段粘粘

摘要：霧計(jì)算（Fog Computing）的概念在2011年由思科（Cisco）的Ginny Nichols提出，目前在高校信息化系統(tǒng)中是比較新穎的研究方向。霧計(jì)算有個(gè)很形象的名稱(chēng)，即“接近地面的云”。霧計(jì)算和云計(jì)算（Cloud Computing）有很多相似之處，如它們都基于虛擬化技術(shù)，從共享資源庫(kù)中，為多用戶(hù)提供資源。但它們也有很多不同，如位置（網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械奈恢茫?、?gòu)成單位數(shù)量（數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)量）及地域分布（廣泛性）等。霧計(jì)算介于物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoL）和云計(jì)算之間，能夠解決物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算結(jié)合帶來(lái)的終端節(jié)點(diǎn)反饋延時(shí)長(zhǎng)、云服務(wù)器負(fù)擔(dān)重、帶寬壓力大等問(wèn)題。近幾年來(lái)，霧計(jì)算在現(xiàn)實(shí)生活中各個(gè)方面都有涉及，如高校智能機(jī)房、智慧教育、智能交通、智能電網(wǎng)等。該文討論了在高校信息化系統(tǒng)中霧計(jì)算的特點(diǎn)、可提供的服務(wù)及未來(lái)發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：霧計(jì)算；云計(jì)算；物聯(lián)網(wǎng)；信息化系統(tǒng)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）02-0021-02

1 介紹

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展，學(xué)校機(jī)房里面使用的傳感器越來(lái)越多，因此傳感器會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。為了智能的研究這些數(shù)據(jù)，云計(jì)算被引入并用于執(zhí)行存儲(chǔ)、處理和數(shù)據(jù)分析，隨即刮出一股“云—云計(jì)算—大數(shù)據(jù)”熱潮[1]。云計(jì)算里面的“即付即用”（Pay as You go）模式為面向web應(yīng)用程序、擁有批處理的客戶(hù)和管理私有數(shù)據(jù)中心（Data Center，DC）提供有效的代替方案。因此，云計(jì)算可以免費(fèi)為企業(yè)和最終用戶(hù)提供滿(mǎn)意的解決方案，使之從眾多細(xì)節(jié)條框協(xié)議中逃脫出來(lái)[2]。

云概念是基于“云計(jì)算”技術(shù)，實(shí)現(xiàn)各種終端設(shè)備之間的互聯(lián)互通。云端后臺(tái)的存儲(chǔ)和運(yùn)算能力比較強(qiáng)大，為用戶(hù)提供所有享受資源和應(yīng)用程序。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的一個(gè)基本特征是連接性，旨在確保進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)交互設(shè)備環(huán)境中的計(jì)算設(shè)備能夠通過(guò)單點(diǎn)或多點(diǎn)進(jìn)行相互通信。然而，云的收集任務(wù)相當(dāng)難以執(zhí)行，原因如下：

1） 延遲敏感性：當(dāng)云與客戶(hù)之間的距離相對(duì)較遠(yuǎn)時(shí)，云計(jì)算無(wú)法解決一些應(yīng)用程序的“延遲敏感性”問(wèn)題。為了降低云計(jì)算的運(yùn)營(yíng)成本，云服務(wù)器供應(yīng)商大多選擇將數(shù)據(jù)中心建立在成本較低的地方。因此，偏遠(yuǎn)地方成了首選之地，但也會(huì)伴隨著數(shù)據(jù)傳輸延遲等弊端。

2） 云負(fù)擔(dān)：隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)量不斷增加，導(dǎo)致云負(fù)擔(dān)不斷增加。物聯(lián)網(wǎng)作為一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)，LoT將各種感知、識(shí)別、通信、網(wǎng)絡(luò)和信息管理設(shè)備集成到一個(gè)基于人與物聯(lián)系的云端系統(tǒng)中，進(jìn)而能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)發(fā)送和接受信息[3]。由于IoT生成的數(shù)據(jù)量巨大，不僅占用了大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬，而且增加了數(shù)據(jù)中心的負(fù)擔(dān)，數(shù)據(jù)傳輸和信息分發(fā)成為云負(fù)擔(dān)中最大的問(wèn)題。

