云计算技术与应用：手机云存储与企业共享算力怎么实现

“云”后“雾”来 计算服务新生代登场

当手机上弹出提示, 告诉你里面装的东西已经满了的时候, 你可以选个办法, 把那些照片和图像全都上传到“云端”去, 以此来腾出一点手机里的地方。

对于做生意开公司的人来说, 他们根本用不着去买一大堆实实在在的机器设备云计算技术与应用，而是能够选择拿钱买服务的这么一种途径, 还能跟其他的组织或者单位一起搭配着, 来共同借用那个被称为“云平台”的厉害的计算能力……眼下这个时间段里, 不管是你过日子用的那些平常日子, 还是你在公司上班干的那些活计里头, 差不多到处都能瞅见云计算这个东西的身影在哪里。 #

云计算的名气是大噪的, 雾计算是刚刚崭露头角的, 雾计算跟名声大噪的云计算相比, 雾计算是新生代。前不久, 在上海雾计算实验室联合主任、国际雾计算产学研联盟大中华区的主任、同时还是电气电子工程师学会会友的杨旸教授出席的电气电子工程师学会年度媒体交流会上, 他向外透露了一个情况。

那个被称为全球首个雾计算参考架构的国际标准, 也就是IEEE 1934这个标准, 现在已经正式发布了。除了这个标准之外呢, 那些相关的机构也正在积极地推动一些事。他们正在努力进行雾计算节点设备的开发工作, 这件事是被重点推进的。

杨旸表示, 要是云计算对应的是现在这个时间点的话, 雾计算就对应的是未来的时间点。等到雾计算这种技术被大范围地使用以后, 通信网络就会彻底变成智能化的状态, 同时计算服务也会开启一个全新的时代篇章。

雾计算到底是个什么概念, 现在很多人都在关心这个事儿。它和我们平时听说的那些云计算、边缘计算之类的技术, 之间到底存在着怎么一种关联和区别。另外大家还想知道, 雾计算主要是用在哪些方面的具体领域里去服务的。为了解答上面提到的这些个疑问, 科技日报的记者专门去找了行业里面的权威专家来进行访谈交流。

负责上传下达的“中层干部” #

杨旸接着说, 雾计算是一种从云服务到物联网设备这种系统级别的且拥有好多个层次的那种计算架构方式里头的内容。这玩意儿具备了好几种功能, 比如分散式的计算能力、通信功能还有存储方面的支持以及控制手段和联网能力等等。 #

它的位置相比云端来说, 是更接近于最终用户那一端的。然后它还依靠那种资源能够共享的机制配合上那个协同服务的整体架构设计, 这样一来就能比较有效地把生产效率给提上去, 同时也让用户体验得到了一定程度上的改善。

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对于大多数普通用户来说, 雾计算这个概念, 现在还是相对比较少见的, 不过, 关于这一点的情况是清楚的, 在2012年的时候, 美国思科公司就已经给出了雾计算的详细定义了, 那么, 如果把大家相对比较熟悉的云计算和边缘计算放在一起做比较的话, 雾计算所具备的特点具体有哪些呢。

为了能把几种技术相互之间有什么关联这个事儿, 说得更明白一些, 杨旸用了打比方这种做法, 他个人的观点是, 云计算这个东西, 就跟公司的最高管理者是一个道理, 主要去处理那些最重要的事务, 并且来做最终的决策, 正因为如此, 云计算要去负责那些对全局核心数据进行统筹分析和处理、去做异常诊断以及溯源、去排查和寻找隐患、去发现知识还有创造知识、以及制定长期的规划还有进行战略决策这样的一些重要的工作。

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边远计算这个东西, 就有点像是一线的干活的人一样, 它的那个资源，是从那些比较简单、独立而且很便宜的设备里头来的, 专门处理在那儿搜集到的数据, 然后作出快速的决断, 就在附近的地方提供那种边缘智能的服务或者是应用程序。 #

雾气计算这一事物, 它在某种程度上是类似于“中层干部”这样的角色的, 它不仅仅是在扮演负责上传下达的那种信息通信的管道的工作, 它更是能够进行分析和处理位于更大区域范围内的相关的复杂的数据的事情, 然后就可以做出及时且准确的决定的操作了。 #

于是, 网元节点之间就有了能互相通连、彼此协同的能力, 这叫广泛对等。雾计算能把云计算在实时服务和数据本地处理上的不足给补上, 所以, 网络资源和服务的灵活性、安全性、实时性、拓展性就被更好地加强了。上海科技大学信息科学与技术学院教授罗喜良是这么说的。 #

可有效减少数据负载、提升效率

基于在国际雾计算产学研联盟（）里边所积累的这些东西, 那一个被称作是第一个标准的、关于雾计算的参考架构的东西, 也就是编号为 IEEE 1934 的这个东西, 现在已经是由 IEEE 这个机构给正式发布的了。 #

罗喜良觉得, 因为这个IEEE 1934标准出来了, 而且还在不停地改进、变得更加完善, 所以雾计算这个东西会变成一种通用的、分好多层级的计算技术框架。

这样它就能支持那些需要把数据处理放在靠近源头地方去, 或者说对计算能力要求特别高的应用需求, 比如智能物联网, 还有5G通信, 以及人工智能之类的东西。

杨旸拿火灾救援机器人做例子来说明事情经过, 因为靠本地化的数据计算, 能够比较有效地把传输数据的那种负荷给降低下来, 同时还能让处理数据的效率得到提升, 这本身就是雾计算的一个特点, 当机器人进入到需要进行救援的现场之后, 第一件事情是使用激光工具对现场的地理形状进行扫描作业, 接着第二步是对已经产生的数据进行加工和处理操作, 然后建立起一张符合现场情况的地图内容, 只有在这些步骤都完成以后, 才可以去实际开展搜救行动。 #

