雾计算和云计算的区别
正如雾与云的不同,雾计算与云计算也存在诸多差别。整体而言,雾计算更具备下一代互联网 Web 3 所需的“去中心化”特征,同时更面向物联网行业场景。
- 架构模式不同,雾计算采用的是更贴近终端用户的分布式架构,而云计算是集中式计算架构。
- 计算效能不同,云计算模式构建有全球范围的大型数据中心,在计算效能上要高于雾计算。
- 计算位置不同,雾计算存储、处理数据的位置处于终端或边缘设备,而云计算几乎将数据都存储云端。
雾计算和边缘计算
当下已步入万物互联时代,物联网行业迅猛发展,雾计算和边缘计算两个概念越来越受到企业重视。边缘计算概念的提出,要比雾计算更早一些,可追溯至上世纪 90 年代,旨在帮助用户在边缘侧建立传输节点,快速存储和计算图像、视频等内容,通过减缓延迟改善网络性能。而雾计算是相对云计算而提出,能够聚合数字工厂、智能家居等终端设备,支持物联网的敏捷性需求。从任务执行的位置来看,雾计算执行于局域网,而边缘计算主要执行于物联网设备。
雾计算应用
物联网行业发展趋势下,雾计算这一分布式 IT 基础设施,正在助力物联网企业,将多行业、大体量的智能家居、边缘终端等设备紧密联系起来。正是大幅激增的物联网场景,催生了雾计算的广泛应用。
- 智慧城市,面对城市中不断衍生的智能终端,雾计算可充分发挥敏捷优势,化解巨量数据存储、传送压力。
- 车联网,雾计算能在车载娱乐、交通导航、安全防护等方面提供多维支持,快速处理实时性的位置数据分析任务。
- 公共行业,面对医院、水务等场景,雾计算也能配合终端设备,支持公共事业运营。
雾计算的优势
整体而言,由大量雾节点构成雾计算,可分布至更靠近用户与终端设备的地理位置。凭借更贴近用户的边缘优势,雾计算基础设施平台,相比集中式云计算、大型数据中心,更具敏捷性。
节省核心网络带宽
雾计算介于集中式云计算和用户终端之间,它是用户端数据与大型数据中心传输通路上的关键一层。面对用户端生成的多类别庞杂数据,雾计算可剔除冗余,仅传输关键信息,以节省核心网络带宽。
高可靠性
雾计算凭借广泛分布于不同位置的雾节点,高效、及时的一体化协作,来共同响应用户需求。当某一用户终端的服务发生故障时,用户请求会被迅速转移至邻近区域,来确保服务的高可靠性。
感知区域信息
凭借更靠近用户这一特点,分布于不同区域的雾计算,更能够感知区域信息,来判断所在区域是否存在资源分配失衡等情况。如运营流媒体行业的视频服务时,就需要识别带宽是否紧张,以适时调配。
降低耗电量
聚焦碳中和目标,在可持续发展战略的指引下,雾计算更具低能耗优势,可有效降低数字化服务的耗电量。这是因为雾节点地理位置分散,生成的热量可轻松扩散,无须动用大型冷却系统设备。
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