云不能滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)中服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）的所有要求，因此需要一種新的架構(gòu)。新架構(gòu)需要對(duì)底層設(shè)備的反應(yīng)快速，并可以減輕云端的負(fù)擔(dān)。在考慮如何使設(shè)備本身或“中間設(shè)備”存儲(chǔ)和處理IoT生成的大量數(shù)據(jù)時(shí)，霧計(jì)算的定義被很多學(xué)者提出來(lái)。霧計(jì)算就是本地化的云計(jì)算，主要思想是利用大量的霧節(jié)點(diǎn)將一些數(shù)據(jù)中心的任務(wù)遷移到服務(wù)器的邊緣。因此，霧計(jì)算具有數(shù)據(jù)傳輸速率高的優(yōu)點(diǎn)，并能大大減少用戶(hù)響應(yīng)時(shí)間。霧計(jì)算的到來(lái)標(biāo)志著科技向前推動(dòng)一大步，為人體局域網(wǎng)絡(luò)（body area network，BAN）、車(chē)輛移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和智能電網(wǎng)等領(lǐng)域解決了很多難題。文章結(jié)構(gòu)如下：第2節(jié)討論了霧計(jì)算及其特點(diǎn)；第3節(jié)描述了霧計(jì)算提供的服務(wù)。第4節(jié)描述了霧計(jì)算未來(lái)的作用。第5節(jié)是結(jié)論。

2 霧計(jì)算

為了解決上述問(wèn)題，思科2011年提出了霧計(jì)算。霧是靠近“地面”的云，實(shí)際上更靠近終端設(shè)備。云計(jì)算強(qiáng)調(diào)計(jì)算的方式，而霧計(jì)算更強(qiáng)調(diào)計(jì)算的位置，如果說(shuō)云計(jì)算是廣域網(wǎng)（Wide Area Network，WAN）計(jì)算，那么霧計(jì)算就是局域網(wǎng)（Local Area Network，LAN）計(jì)算[2]。

霧計(jì)算是一種構(gòu)建在邊緣服務(wù)器上的新穎體系架構(gòu)，它為終端設(shè)備和傳統(tǒng)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心之間的分布式提供有限的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。它為終端設(shè)備提供邏輯智能，并對(duì)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、過(guò)濾，降低IoT應(yīng)用程序中延遲敏感的可預(yù)測(cè)延遲，在高校信息化系統(tǒng)及醫(yī)療保健領(lǐng)域中應(yīng)用比較廣泛。

霧計(jì)算是個(gè)很形象的框架，提出它的Ginny Nichols提了一個(gè)有趣的說(shuō)法“霧是接近地面的云”。霧處于終端設(shè)備和云之間，每個(gè)智能物體都連接到一個(gè)霧節(jié)點(diǎn)，框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。

霧節(jié)點(diǎn)，連接一些網(wǎng)絡(luò)邊緣、性能差的分散設(shè)備，執(zhí)行存儲(chǔ)、互聯(lián)網(wǎng)資源和分布式計(jì)算等任務(wù)，如圖2所示。霧在本質(zhì)上異構(gòu)的，范圍從高端服務(wù)器、邊緣路由器、接入點(diǎn)、機(jī)頂盒到終端設(shè)備，諸如移動(dòng)電話(huà)、蘋(píng)果手表和傳感器等[3]。

霧計(jì)算的實(shí)施是將云計(jì)算范式擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)的邊緣[3]。云和霧都為最終用戶(hù)提供存儲(chǔ)、計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。在該服務(wù)中，云和霧的物理位置（Physical Location）和服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）不同。