因为从现场采集到的数据量很大。要是把全部的数据都传到云端去处理的话。就难得及时作出反应了。

这个时候, 如果能在救援现场旁边, 临时搞一个雾计算节点出来。那么机器人就会拥有一个强大的信息处理能力。这样一来, 就可以实现快速的响应了。

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罗喜良在谈到雾计算优势的时候, 做过分析他讲到, 雾计算是通过把本地的计算资源利用起来的方式，能够有效降低服务的响应时间, 能够有效减少通信带宽的消耗, 能够有效控制运营成本；同时, 雾计算是通过建立以用户为中心的协同服务架构的方式, 能够有效提升服务的灵活性, 能够有效满足个性化需求, 能够有效增强拓展性；另外, 雾计算是通过避免海量数据进行长距离传输这种方式, 能够有效增强服务的安全性, 能够有效保证服务的可靠性；最后, 雾计算是通过分享网络资源和商业模式来实现开放共享的做法, 能够有效加快服务的智能化演进速度, 能够有效促进附加价值的生成。

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在罗喜良看来, 这就像人类社会和组织机构里的资源是怎么分布的, 能力和权限是怎么分级的那回事儿, 还有决策和控制机制又是怎么样设置的。雾计算这东西充分利用了各种网络里面多层次网元节点的那些计算资源、通信资源和存储资源。 #

它是积少成多这种做法的。它积极地发挥不同位置节点的能力、优势和作用。它也积极地发挥不同层次节点的能力、优势和作用。通过全面协作和利益共享这种办法。来实现各个方面物联网应用的实时性。来保障各个领域的物联网服务的智能化和高效率。 #

前景广阔云计算技术与应用贝语网校，但面临诸多应用障碍

当下, 雾计算技术方面的研究和开发, 以及标准化工作, 都刚刚起步, 未来雾计算会在哪个领域去展开应用的情况, 也是很多的人心里都在非常关心的一个事情。

杨旸给大家讲了一下具体情况, 他说雾计算这东西到底在哪些地方能用上呢, 主要是这么几类情况, 一类是对服务响应的那个端到端的时延性能有着明确的上限要求的场合, 这样的场合包括网联汽车和无人机遥控, 另一类是对实时数据的网络传输速率有着明确的下限要求的情况, 涉及到的内容包括3 D虚拟现实游戏还有自动驾驶汽车, 还有一类就是对连接的可靠性以及服务的安全性有着非常严苛的要求的系统, 这些系统主要是指工业控制系统和智慧城市管理系统。 #

云计算和大数据给人们的生活带来的便利是显而易见的那件事。”“另一方面, 雾计算技术会持续不断地往前发展, 最终走向成熟并被普遍应用起来。在这个过程中, 智能物联网将变得越来越方便, 并且越来越紧密地靠近人类社会的组织结构和决策运作方式。 #

基于这样的基础条件, 它为每一个人提供的智能服务, 就会变成一种更加自然的状态, 也会变成人们所更熟悉的形式。这些智能服务具备触手可及的特征, 同时也具备无处不在的特点。”这句话是由杨旸所说出的内容。

杨旸举了这样的例子来说明, 现在在个人计算设备上面, 比如说笔记本电脑、智能手机、智能手表啊以及平板电脑, 大家已经能够看到雾云计算以及边缘计算这些技术的初步运用的情况出现了。其中那个叫做10的重启管理器就是个非常典型的代表案例。 #

在系统自动下载完毕更新文件之后, 这个10操作系统可以去自主地学习使用者的用机习惯和模式, 然后依靠这种学习到的结果去反复推算, 最终找出一个最合适的时间点, 用来进行系统的重启操作以及更新包的安装动作。 #

在为人们提供便利这一点上, 雾计算技术同样存在不少困难。按照杨旸所说, 现在的这个标准被弄出来并且实际去执行了, 会大力地把雾计算技术的研制和发展搞得更靠前一步, 会让更多的、规模很大的、很复杂的、用于工业的物联网应用还有服务进入到智能化的新阶段里去。

但是从把技术概念给定下来, 到把标准给提出来, 再到真正能够在各地去加以推广和实际应用, 雾计算这一套东西前面还有很多艰难险阻要跨过。

雾计算之所以具有优势, 并且展现出其独特的特点, 归根结底是因为它坚持以用户为中心, 并且面向服务需求来进行设计, 然而, 当我们正在分析系统性能、评估服务效率以及考察用户体验的时候, 我们必须同时考虑网络通信速度、计算效率和存储能力对智能服务的支持和约束情况, 我们需要综合利用多学科的基础理论以及多维度的基础理论来开展分析和联合优化工作, 这确实是开展相关研究的时候所面临的主要理论难题, 同时也是其中的一个主要障碍。 #

此外, 雾计算技术在研发和应用推广的过程中, 还面临着不少重要的挑战和瓶颈需要去解决。这些问题包括怎么在雾计算的节点和节点之间建立起来信任关系, 这些节点之间要能把资源进行充分的共享。 #

在多层次的云网络、雾网络和边缘网络系统内部, 要实现高效的通信以及紧密的协作。还有如何在不同类型的异构节点之间完成那些复杂任务的合理按需分配, 以及如何灵活地去适配各行各业里面的多种应用需求。这些都是必须要探索并寻求突破的地方。