当手机提示存储空间已满时 ， 你可以选择把图片上传至“云端”来节省空间；企业无需购置大量实体设备 ， 可选择购买服务的方式 ， 和其他机构一道共享“云平台”的强大计算能力……如今 ， 在日常的生活和工作中 ， 几乎随处可见云计算的踪影 。
和名声大噪的云计算相比 ， 刚刚崭露头角的雾计算可谓是“新生代” 。 日前 ， 在电气电子工程师学会（IEEE）年度媒体交流会上 ， 国际雾计算产学研联盟大中华区主任、上海雾计算实验室联合主任、IEEE会士杨旸教授透露 ， 全球首个雾计算参考架构国际标准（IEEE 1934）已经发布 ， 同时相关机构正在积极推动开发雾计算节点设备 。
“如果说云计算是现在时 ， 那么雾计算就是将来时 。 在雾计算技术被大规模应用后 ， 通信网络将实现完全智能化 ， 计算服务将进入新时代 。 ”杨旸说 。
那么 ， 什么是雾计算？它和现有的云计算、边缘计算等计算技术有什么关系？雾计算主要应用于哪些领域？带着上述问题 ， 科技日报采访人员采访了业内专家 。
负责上传下达的“中层干部”
“雾计算是一个从云（Cloud）到物（Thing）的系统级多层次计算架构 ， 具有分发计算、通信、存储、控制和联网等多种功能 ， 更加靠近用户端 。 它通过资源共享机制、协同服务架构来有效提升生产效率和用户体验 。 ”杨旸解释道 。
尽管对于大多数普通用户来说 ， 雾计算还是一个相对较新的概念 。 然而 ， 早在2012年 ， 美国思科公司就给出了雾计算的详细定义 。 那么 ， 和人们相对熟悉的云计算、边缘计算相比 ， 雾计算有哪些特点？
为了更形象地解释几种技术之间的关联 ， 杨旸打了个比方 。 他认为 ， 云计算类似于公司的“最高管理者” ， 处理最重要的事务并做出最终决策 。 因此 ， 云计算负责全局核心数据的统筹分析和处理、异常诊断和溯源、隐患预测和搜寻、知识发现和创造、长期规划和战略决策等重要工作 。 边缘计算则类似于“一线工作人员” ， 资源来源于简单、独立的低成本设备 ， 处理本地收集的数据并做出及时决策 ， 就近提供边缘智能服务或应用 。
而雾计算类似于“中层干部” ， 它不仅是负责上传下达的信息通信管道 ， 更能够分析和处理更大区域范围内的相关复杂数据 ， 做出及时而准确的决策 。 雾计算的计算资源分布在从云到物连续环境的任何地方 ， 连接集中式的数据中心和分散式的网络边缘 ， 实现云计算到边缘计算的全面融合 。
“因此 ， 雾计算使得网元节点之间具备了广泛对等的互联互通和协同服务能力 ， 可以弥补云计算在数据本地处理和实时服务方面的不足 ， 从而有效地增强了网络资源和服务的灵活性、安全性、实时性和拓展性 。 ”上海科技大学信息科学与技术学院教授罗喜良指出 。
可有效减少数据负载、提升效率
基于国际雾计算产学研联盟（OpenFog Consortium）的前期积累 ， 雾计算参考架构的第一个国际标准（IEEE 1934）已由IEEE正式发布 。
罗喜良认为 ， 随着IEEE 1934的发布、演进和完善 ， 雾计算将成为通用的多层次计算技术框架 ， 支持智能物联网、5G通信和人工智能等数据本地化和计算密集型的应用需求 。
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