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云计算的小兄弟:雾计算和霾计算

云计算成名较早,现在是大名鼎鼎,经过这几年的努力,俨然成为了科学技术界的一名当红巨星。正所谓人红是非多,不少人也是盯着云计算,眼睛里揉沙子,找云计算身上的弱点。人无完人,技术也一样,有优点必然有弱点呐。这不,有一些人质疑云计算:云计算耍大牌,永远给人以高高在上的感觉,不够亲民;云计算出场费太高,一些中小型数据中心根本走不进它的法眼;云计算参加活动总是迟到,可这也是没办法的事儿,云计算都是建在大型数据中心上,这些数据中心在世界各地都有分支机构,之间数据传输必然有些延迟嘛。总之,对云计算抱怨的大有人在,于是就有人开始捧另外两个小兄弟,另辟蹊径,与云计算形成互补市场。这两个小兄弟就是:雾计算和霾计算,兄弟俩名字听起来不是让人那么喜欢“雾霾兄弟”,真是哪壶不开提哪壶啊。不过,看到这两个名字,人们一下子就记住了,营销目的达到了。虽然不是那么让人喜欢,可借用名字,俩兄弟迅速蹿红,以现在的发展趋势,大有和云计算三分天下之势。说这么多,接下来还是详细讲讲这两个主角吧。

雾计算,这个名字由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授起的,他当时的目的是利用“雾”来阻挡黑客入侵。后来思科首次正是提出,赋予雾计算新含义。雾计算是一种面向物联网的分布式计算基础设施,可将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”,它使客户能够在本地分析和管理数据,从而通过联接获得即时的见解。雾计算是一种对云计算概念的延伸,上面介绍的云计算弱点,雾计算都不具备。除此之外,它主要使用的是边缘网络中的设备,数据传递具有极低时延。雾计算具有辽阔的地理分布,带有大量网络节点的大规模传感器网络。雾计算移动性好,手机和其他移动设备可以互相之间直接通信,信号不必到云端甚至基站去绕一圈,支持很高的移动性。雾计算并非是些性能强大的服务器,而是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成,雾计算是介于云计算和个人计算之间的,是半虚拟化的服务计算架构模型,强调数量,不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。与云计算相比,雾计算所采用的架构更呈分布式,更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中,数据的存储及处理更依赖本地设备,而非服务器。雾计算是新一代分布式计算,符合互联网的“去中心化”特征。自从思科提出了雾计算,已经有ARM、戴尔、英特尔、微软等几大科技公司以及普林斯顿大学加入了这个概念阵营,并成立了非盈利性组织开放雾联盟,旨在推广和加快开放雾计算的普及,促进物联网发展。雾计算是以个人云,私有云,企业云等小型云为主。

霾计算,有云就有雾,有雾就有霾,“霾计算”这种比较奇葩的概念也顺理成章地诞生了。霾计算可以简单理解为垃圾云或雾计算,就是云计算和雾计算的对立面。霾计算概念可以很好地形容比较差的云计算或者雾计算,如果“云”或“雾”提供的服务,存在着安全问题、隐私数据被丢失泄露、数据传输不稳定、网络频繁出现中断、费用严重超支、用户访问体验差等一系列问题,其优势则可能远不如对用户的伤害,恰如“霾”对人体健康的危害,显然霾计算带来的负面更多,更像是一个玩世不恭的坏小子。正所谓人分三六九等,有好人也有坏人,霾计算就算是云计算和雾计算的反面教材,做的不好的云计算和雾计算就很可能成为霾计算。当然,霾计算并不是都是阴暗面,它也有更接地气、表现积极的一面。现在除了云计算,又出来一个雾计算,雾比云矮一点,现在北京有雾霾,就来了个霾计算,就是说越来越靠近底下,靠近底下的好处是什么呢?就是说直接就可以处理了,这样宽带的视频就不需要把流量的压力压到核心网了,在其边缘就有可利用分配网,就直接可以上网了,霾计算就是接近实用的计算方式,所以也有人将霾计算当做中性词,中国工程院院士邬贺铨在2017年全球未来网络发展峰会上,就首次正是提到霾计算,将其作为一种新的计算方式定义,着重强调霾计算更接地气的一面,而不是那些缺点,赋予了霾计算更多积极的含义。

目前云计算、雾计算方兴未艾,相关市场还很不成熟,未来的网络需要云计算集中处理,同时也需要雾计算、霾计算分级处理,根据业务不同因地制宜。云计算的这两个小兄弟:雾计算和霾计算也会不断开始有自己的地盘,这三种计算方式各有各的优缺点,相信未来是谁也替代不了谁。当然,三个兄弟也不是水火不容的,在很多地方依然可以共存。在一个数据中心里,可以既有云计算,也可以部署雾计算,由于三者具有不同技术特点,所处数据中心网络位置也不同,三者依然可以在一个数据中心里共存,在一个屋檐下共处,这样才能发挥出更好的优势。说归说,云也好,雾也好,霾也好,更多是一种形象生动的概念,让人们很快地理解其特点,可以根据其自身不同特点,再来看自己数据中心需要哪种计算方式,找到最适合自己的。数据中心无论身处“云”中还是“雾”中,都要做好防“霾”的准备,也可以部署霾计算,但要高度警惕霾计算的负面影响。

本文分享自微信公众号 - 云计算D1net(D1Net02),作者:harbor

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原始发表时间:2017-08-02

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