最近，“雾计算” 一词已开始与云计算和边缘计算结合使用。“雾计算” 是思科系统公司提出的一个相对较新的术语，通常用于与边缘计算相同的上下文中。那么，为什么我们需要创建一个新单词呢？在这里，我们将解释 “雾” 的含义、雾计算和边缘计算的区别，以及雾计算和边缘计算常见的 “分布式处理”。我们还将讨论每台服务器在典型的云雾/边缘物理设备三层模型中的作用。
什么是 “雾”？
雾是什么意思？雾在英语中就是雾。云计算中的 “云” 一词已成为当今的常用术语，意思是 “云”。换句话说，这意味着它比云更接近地面。例如，如果传感器等物理设备处于 “地面” 状态，则它是指比云更接近云且位于云和物理设备之间的系统的总称。此外，“雾” 一词可能具有驱散云层使它们看起来像雾的意思。
对于在云和物理设备之间运行的系统，一个常用且相似的术语是 “边缘计算”。实际上，边缘计算和雾计算的使用方式并不十分严格，可以说它们目前的使用含义几乎相同。有许多一起编写 “边缘/雾计算” 的例子。
“雾” 和 “边缘” 的区别
那你为什么敢创造一个新词呢？考虑到这一点，边缘计算和雾计算之间的区别就显而易见了。
边缘计算是一种通过在靠近用户的位置处理数据而不是专注于云端来减少服务器负载的技术。再说一遍，它在云和物理设备之间工作，唯一的不同是边缘计算更接近物理设备，而雾计算则更接近云端。雾计算旨在优化资源，同时将云端技术应用于边缘服务器，并近乎实时地执行分布式处理。可以说，目标是在保持边缘计算的能力和优势的同时，更接近云计算。
相反，通过将云服务器的功能移至边缘服务器，可以说云服务器上的处理是分布式的。如前所述，您可以将雾计算一词看作是通过将云服务器的分散与云分散到雾中的分散进行比较而创造出来的。
分布式处理的需求
边缘计算和雾计算的共同点是 “分布式处理”。另一方面，云计算原则上是 “集中处理”。可以说，这种 “分布式处理” 是边缘计算和雾计算备受关注的原因。那么为什么需要分布式处理呢？
背景之一是云计算的局限性。云计算或集中处理的缺点是，发送到网络的数据量很大，这会降低速度，并且数据集中在云服务器上，从而留下安全隐患。因此，有必要在物理设备和云服务器之间设置中间服务器，并在此处执行分布式处理。取决于该中间服务器是更接近物理设备（边缘服务器）还是与云兼容（为方便起见而称为雾服务器），取决于它被称为边缘计算还是雾计算。
在上面的示例中，我们考虑了云服务器、中间服务器和物理设备的三层模型，但实际上，没有云服务器，它由两层多台服务器和物理设备组成。还有一个系统。在这样的系统中，三层模型中云服务器执行的处理由云端前的服务器处理。这组服务器还包括边缘服务器，但它是最接近雾计算目标系统的服务器，因为它同时具有云服务器和边缘服务器功能。
三层模型中每台服务器的作用的示例
最后，让我们回顾一下每台服务器在三层模型中的作用。如上所述，它可能是两层模型，但这里我们将考虑通用云服务器、中间服务器和物理设备的三层模型。
首先，边缘服务器的作用是收集数据和应对紧急情况。例如，应急响应是在机器人可能撞到人时临时紧急停止。边缘服务器在更接近数据生成位置方面基本上更快，因此边缘计算可能是最适合紧急处理的。因此，由于对速度的需求，预测性维护等应用中使用的人工智能（AI）基本上将放在边缘服务器上。
雾服务器的作用是存储和分析数据并将结果发送到云端。在某些情况下，雾服务器可能会直接收集数据或代表您充当云服务器。在上面给出的人工智能示例中，可以将其放置在不需要响应速度的应用程序的雾服务器上。
云服务器负责管理来自边缘服务器和雾服务器的数据，将其显示给负责人，并将分析结果发送到更高级别的系统（例如业务管理系统）。此外，在边缘计算中，云服务器通常会存储和分析数据。
部署边缘/雾计算时需要注意的事项
这次，我简要介绍了雾计算的基础知识。边缘计算和雾计算的构建将需要基于整个生产系统的战略来完成，同时仔细考虑现场的情况。此外，就需要哪个服务器处理的流程以及平衡感而言，不能说这通常是件好事。边缘计算和雾计算可以说将在未来得到应用，因此在询问外部专家时，我想注意这些要点，继续构建最佳系统。