霧計(jì)算雖作為一種新的體系結(jié)構(gòu)，但許多特點(diǎn)表明霧計(jì)算是云的延伸：

1） 相鄰的物理位置。如圖1，霧計(jì)算是比較靠近地面的，可作為相鄰的匯點(diǎn)進(jìn)行局部部署，而云計(jì)算的位置比較靠云端。由于云遠(yuǎn)離終端設(shè)備，終端設(shè)備需通過(guò)各種路由器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備連接到云端，因此網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的瓶頸將不可避免地導(dǎo)致不可預(yù)知的延誤。隨著敏感信息量的大量增加，延遲敏感數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)時(shí)處理，最終導(dǎo)致嚴(yán)重問(wèn)題。

霧節(jié)點(diǎn)部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，它們可以大大減少時(shí)間延遲。如圖3所示，如果終端設(shè)備處于相同的局域網(wǎng)（LAN）中，與廣域網(wǎng)（WAN）或因特網(wǎng)相比，可以減少傳輸延遲。當(dāng)各種各樣或動(dòng)態(tài)生成的數(shù)據(jù)到達(dá)霧時(shí)，它們將根據(jù)其類(lèi)型和緊急程度自動(dòng)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。endprint

2） 支持在線(xiàn)分析。霧對(duì)終端設(shè)備上數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算有很大作用。由于霧可以為終端設(shè)備提供存儲(chǔ)和計(jì)算，因此它能為其提供實(shí)時(shí)分析并給予相應(yīng)的響應(yīng)動(dòng)作。霧化基于其內(nèi)存提供分布式本地存儲(chǔ)?；贐igtable，HBase，NoSQL等開(kāi)放源碼，分布式和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的快速發(fā)展，云計(jì)算可以支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。相反，霧只需要支持少量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)可能包括監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)范圍廣泛、元數(shù)據(jù)、計(jì)算策略等。由于數(shù)據(jù)的多樣性，霧必須支持不同類(lèi)型的存儲(chǔ)策略，例如用于監(jiān)視數(shù)據(jù)的臨時(shí)存儲(chǔ)或較高級(jí)的半永久性存儲(chǔ)[4]。

根據(jù)各種QoS，云服務(wù)器通過(guò)多臺(tái)服務(wù)器為大數(shù)據(jù)提供并行計(jì)算和智能分析，實(shí)現(xiàn)有限計(jì)算和在線(xiàn)分析。霧節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理中起著重要作用[2]。

3） 服務(wù)由智能但不強(qiáng)大的設(shè)備提供。霧節(jié)點(diǎn)僅執(zhí)行有限的計(jì)算。因此，他們不需要使用強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，只需要使用路由器、機(jī)頂盒、接入點(diǎn)、手機(jī)和其他便宜的終端設(shè)備。然后，數(shù)據(jù)挖掘和長(zhǎng)期分析的工作可以分配給遙遠(yuǎn)的云。從物理角度來(lái)看，傳統(tǒng)云由服務(wù)器驅(qū)動(dòng)，而霧可以由我們周?chē)默F(xiàn)有“智能設(shè)備”驅(qū)動(dòng)，如個(gè)人電腦，手機(jī)，網(wǎng)關(guān)等。

4） 支持各種通信網(wǎng)絡(luò)。終端設(shè)備有不同的特點(diǎn)，并且被廣泛的通信網(wǎng)絡(luò)所支持。在物聯(lián)網(wǎng)中，有大型傳感器網(wǎng)絡(luò)來(lái)監(jiān)控環(huán)境。當(dāng)不同的傳感器連接到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，涉及不同類(lèi)型的協(xié)議。如圖4所示，一些協(xié)議由Fog支持，如ZigBee，WiFi，2G / 3G / 4G，WiMax，6Lowpan等。然而，云支持的網(wǎng)絡(luò)是單一的，即TCP/IP協(xié)議。

