【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】霧計(jì)算(邊緣計(jì)算)可以提高數(shù)據(jù)傳輸性能，保證處理實(shí)時(shí)性，降低云計(jì)算中心的負(fù)載。隨著物聯(lián)網(wǎng)的增長，霧計(jì)算已經(jīng)開始從“創(chuàng)新觸發(fā)”階段演變到“期望膨脹的”階段。未來霧計(jì)算將與云計(jì)算相輔相成、有機(jī)結(jié)合，為萬物互聯(lián)時(shí)代的信息處理提供更的軟硬件支撐平臺。 

相輔相成 霧計(jì)算與云計(jì)算共啟萬物互聯(lián)新紀(jì)元
 

　　近年來，霧計(jì)算的話題得到大量引用，其概念已經(jīng)處在研究和實(shí)驗(yàn)階段相當(dāng)長的一段時(shí)間，但隨著物聯(lián)網(wǎng)近的增長，霧計(jì)算或稱邊緣計(jì)算已經(jīng)開始從“創(chuàng)新觸發(fā)”階段演變到“期望膨脹的”階段。霧(邊緣)計(jì)算是一種計(jì)算數(shù)據(jù)的體系結(jié)構(gòu)，應(yīng)用程序和服務(wù)被從集中云推到網(wǎng)絡(luò)的邏輯終端，即邊緣。這種方法需要利用資源，可能無法連續(xù)連接到網(wǎng)絡(luò)，如筆記本電腦、智能手機(jī)、平板電腦、家用電器、制造工業(yè)機(jī)器、傳感器等。邊緣計(jì)算架構(gòu)還有許多其他名稱，如網(wǎng)格計(jì)算、對等計(jì)算等。
 

　　霧計(jì)算是去中心化的云計(jì)算
 

　　在云計(jì)算架構(gòu)中，集中式服務(wù)器負(fù)責(zé)整個(gè)應(yīng)用程序或設(shè)備所需的計(jì)算。然而，與物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)遵循同樣的原則變得越來越麻煩。物聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)可以分解為四個(gè)組成部分：數(shù)據(jù)、東西、人和過程。在數(shù)據(jù)層面，我們意識到，盡管龐大的數(shù)據(jù)量正在從連接的設(shè)備產(chǎn)生，大部分?jǐn)?shù)據(jù)是暫時(shí)性的，即數(shù)據(jù)的價(jià)值產(chǎn)生后幾分鐘內(nèi)就消失了。因此，處理這些數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中提取的價(jià)值，數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和存儲的各種分析需求是完全不同的學(xué)科。
 

　　處理數(shù)據(jù)并從中提取智能信號需要計(jì)算推送到本地節(jié)點(diǎn)設(shè)備。為了進(jìn)行這個(gè)過程，這些設(shè)備配備了低限度的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)存儲設(shè)施。在計(jì)算之后，只有豐富而簡明的可重用數(shù)據(jù)被傳回云端。如果我們要在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)繼續(xù)利用云計(jì)算，縮放的同時(shí)保持它的可行，那么解決方案和基礎(chǔ)設(shè)施將成為一個(gè)緊迫的瓶頸。此外，隨著云計(jì)算架構(gòu)到位，從設(shè)備傳輸如此龐大的數(shù)據(jù)量到云端，然后處理和提取數(shù)據(jù)的所有設(shè)備所需要龐大的存儲和計(jì)算資源將使網(wǎng)絡(luò)癱瘓。云計(jì)算顯然不是物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)可行的選擇，隨著霧計(jì)算到位，計(jì)算能力被推向的邏輯結(jié)束，從而使設(shè)備自我決定維持在一定程度上的智能水平。由于只有豐富和簡明的數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器，因此集中的服務(wù)器上的存儲和計(jì)算負(fù)載可以減少到很小，可以更快地實(shí)現(xiàn)結(jié)果，且通信速度也很快。
 

　　霧(邊緣)計(jì)算模型將原有的云計(jì)算中心的部分或全部計(jì)算任務(wù)遷移到數(shù)據(jù)源的附近執(zhí)行，根據(jù)大數(shù)據(jù)的3V特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)量(Volume)、時(shí)效性(Velocity)、多樣性(Variety)，通過對比云計(jì)算模型為代表的集中式大數(shù)據(jù)處理和霧(邊緣)計(jì)算為代表的邊緣式大數(shù)據(jù)處理，可以看出霧計(jì)算的優(yōu)勢。邊緣式大數(shù)據(jù)處理時(shí)代，數(shù)據(jù)類型更加復(fù)雜多樣，數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性要求更高，數(shù)據(jù)量也超過ZB級，邊緣計(jì)算可以提高數(shù)據(jù)傳輸性能，保證處理實(shí)時(shí)性，降低云計(jì)算中心的負(fù)載。
 

