延迟，但是两者又有本质的区别，今天我们来详细分析。

雾计算是云计算的延伸概念之一，细分出来的主要原因是：雾计算数据的处理、应用程序都分布在了网络边缘的设备中，而非全数保存在云计算平台上。雾计算的命名则来自于“雾是更贴近地面的云”。

由于用户端接入设备越来越多，云计算在传输数据、获取信息时，远距离的传输，导致带宽明显不足，这就为雾计算的产生提供了空间。雾计算的概念最早由思科提出，其在“云”和“端”设备之间引入中间“雾”层运算、存储等设备。中间“雾”层主要面向一个较小的区域提供计算、存储、网络传输服务。

如图所示，体现出来的三个场景从上到下分别是：云计算、雾计算、边缘计算。首先讨论云计算，云计算通过网络收集雾计算网关、边缘计算设备经提炼后的数据，然后在云计算本地存储、本地计算，根据计算的结果响应给雾计算网关和边缘计算设备；其次讨论雾计算，雾计算网关收集用户近端设备数据，如火灾探测器、气体探测器、汽车传感器等产生的数据，然后在雾计算网关本地进行加工处理，把处理结果反馈给用户近端设备，同时，把有价值的数据通过网络，上传至云计算中心进一步处理、存储。最后讨论边缘计算，在边缘计算场景中，所涉及到的用户近端设备本身就可以收集信息、本地存储、本地计算，然后根据计算的结果本地响应。如有必要，也可以把筛选的数据传送至云计算中心进一步处理。

对比边缘计算，雾计算更具备可扩展性，具有集中处理的设备。边缘计算的处理能力更靠近数据源，其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

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