5） 分布式計(jì)算。霧計(jì)算以分散的方式工作，而不是集中的方式。霧計(jì)算在提供服務(wù)過(guò)程中，將其大量的計(jì)算工作分解成許多較小的部分，然后把許多計(jì)算工作分配給霧節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。與之相比，云將這些計(jì)算結(jié)果放在一起，或作為最終結(jié)果進(jìn)行更復(fù)雜的計(jì)算。

隨著數(shù)據(jù)量的增加和異質(zhì)性以及不可預(yù)測(cè)性，除了延遲之外，帶寬將成為一個(gè)問(wèn)題。霧計(jì)算中的霧節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)處理區(qū)域數(shù)據(jù)，因此分布式計(jì)算策略有助于降低計(jì)算復(fù)雜度，從而提高計(jì)算速率。最后，由霧節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)的計(jì)算數(shù)據(jù)被連續(xù)上傳到云端，有助于解決帶寬問(wèn)題。

3 霧計(jì)算的服務(wù)

在上一章節(jié)中討論了霧計(jì)算的主要特點(diǎn)，本章節(jié)介紹了霧計(jì)算為網(wǎng)絡(luò)邊緣和各種應(yīng)用程序提供豐富的新服務(wù)及平臺(tái)。霧，被構(gòu)建成一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)，提供新興的服務(wù)，并開(kāi)發(fā)新的應(yīng)用程序。圖5展示的霧模型，部署在邊緣的所有本地設(shè)備，傳感器連接到本地霧和云端，最終生成的數(shù)據(jù)將發(fā)送到霧節(jié)點(diǎn)。霧在收到這些數(shù)據(jù)后進(jìn)行一些處理，然后轉(zhuǎn)發(fā)到云端。云主要做大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘，并將一些計(jì)算結(jié)果反饋給霧。霧根據(jù)計(jì)算結(jié)果來(lái)控制終端設(shè)備并下達(dá)相應(yīng)的指令。該過(guò)程中的霧節(jié)點(diǎn)可以與網(wǎng)關(guān)設(shè)備相似，但功能強(qiáng)大的方式使用?？偠灾?，霧的主要工作可概述為：切換網(wǎng)絡(luò)、推送服務(wù)和核心服務(wù)。

1） 切換網(wǎng)絡(luò)

霧計(jì)算需要支持許多協(xié)議，如ZigBee，WiFi，2G/3G/4G，WiMax，6LOWPAN等，但云只支持TCP/IP協(xié)議。眾所周知，不同的通信協(xié)議以不同的格式傳輸數(shù)據(jù)。因此，霧計(jì)算的首要任務(wù)就是在物聯(lián)網(wǎng)和云端之間切換網(wǎng)絡(luò)。

2） 推送服務(wù)

霧作為終端設(shè)備和云之間的中介，需要為它們推送各種各樣的服務(wù)，主要包括接收和上傳數(shù)據(jù)。終端設(shè)備在生成數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)上傳到霧。最后，霧提取這些數(shù)據(jù)，將處理后的數(shù)據(jù)更新傳送到云端，以便長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)并用于深入挖掘。

3） 核心服務(wù)

切換網(wǎng)絡(luò)和推送服務(wù)兩個(gè)功能是支持霧進(jìn)行一些存儲(chǔ)和計(jì)算的基礎(chǔ)。霧的主要任務(wù)是在性能較差的設(shè)備中實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)處理，存儲(chǔ)和計(jì)算。

