“雾计算” 是什么？会不会在2018年迎来爆发？

以一个制造业案例为例，假设大型公司在印度建立了工厂生产清洁剂。想象整个流程中一个这样的机器——搅拌机（垂直或水平搅拌机），它吸收不同的原料，并将它们进行搅拌，在制造过程中生产出合成混合物。搅拌机的运转原理是以预设的转速定时旋转，搅拌机筒吸收到不同的原材料，其运转会耗费一定量的能源。

如果我们利用物联网生态系统，让这个设备成为“智能搅拌机”会怎样？搅拌机安装的大量传感器为各种参数捕捉数据，然后数据传回服务器（云）进行后续分析。如何提供功率消耗的效率？这就是与雾计算的联系。以前考虑的物联网架构是利用云存储和分析数据做出决定，但是为了让资产/机器成为“智能设备”，我们需要雾计算架构，也就是增加本地实时计算数据流的能力，并向历史信号学习帮助机器做出决策来改善结果。这将是一个利用机器学习优化机器功耗，搭建雾计算网络的场景。

基于这些自主学习规则，通过增加和降低设置来保持在最佳能耗模式，机器可以调整操作参数。当数据传输到云端，云端用新数据组更新机器学习模型，那么数据规则和（自主）学习就可以更新了。一旦更新，它会被推回边缘，边缘节点利用更新模型来更新规则，进一步改善结果。

如今我们可以看到在运算设备上更现实也更个人化的雾计算，例如笔记本、智能手机、智能手表和平板电脑。最普遍的例子是Windows 10的重启管理器。在自动下载更新后，系统学习用户使用模式可以计算出最合适的重启系统和安装更新的时间。在产业应用方面，利用边缘计算架构，将计算推向边缘节点（网络的逻辑极端），这赋予了机器感知实时数据的能力，可以立即采取措施减少商业损失。在之前的商业用例中，改善能耗只是可能改善的结果之一。边缘计算还可以用于进行各种即时的优化处理，例如缓解资产故障或提高产出质量；学习一个规则使机器会自动做出决策来更改操作设置来避免故障或改善结果质量。

简而言之，通过推动计算边缘化，我们也将智能推到边缘，因此让设备或资产能够做出自主决策来改善结果，并成为智能设备。未来雾计算将与云计算相辅相成、有机结合，为万物互联时代的信息处理提供更完美的软硬件支撑平台。

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!