　　霧計(jì)算可以有效減少負(fù)載提升效率
 

　　多個(gè)設(shè)備聚集在一起，連接到單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，形成一個(gè)較小的網(wǎng)絡(luò)。在某些情況下，單個(gè)設(shè)備分配給單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)而不是群集。我們將基于一個(gè)假設(shè)的使用情況細(xì)節(jié)創(chuàng)造一個(gè)霧計(jì)算模型，假設(shè)你的手機(jī)有一個(gè)健身應(yīng)用程序，跟蹤你每天燃燒的卡路里數(shù)量，并與你的目標(biāo)和歷史表現(xiàn)相比，每天通過你所走的步數(shù)向你報(bào)告燃燒的卡路里量。你的手機(jī)配備各種傳感器如計(jì)步器、加速度計(jì)等。這些傳感器可以捕獲手機(jī)的每一個(gè)顆粒的運(yùn)動的數(shù)據(jù);即在微秒級別捕獲電話的X和Y坐標(biāo)。通過捕獲模式來研究X和Y坐標(biāo)序列就可以研究你一天中走了多少步。假設(shè)你的手機(jī)在你的口袋里，當(dāng)你行走時(shí)，在X坐標(biāo)軸向前移動時(shí)Y坐標(biāo)上有輕微的變化。手機(jī)傳感器傳來的坐標(biāo)數(shù)據(jù)能夠形成一個(gè)模式來檢測一個(gè)完整的步行周期。使用這些模式，我們可以計(jì)算用戶走過的步數(shù)。現(xiàn)在，如果我們嘗試從一個(gè)簡單的云計(jì)算的角度，這個(gè)過程會一直收集一天中的全部日志數(shù)據(jù)，從計(jì)步器上將約50MB發(fā)送到云端。然后服務(wù)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，檢測走的步數(shù)，將其轉(zhuǎn)換為燃燒的卡路里數(shù)，并將結(jié)果發(fā)送回移動電話。如果有大約500萬用戶，需要通過網(wǎng)絡(luò)將巨大數(shù)據(jù)量發(fā)送到云端并在云端占用網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和存儲資源。然而，如果我們使用霧計(jì)算架構(gòu)，僅僅利用手機(jī)的內(nèi)部計(jì)算能力和存儲資源，就可以用來計(jì)算每30分鐘的步數(shù)。在一天結(jié)束時(shí)，智能手機(jī)上的應(yīng)用程序可以發(fā)送用戶累計(jì)走過的步數(shù)，數(shù)據(jù)的大小將遠(yuǎn)小于1kb。
 

　　霧計(jì)算的應(yīng)用前景廣泛
 

　　以一個(gè)制造業(yè)案例為例，假設(shè)大型公司在印度建立了工廠生產(chǎn)清潔劑。想象整個(gè)流程中一個(gè)這樣的機(jī)器——攪拌機(jī)(垂直或水平攪拌機(jī))，它吸收不同的原料，并將它們進(jìn)行攪拌，在制造過程中生產(chǎn)出合成混合物。攪拌機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)原理是以預(yù)設(shè)的轉(zhuǎn)速定時(shí)旋轉(zhuǎn)，攪拌機(jī)筒吸收到不同的原材料，其運(yùn)轉(zhuǎn)會耗費(fèi)一定量的能源。
 

　　如果我們利用物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)，讓這個(gè)設(shè)備成為“智能攪拌機(jī)”會怎樣?攪拌機(jī)安裝的大量傳感器為各種參數(shù)捕捉數(shù)據(jù)，然后數(shù)據(jù)傳回服務(wù)器(云)進(jìn)行后續(xù)分析。如何提供功率消耗的效率?這就是與霧計(jì)算的聯(lián)系。以前考慮的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)是利用云存儲和分析數(shù)據(jù)做出決定，但是為了讓資產(chǎn)/機(jī)器成為“智能設(shè)備”，我們需要霧計(jì)算架構(gòu)，也就是增加本地實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)流的能力，并向歷史信號學(xué)習(xí)幫助機(jī)器做出決策來改善結(jié)果。這將是一個(gè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化機(jī)器功耗，搭建霧計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的場景。
 

　　基于這些自主學(xué)習(xí)規(guī)則，通過增加和降低設(shè)置來保持在佳能耗模式，機(jī)器可以調(diào)整操作參數(shù)。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍贫擞眯聰?shù)據(jù)組更新機(jī)器學(xué)習(xí)模型，那么數(shù)據(jù)規(guī)則和(自主)學(xué)習(xí)就可以更新了。一旦更新，它會被推回邊緣，邊緣節(jié)點(diǎn)利用更新模型來更新規(guī)則，進(jìn)一步改善結(jié)果。
 

　　如今我們可以看到在運(yùn)算設(shè)備上更現(xiàn)實(shí)也更個(gè)人化的霧計(jì)算，例如筆記本、智能手機(jī)、智能手表和平板電腦。普遍的例子是Windows 10的重啟管理器。在自動下載更新后，系統(tǒng)學(xué)習(xí)用戶使用模式可以計(jì)算出合適的重啟系統(tǒng)和安裝更新的時(shí)間。在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面，利用邊緣計(jì)算架構(gòu)，將計(jì)算推向邊緣節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)絡(luò)的邏輯)，這賦予了機(jī)器感知實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的能力，可以立即采取措施減少商業(yè)損失。在之前的商業(yè)用例中，改善能耗只是可能改善的結(jié)果之一。邊緣計(jì)算還可以用于進(jìn)行各種即時(shí)的優(yōu)化處理，例如緩解資產(chǎn)故障或提高產(chǎn)出質(zhì)量；學(xué)習(xí)一個(gè)規(guī)則使機(jī)器會自動做出決策來更改操作設(shè)置來避免故障或改善結(jié)果質(zhì)量。簡而言之，通過推動計(jì)算邊緣化，我們也將智能推到邊緣，因此讓設(shè)備或資產(chǎn)能夠做出自主決策來改善結(jié)果，并成為智能設(shè)備。未來霧計(jì)算將與云計(jì)算相輔相成、有機(jī)結(jié)合，為萬物互聯(lián)時(shí)代的信息處理提供更的軟硬件支撐平臺。
 

　　(原標(biāo)題：霧計(jì)算開啟萬物互聯(lián)新時(shí)代)