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随着互联网、移动通信网和物联网技术的快速发展和全面推广，人们的工作、生活环境正在经历日新月异的变化，数字化和网络化的应用服务日益普及，可视化和智慧化的未来社会初见端倪。在这样的大趋势下，人们对数据处理、信息提取、知识发现、智能优化和实时决策等有了更高要求。云计算、雾计算和边缘计算技术的研发和应用，正是契合了这种需求。
什么是雾计算
互联网、移动通信网和物联网等技术催生了丰富多彩的新产品和新服务，也产生了与城市管理、安全监控、环境检测、健康医疗和个人生活等密切相关的海量数据。
为了能够及时有效地处理这些数据并提供高质量服务，需要实现资源可视化和网络智能化，即通过资源共享机制和协同服务架构，充分利用网络环境中分散存在的计算、存储、通信和控制等资源，有效提升用户体验，这就是雾计算技术。雾计算可以有效地对本地物联网数据实施分布式、实时性的智能处理和决策。
云计算也有局限
云计算技术往往采用集中式服务模式，即所有的服务响应、数据分析和决策控制等功能都集中在云计算中心。如果把智能物联网比作一家公司，云计算模式相当于由最高管理者（比如总裁）处理一切事务、作出所有决策，而一线工作人员和中层干部分别负责收集和传递全部数据，他们都没有进行分析、判断和决策的能力或权限。
很显然，云计算依赖于海量数据的实时采集和宽带网络的快速传输，再利用计算资源、智能算法和同步处理能力都非常集中的巨大优势，提供全局性数据分析、战略性策略规划和系统性决策优化。但另一方面，云计算中心不但建设成本和运营费用高昂，而且空间上距离数据产生的实际位置往往较远，也常受到数据采集不同步、通信数据包丢失、传输路径拥堵等因素影响，易发生数据处理、信息提取和智能决策的时延周期较长，关键性能指标的波动大、预测难等问题。此外，云计算系统的抗毁性较弱，即云计算中心受到安全攻击时，整个系统会瘫痪并且很难快速恢复。
雾计算延伸了云计算
作为云计算的延伸和拓展，雾计算技术充分挖掘和利用用户周边和通信网络中的资源，通常采用便捷灵活的分散式服务，可以实现低成本、本地化的实时数据分析和智能控制优化。就好比在公司里，处于不同层级的人员具有不同的数据分析、任务处理和决策控制的能力和权限，一线工作人员擅长收集数据，负责完成本地数据压缩、信息提取和异常事件监测；中层干部不仅负责上传下达的信息通信管道，而且能够分析和处理更大区域范围内的复杂数据，做出及时而准确的决策；最高管理者拥有最广控制范围、最多信息来源、最强分析智能、最大存储空间和最高决策权力，负责全局核心数据的统筹分析和处理、异常诊断和溯源、隐患预测和搜寻、知识发现和创造、长期规划和战略决策等重要任务。
相比云计算模式，雾计算模式更能充分发挥不同位置、不同层次节点的能力和作用，更能体现广泛物联网应用和服务的智能化和高效率。现实中，并非所有的数据都需要传输到远方的云计算中心，并非所有的服务都需要超强计算能力和存储空间。于是，雾计算在节约时间、资源和成本的同时，显著提升了服务质量和用户体验。雾计算的主要优势包括：更短的服务响应时间、更强的本地化计算能力、更少的数据传输负载、更安全的分散式服务架构，以及更快更精准的分析、决策和控制机制。
具体而言，雾计算的实际应用包括：对服务响应的端到端时延性能有上限要求（10毫秒）的网联汽车和无人机遥控、对实时数据的网络传输速率有下限要求（每秒1G字节）的3D虚拟现实游戏和自动驾驶汽车、对连接可靠性和服务安全性有严苛要求（99.999%）的工业控制系统和智慧城市管理。
当前，雾计算技术的研究和标准化工作才刚刚开始，主要研究热点和技术挑战有：如何在雾计算节点之间建立信任关系、如何实现资源充分共享、如何在云——雾——边缘等多层次之间实现高效通信和紧密协作、如何在异构节点之间完成复杂任务的公平按需分配，等等。
可以预见，随着雾计算技术的不断发展和普及应用，智能物联网将能用更自然、熟悉的方式为每个人提供触手可及、无处不在的智能服务。
云雾协同赋能数字中国和智慧社会
从某种意义上讲，我们可以把云计算比作“位高权重的远亲”：她资源多、能力强、服务全，但是距离较远、维护成本高、响应时间长。
可以把雾计算比作“乐于助人的近邻”：她们资源分散、能力多样、各有所长，就在身边，彼此关系简单和睦，不仅常常取长补短、相互支持，还能够有求必应、响应快捷。
在实际应用中，我们作为用户，既需要整体计算能力超强、数据汇聚、服务全面的集中式云计算，也离不开本地数据实时采集、服务便捷可靠的分散式雾计算。在当前建设数字中国和智慧社会的进程中，智能物联网技术与传统行业需求不断碰撞、加深融合，迫切需要这两种计算模式之间的通力合作和相互支撑，共同服务于未来可视化和智慧化的发展目标和美好愿景。
来源：《秘书工作》杂志
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