雲、霧エッジ計算及び計算
各種演算の簡単な定義と区別。
1.クラウドコンピューティング（クラウドコンピューティング）
クラウドコンピューティングは、インターネット関連サービスの利用と相互作用パターンの増加に基づいており、通常はダイナミックかつ簡単に拡張性と、多くの場合、仮想化されたリソースを提供するために、インターネットを含みます。クラウドは、ネットワーク、インターネット抽象的な文です。
- システムをクラウドコンピューティングクラウドプラットフォーム、クラウドストレージ、クラウド端末、クラウドセキュリティ四つの基本コンポーネント。
- ユーザーの観点からクラウドプラットフォームを分けることができ、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウド。
- 機能
- VLSI：クラウドコンピューティングは、ユーザーに前例のない機能を提供します。
- 仮想化
- 高信頼性
- 通用性
- 高いスケーラビリティ
- オンデマンドサービス：有料として水などの電気;
- 非常に安いです
- 潜在的な安全上の問題があります：など、ユーザーのプライバシー、データプロバイダ、データのプライバシーは、
- 短所
- プライバシーセキュリティリスク
- ネットワーク遅延
- 補数クラウドコンピューティングのよう：コンピューティングと計算霧エッジ人々はクラウドコンピューティングの問題を補償することが提案されています
計算2.フォグ（霧コンピューティング）
Guming Siのイーは、クラウドコンピューティングに比べて雲をこの1離れて地上霧計算の概念から霧ちょうど人生の霧のように、それは、周りの人々に、ユーザーのコンピューティング機能に霧近くの非常に適切な解釈を生成します。
霧はもともと計算*** ***我々が今日議論しているシスコの用語の後に米国が持ち越さブロックハッカー、かぶりの形成にコロンビア大学教授Stolfoによって提案された計算します。
- 霧は、コンピューティングのように見ることができるクラウドコンピューティングのユーザレベルに近い局在を、。クラウドコンピューティングはに大量のデータを送信することで、クラウドの使用終了雲が単一のユーザデバイスのストレージ容量と不十分な計算速度の問題を解決するために、ユーザーにサービスを提供する能力とストレージ容量を計算するステップと、今私たちがよ端末装置とデータセンター呼ば間の層、追加ネットワーク層のエッジを。下図のように：
ネットワーク層のエッジルータ又はレイテンシ削減、効率を改善し、「クラウド」に圧力を減らすことができ、直接プロセスにいくつかの不要なこの層へのデータの雲の小さなメモリサーバ組成物、とのようにその：動作原理は、として理解することができる霧計算。
- さらに、霧が算出される、分散として理解することができるクラウド、データを解析、記憶及び処理のためにアップロードされ、それは霧ノードの層の数から、すなわち、「霧」が配布されるので、これは処理速度を可能にすることができますより速く、より効率的。
- クラウドコンピューティング研究の重点は霧が位置計算を強調するように計算される方法です。
- 機能
- 低レイテンシー
- 高信頼性
- 場所の認識
- より多くのエネルギー効率
3.計算エッジ
エッジ算出手段またはデータのソースに近い側、ネットワークサービスを提供するために最も近い端部に最も近い、一つのコアアプリケーションオープンプラットフォームの記憶容量を計算します。エッジでの彼らのアプリケーションでは、リアルタイムのビジネス・インテリジェンス・アプリケーション、セキュリティとプライバシーの保護の面で業界の基本的なニーズを満たすために、より高速なサービス応答ネットワークで、その結果、開始しました。エッジを計算する物理エンティティと産業の間に接続された、または物理的なエンティティの上部にあります。そして、クラウドコンピューティングは、あなたはまだ計算履歴データのエッジにアクセスすることができます。
- エッジのコンピューティングデバイスは、スマートフォン、PC、スマートホームや他の家庭の端末などのモバイル機器であってもよいために、それはATM、カメラ端子かもしれません。エッジコンピューティングの目的は、することができます：計算時間が側に発生します。
- 機能
- 分散、低遅延
