雾计算简史(转载)

Posted zfc-cjk

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了雾计算简史(转载)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在我看来,雾计算和云计算的本质是一样的——都是充分利用「闲置的资源」进行任务的处理。不同在于云计算利用的是网络核心的资源,而雾计算则利用网络边缘的资源。

技术分享图片

1961 年,人工智能之父麦卡锡在一次会议上提出了「效用计算」这个概念,第一次体现了这种共享资源的思想。当时计算设备的价格非常昂贵,远非普通企业和机构所能承受,所以就想到将分散的闲置资源整合起来,共享给多个用户使用。类似的概念还有「网络计算」、「分布式计算」、「弹性计算」等,这些概念都是经由学术界提出,并逐步成为支撑工程应用发展的基础理论。

技术分享图片

工业界虽说比学术界要落后,但工业界做着让所有人都兴奋的事——让概念标准化,真正让技术实现落地。上面这些概念让人晕乎,虽有差异,但本质一致,所以工业界就统一用「云计算」一词来囊括。

2006 年 8 月 9 日,Google 首席执行官埃里克·施密特在搜索引擎大会(SES San Jose 2006)首次提出云计算(Cloud Computing)的概念。从此云计算的发展进入了井喷时代。

技术分享图片

2007 年初,Amazon 推出弹性计算云 EC2 服务;2007 年 11 月,IBM 发布业界首个云计算商业解决方案「蓝云」计划;2008 年 4 月,Google APP Engine 发布;2008 年 Gartner 发布报告,认为云计算代表了今后计算的方向;2009 年 1 月,阿里巴巴在南京建立首个“电子商务云计算中心”;2010 年 1 月,微软正式发布 Microsoft Azure 云平台服务;2010 年 7 月,美国国家航空航天局和包括 Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布开放「OpenStack」项目源代码……

时至今日,云计算已经进入稳定发展时期,面临的是新的问题。

随着移动设备、嵌入式设备和传感设备等智能设备的不断创新和普及,进入了「万物互联网时代(IoT)」,全球的移动数据呈现出疯狂式的增长。

据 Cisco 2016 年做的一个关于移动数据预测报告显示,全球的移动数据将会在 2016 年和 2021 年之间提高 18 倍,2021 年截止将会超过 49 EB。面对大量的数据和新型的应用程序对服务质量的严苛需求,云计算的问题也凸显出来。

技术分享图片

首先,云计算中心位于远程的 Internet,对于那些对延迟敏感的应用程序(如视频流、在线游戏等),将会带来较长的传播时延(WAN),这对于用户体验来说是无法忍受的。其次,对移动场景支持不足,特别是对于高速移动的车载网络环境,司机对于路况、交通流等的感知都必须是快速且实时的。再次,无法满足地理位置分布相关的感知环境的实时要求,如大规模的传感网络,要求传感节点定时向其他节点更新自身的信息。再有,大量的设备接入云端,网络带宽就显得捉襟见肘。最后,云计算的安全性和隐私性不容乐观,在用户和云计算中心之间需要经过多跳的网络传输,越深的网络传输,数据的完整性和机密性就越难保证。

以上问题的解决方案,自然是由学术界首先提出的。2009 年卡内基梅隆大学的沙特亚教授等人在其发表的论文[1]中提出「微云(Cloudlet)」的概念。论文指出微云是一种「和云有着同样的技术标准,但邻近用户」的新型计算模式。

技术分享图片

这里面蕴含着几层信息。第一,能够提供和云计算一样的服务,但所提供的资源有限,不如云计算能够提供无限的资源;第二,邻近用户,意味着用户请求的响应时延大大减少;第三,雾计算基础设施以分布式的方式部署在网络的边缘,满足高速移动场景和地理位置分布的场景需求,同时,减缓了网络核心的带宽负载;第四,安全性和隐私性较云计算得到较大保障。

这是「雾计算」最初的雏形。之后,学术界又提出很多类似的解决方案,如「Fog Computing」、「Edge Computing」、「Follow me Cloud」、「Small-Cell Cloud」、「Virtual Cloud」、「FemtoCloud」等。

这些概念其实本质都是一样的,都是在讲一件事,就是将「计算去中心化」——将云计算资源和服务从网络的核心转移到网络的边缘,以此来适应今天多种 IoT 应用的需求。和云计算的提出如出一辙,只不过引导这次工业变革的对象不再是 Google,而是 Cisco。

技术分享图片

Cisco 在 Cisco Live 2014 会议上首度提出这个概念。Cisco 强调雾计算是依托于现今无处不在的 IoT 应用产生的一种新型计算模式。

相比于云计算,雾计算是一种更加新进和广泛的计算模式,更具扩展性和可持续性。但是雾计算也不能完全取代云计算,必须依托于云计算才能更好地发挥其作用,因此它们的关系是相辅相成,相互联系的。

在会上,Cisco 同时发布了供开发者使用的开发套件 IOx。IOx 是 Cisco 对于雾计算模式的实现。它为开发者提供了一整套的开发框架(包括开发、分发、部署、监控和管理等多种组件)和计算平台,开发者能够将开发好的应用部署到网络的边界上(路由器、交换机等)进行处理。如下是 IOx 的架构图,更多信息请访问 IOx 开发者文档。

技术分享图片

雾计算是应现今「人工智能」、「物联网」一波红海而生的技术革新。业界多家企业和组织机构都开始在布局雾计算的生态体系,除了 Cisco、华为这些通讯产商,还有很多云计算、物联网的企业也加入进来。

在中国,最早布局雾计算架构的是成立于2005 年的全球领先的物联网云服务商「智云」。他们在 2016 年初即发布了主打 IoT 雾计算的机智云 4.0,整合了雾计算、物联网大数据和机器学习应用能力,形成了一体化的解决方案。

此外,2015 年 11 月 19 日,Cisco 联合 ARM、Dell、Intel、Microsoft 和普林斯顿大学成立了「开放雾联盟(OpenFog)」,旨在制定雾计算相关的技术标准和推动行业的技术变革。

由此可见,雾计算将会成为继云计算之后的又一波技术浪潮。

以上是关于雾计算简史(转载)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

ITU简史

Python简史

学习 Java 语言,你必须知道的 Java 简史

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中图像去雾算法的原理实现效果

什么是雾计算,边缘计算,他们与云计算的不同

Python圈中的符号计算库-Sympy(转载)