不是所有的數(shù)據(jù)都需要上傳到云端，如一些設(shè)備接連到互聯(lián)網(wǎng)上生成的數(shù)據(jù)，在某些階段不需要上傳至云端。為此，將IoT連接到云的霧應(yīng)該具有額外的功能，可以在將其發(fā)送到Internet并最終到達(dá)云端之前進(jìn)行一些處理，如過(guò)濾和聚合。霧必須決定應(yīng)該發(fā)送什么（內(nèi)容），如何發(fā)送（數(shù)據(jù)格式）以及何時(shí)發(fā)送（時(shí)間）。在這個(gè)過(guò)程中，霧還需要?jiǎng)h除一些冗余或無(wú)效的數(shù)據(jù)，并在空間和時(shí)間維度上聚合補(bǔ)充和冗余數(shù)據(jù)。

過(guò)濾和聚合數(shù)據(jù)需要一些策略，在線(xiàn)分析需要一些實(shí)際或相關(guān)數(shù)據(jù)。霧應(yīng)支持短暫和半永久性?xún)?chǔ)存[5]。霧應(yīng)該處理好幾個(gè)問(wèn)題，比如哪些數(shù)據(jù)要存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)邊緣，以及如何以有限的存儲(chǔ)容量達(dá)到存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的最佳境界。

4 霧計(jì)算的作用（角色）

如前所述，霧計(jì)算在終端設(shè)備和傳統(tǒng)云之間提供計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。它對(duì)終端設(shè)備執(zhí)行邏輯分析，并對(duì)數(shù)據(jù)中心（DCs）的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾。

霧計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)中的作用。霧計(jì)算將收集和處理由終端設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)，為當(dāng)前環(huán)境提供在線(xiàn)分析和本地決策。終端設(shè)備不斷收集數(shù)據(jù)以監(jiān)視環(huán)境，因此霧節(jié)點(diǎn)需要從端節(jié)點(diǎn)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在一些應(yīng)用中，例如人體局域網(wǎng)（body area networks），傳感器將經(jīng)常上傳大量數(shù)據(jù)。霧節(jié)點(diǎn)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些處理，如數(shù)據(jù)過(guò)濾，數(shù)據(jù)聚合等。例如，如果ECG（electrocardiogram）傳感器上傳緊急數(shù)據(jù)，則霧節(jié)點(diǎn)將根據(jù)本地策略立即處理它們。圖6以簡(jiǎn)單的方式展示了這些過(guò)程。由于霧可以支持本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)，因此可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一些計(jì)算和智能分析，根據(jù)策略將一些決策分配給當(dāng)前環(huán)境，以提供更好的服務(wù)。

霧計(jì)算在數(shù)據(jù)中心中的作用。當(dāng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)并生成數(shù)據(jù)時(shí)，由于現(xiàn)有冗余數(shù)據(jù)，有可能在某些階段將數(shù)據(jù)上傳到云或同步設(shè)備[4]。隨著霧模型的發(fā)展，云保持了中央“智囊”的作用（分析數(shù)據(jù)并做出所有的全球決策）。然而，云也可以將部分任務(wù)分配給霧節(jié)點(diǎn)，因?yàn)殪F通常對(duì)局部分析和邊緣決策更有意義。此外，如果霧不需要進(jìn)行深入的分析，只是主動(dòng)過(guò)濾本地?cái)?shù)據(jù)，并有選擇地將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆芠6]。因此，對(duì)于廣泛分布的傳感器網(wǎng)絡(luò)，霧可以顯著提高傳輸效率。

5 結(jié)論和未來(lái)的工作

在本文中，討論了霧計(jì)算的視角和關(guān)鍵特征。霧計(jì)算平臺(tái)以分布式方式提供有限的計(jì)算，存儲(chǔ)和聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，以解決由物聯(lián)網(wǎng)造成的延遲問(wèn)題并與云協(xié)作。霧作為統(tǒng)一架構(gòu)，是在服務(wù)器邊緣執(zhí)行數(shù)據(jù)中心任務(wù)的一部分，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)延遲敏感的IoT應(yīng)用程序新開(kāi)發(fā)。在未來(lái)的工作中，將研究本地存儲(chǔ)和計(jì)算策略，在BAN，車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域?qū)嵤╈F化計(jì)算。

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