- データ端末装置のスクリーニング、デバイスの空きリソースをフルに活用し、分析に時間とエネルギーを節約し、エッジノードでのフィルタリング。
- エッジ計算を生成今日大量のデータが有意にクラウドにデバイスからトラフィックデータを低減することができます
- インテリジェントターミナルに近いから、大面積の保護におけるコンピューティングニーズを計算するものの将来のために、AR、VRや他のシーンだけでなく、ビッグデータと人工知能産業は、実際にはニアフィールド・コンピューティングへの強い需要がある、エッジ：計算、低遅延の応答を要求したサービスの完了を完了します。
4. VS霧のクラウドコンピューティング
- クラウドコンピューティングは、より多くのコンピューティングパワーとストレージ容量を持っています。
- 、ミスト分散コンピューティングは、彼がより低い待ち時間を有することを特徴と高い遅延がクラウドと比較して、存在し、大量のデータアクセス時間を駆動する、雲の通信負荷を低減させます。
- 霧ノード等、位置認識能力を有し、通信遅延を低減するために広く使用されているLBS（位置情報サービス）サービス、車ネットワーキング環境であってもよいです。
- 霧は、コンピューティング、クラウド補体ミストフィルタを計算するだけで必要なメッセージは、コアネットワークの圧力を低下させる、クラウドに、このようなポリマーユーザメッセージ（例えば、センサー停止メッセージを送信された）として、計算することができます。
霧は、エッジ演算VS算出します
霧常に考えエッジは、コンピューティングおよびコンピューティングの子供たちに一つのことである前に、いくつかの情報を読み、Diudiu差が残っていることがわかりました。
コンセプトエッジ霧を計算することは、いわゆる、近い端に霧のクラウドコンピューティングデバイスの換算に比べて、計算手段とクラウドデバイスの境界代わっよりも時間的に早く生じる「霧」。
二つのレベルの違いから物事を見てください：
- 霧の計算：主な事業は、一般的なルータであることが多い状況IOTで述べたように、アクセスポイントであっても、センサとアクチュエータ装置と一緒に計算されます。
- デバイスは、データの収集、処理、保存のためにネットワーク、ノード又は霧内LAN IOT、IOTゲートウェイを含む、処理能力。ゲートウェイに複数のソースから収集された情報は、デバイスのデータ処理は、必要にデータバックを送信します。
- フォグ演算処理能力が強く、単一の装置（ミストノード）複数のエンドポイントからデータを受信することを特徴とする、ソースエンドポイント、及びクラウドと比較してより低い遅延へ戻る処理後のデータ。
- 所望であれば、霧は、正の接続を実施形態の正確な計算処理能力または分裂の欠如、いくつかの限られた処理は、装置の能力に応じて実行されてもよいが、より複雑な処理を必要としません。
- エッジは、コンピューティング：さらに近いデータ・ソースへの処理能力、コンピューティングの霧「LAN内の機能を処理する」の概念を促進します。処理を終えた後、中央サーバではなく、ネットワーク内の各デバイスの実装工程において実装されていません。
- 霧計算と比較して、計算が単一障害点以下、エッジの性質を決定します。各デバイスは、あなたは、コアネットワークに送信されるどのようなデータは、データがローカルに保存されているかを判断することができ、独立して動作します。
- 要約：エッジ演算より算出霧より局所的な方法は、同一のアプリケーションシナリオではありません。
- 例えば、化学プラントでは、化学原料は、濃度、時間などの情報も、結果として生じるネットワーク遅延が事故の原因にも、雲の霧ノードに送信されるように収集された場合に検出センサーを有することが必要化学センサの自己動作のエッジネットワークノードエッジを算出する際に、手動による介入は、かどうかアラーム処理を判断する必要があります。
- 車両自体は、セルフサービスの場所としての機能を持っていないため、車両ネットワーク環境では、リアルタイムの車両の位置サービス要求の必要性は、あなただけのように、この場合のシナリオを計算するミストは、クラウドネットワークへの霧を介してデータを要求することができます。
6.まとめ
エッジは、コンピューティング、あるいは、霧は、コンピューティング、クラウドを利用しているかどうか、私たちの生活をより便利にすることを意図しています。
