边缘计算和雾计算解释

通过在数据源或其附近处理数据，可以将可能无法持续连接到网络的资源(例如笔记本电脑、智能手机、平板电脑和传感器)用于优化云计算系统。

云计算以十年前我们无法想象的方式改变了计算。从语音控制到自动化，能够在几秒钟内处理掉设备上的大量数据带来了巨大的好处。但是，当您没有几秒钟，或无法建立连接时会发生什么?欢迎来到边缘。

随着连网设备数量的激增，我们必须面对的一个主要问题是将大量数据推送到云端进行处理。如今，云连接已经足够可靠，但是永远依靠云来处理所有事情是不可行的。

这就是边缘计算的用武之地。简单地说，边缘是数据产生和最初聚集的地方——静态网关、传感器、计算机、智能手机等。它收集数据并尽可能地进行处理，因此，仅发送真正需要云功能的内容。

雾在云之下

地面技术一直与云并行发展。今天，设备更有能力处理更复杂的数据。而网络技术，如蓝牙Mesh网络，使我们能够通过同时使用多个设备来做更多事情。

雾计算(Fog Computing)是思科(CISCO)创造的一个术语，是位于云之下的数据处理、存储和网络技术。OpenFog联盟的存在是为了促进这一领域的发展。

边缘计算和雾计算经常互换使用，尽管它们略有不同。在边缘计算中，处理由设备自己完成，而在雾计算中，收集的数据被推送到单独的设备进行处理。

没有网络? 没关系

自动驾驶汽车产生大量数据。它们有数百个传感器，可以读取数百万个读数，以确保车辆安全行驶。您可能会认为这是云的理想用例。收集数据，将其发送到云中进行处理，然后再决定是停下来还是继续行驶。

相信您能看出这里主要的问题。它们收集的数据量根本无法迅速传输到云端，无法及时做出决定。我们不能让自动驾驶汽车因等待服务器的响应而停止不前。

也不是所有的自动驾驶汽车都会在公路上行驶。在采矿业，自动化为员工的安全带来了巨大好处，而在距地面几百英尺的地下建立可靠的网络连接是一项重大成就。

您无需依赖云计算，而是在车上完成大部分的数据处理，从而真正实现自主运行。然后，在必要时，您只将最重要的数据发送到云端，这些数据可能对其他自动驾驶汽车有用。例如，如果道路上有意外的障碍物，云可以通知其他车辆。

更安全的物联网?

利用边缘计算可以最大程度地减少网络暴露并减少攻击面和攻击向量，从而帮助提高物联网设备的安全性。

如果黑客能够侵入自动驾驶汽车，则可能会造成混乱。如果每个传感器都直接与云通信，以确定它需要做什么，那么每个传感器都需要受到保护。但是，如果数据是在机载上处理的，并且仅与云交换了少量数据，那么遭受攻击的可能性就会大大降低。

帮助降低成本

边缘计算的另一个主要优势是降低了成本。网络带宽和云计算可能相对便宜，但将数兆字节的数据传输到云中的成本很快就会增加。您使用的越少，支付的费用就越少，因此，如果90%的数据都在本地处理，那么可以节省90%的成本。

必须为每个传感器配备独立连接到互联网的能力，这会增加成本并消耗更多的电量。将设备在Bluetooth Mesh网络中连接在一起，然后将该网络连接到云，将带来更经济的低功耗解决方案。

边缘计算还可以更好地利用您现有的资源。如果公司中的每个人都有智能手机，那么就可以使用它们来尽可能多地执行操作，而不是依赖云，并使宝贵的处理能力处于闲置状态。

新的可能性

随着当前与芯片上无线系统集成水平的提高以及由此带来的成本降低，令人兴奋的新可能性正在出现。

Nordic Semiconductor nRF52840是一款多协议设备，具有1MB的内存和以64MHz运行的cortex M4F CPU。这种设备具有相当大的容量，可以对其收集的数据进行本地化计算和运行逻辑规则。