關(guān)注科技領(lǐng)域很難跟上行業(yè)的最新趨勢和新興領(lǐng)域，僅以計算類型為例，隨著我們處理數(shù)據(jù)的方式和位置的不斷變化，我們受到了硬件和連接性方面的限制。

云計算這一術(shù)語已經(jīng)在大多數(shù)消費者的消費理念中占據(jù)了一席之地，邊緣計算可以看做是無處不在的云計算和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的延伸概念，霧計算的概念盡管與邊緣計算略顯模糊，但是它與邊緣計算是兩種技術(shù)理念，介于云計算和邊緣計算之間。

邊緣計算：遠離核心的移動計算

從根本上來講，邊緣計算是智能和計算從云網(wǎng)絡(luò)中的集中式數(shù)據(jù)服務(wù)器到網(wǎng)絡(luò)邊緣硬件的移動，傳感器不是在某個位置收集數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送回中央服務(wù)器進行處理，而是在本地可用的硬件上對數(shù)據(jù)進行處理，只把處理結(jié)果發(fā)送到云端，以便確保信息的即時可用性并進行操作，而不需要進一步對數(shù)據(jù)加以處理。

將計算遷移到邊緣具備以下幾個優(yōu)勢，能夠促進更理想的計算：

· 能夠近乎實時地處理數(shù)據(jù)

· 處理的數(shù)據(jù)可以從各個邊緣節(jié)點并行收集

· 消除了在帶寬有限的網(wǎng)絡(luò)上發(fā)送原始數(shù)據(jù)的負擔(dān)

· 消除計算量大的原始數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)中心的壓力

· 降低云網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中獲得信息的依賴性

· 可以幫助管理在本地處理而不是共享的敏感數(shù)據(jù)

邊緣計算的出現(xiàn)絕對歸功于云計算的可用性和廣泛應(yīng)用，以及越來越易于訪問的經(jīng)濟試用的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。有很多易于定制和可訪問的SoC，例如Raspberry Pi，使得邊緣計算更加可行。

有分析機構(gòu)預(yù)測到2022年邊緣計算將成為一個價值67.2億美元的產(chǎn)業(yè)，年增長率為35.4%。

霧計算：改變邊緣的定義

霧計算和邊緣計算定義很模糊，業(yè)界一直在嘗試將這兩者區(qū)分開作為單獨的概念。對此，業(yè)界最廣為接受的概念是在邊緣計算中，數(shù)據(jù)處理在收集數(shù)據(jù)的硬件上。霧計算是當(dāng)節(jié)點的一個子集發(fā)送其數(shù)據(jù)到更大的中心連接點，在連接到更大的整體中心網(wǎng)絡(luò)的過程中處理數(shù)據(jù)。

不管是邊緣計算還是霧計算，其優(yōu)勢都很明顯。霧計算消除了將大量原始數(shù)據(jù)流發(fā)送到中央網(wǎng)絡(luò)的一些延遲和帶寬問題，但是它并不要求每組傳感器處理收集到的數(shù)據(jù)。

邊緣計算和霧計算的實際應(yīng)用

無人駕駛汽車

無人駕駛汽車的發(fā)展依賴于實時交通、障礙和危險數(shù)據(jù)的計算，以便快速做出決策，在發(fā)生碰撞時，一絲絲的延遲足以改變結(jié)果。

盡管無人駕駛汽車可能仍然需要連接到云網(wǎng)絡(luò)以發(fā)送、共享和接收信息，但是在本地處理信息對于實時決策至關(guān)重要。據(jù)統(tǒng)計，無人駕駛汽車每小時收集并產(chǎn)生超過3 TB的數(shù)據(jù)，如果我們希望無人駕駛汽車能夠真正實現(xiàn)，將會給云計算網(wǎng)絡(luò)帶來巨大的壓力和風(fēng)險。

霧計算還可以用來分析和計算有關(guān)本地流量的數(shù)據(jù)，通過收集車輛信息并加以處理，然后將其發(fā)送到整個云端共享，以實現(xiàn)實時分析和決策。

智慧城市

比爾·蓋茨(Bill Gates)最近投資8000萬美元在亞利桑那州從頭開發(fā)一個智慧城市。 在收集關(guān)于交通，行人，照明，建筑物健康的實時數(shù)據(jù)的城市中，邊緣和霧計算將是必不可少的服務(wù)。 邊緣計算節(jié)點可以同時以高分辨率計算天氣，可見性，交通擁堵和基礎(chǔ)設(shè)施運行狀況信息，并且仍然可以通過云為居民或訪客高效快速地共享信息。

在許多應(yīng)用中，某種形式的邊緣計算已經(jīng)存在。然而，其作為新的技術(shù)應(yīng)用場景將有助于完善這一技術(shù)，使我們能夠開發(fā)出更易于集成的更復(fù)雜的解決方案。與此同時，2018年要把邊緣計算和霧計算作為主流科技行業(yè)的新興領(lǐng)域。