6 物联网的计算 6.4 分布式计算-雾计算和边缘计算

6.物联网的计算物联网概论主讲教师：12物联网五大关键要素什么决定了IoT的计算能力？物联网硬件平台1234软件程序硬件处理单元物联网操作系统中间件技术（介于操作系统和应用程序之间）分布式计算36.物联网的计算6.36.16.26.4物联网硬件平台物联网操作系统中间件技术分布式计算需求：传统的本地存储、计算工具，以及传统的离线分析工具都已经不再适合因万物互联会生成海量数据的物联网场景。趋势：新的海量数据存储分析技术（大数据）和计算技术（云计算、雾计算、边缘计算等）是物联网的补充技术要素，也是未来的趋势。5云计算的局限性@应用场景6场景1场景2场景3为什么需要雾计算和边缘计算——云计算存在局限性问题：将数据从云端导入和导出实际上比想象的要更为复杂由于接入设备越来越多，在传输数据、获取信息时，带宽就不够用物联网设备要求具备可靠性，以保证出现服务故障的情况下也能执行任务。解决：随着物联网的不断发展，百分百依赖云端存储和计算不现实，本地的处理和存储能力越来越重要，这为雾计算和边缘计算的产生提供了空间。7雾计算的基本概念雾计算是最近出现的词，公认由思科公司于2011年提出。雾计算鼓励能力很弱的节点参与计算，更加强调参与计算的节点数量，支持节点之间的对等互联，是介于云计算和本地计算之间的半虚拟化服务计算架构。8雾——更接近地面的云和云计算相比，雾计算在位置上更接近设备，而并不像“云”那么高高在上，远离设备。雾计算的实施实体并非集中放置的性能强大的服务器集群，而是由性能较弱（相对于服务器而言）、更为分散的各种功能计算机组成，渗入电器、工厂、汽车、街灯及人们生活中的各种物品。。9雾计算的位置和特点雾计算的位置：放在物联网设备所构成的局域网内。雾计算的特点：处理能力强的单个设备可以接收多个终端设备来的信息，处理后的信息发回需要的地方。雾节点：网络内的物联网网关被称为雾节点，可以进行数据收集、处理、存储。多种来源的信息被收集到网关后，可以被处理和存储，处理后的数据发送回需要该数据的设备。10物联网服务交付中云资源和雾资源的角色雾计算——智能设备与大规模的云计算和存储服务之间的桥梁。雾计算：提供更佳延迟性能的服务。云计算：强大的计算、存储和通信能力。移动网络运营商是雾计算服务的潜在提供商，他们可以通过在其服务网络甚至蜂窝塔处向企业提供作为IaaS、PaaS或SaaS模型之一的雾服务。11雾计算技术提升物联网系统性能12更好的延迟性能雾计算资源（基础设施）位于智能对象和云数据中心之间，更靠近终端用户，能提供更好的延迟性能，有望为实时交互性的服务带来更佳的性能。更灵活的横向扩展雾计算允许物联网系统更具横向扩展性，例如，随着最终用户数量的增加，部署的“微型”雾中心的数量可以灵活增加，以应对不断增加的负载。相比之下，云计算中心的部署成本高昂，增长，因为部署新的数据中心成本高昂。更分散的部署密度雾计算资源的部署比云计算更具地理上的分散性，有助于提供更具弹性（鲁棒性）和移动性的分布式计算服务。支持雾云计算协同雾资源可以执行数据聚合，将部分经处理的数据（而非原始数据）发送到云计算平台进一步处理，分担了云计算中心的压力，起到负载均衡的作用。更低的部署成本雾计算的基础设施由存储、处理和通信能力有限的“微型”中心构成，其成本大大低于云计算的数据中心，因此可以部署许多这样的“微型”中心，使其更接近最终用户。低延时位置感知广泛的地理分布适应移动性的应用支持更多的边缘节点雾计算的明显特征13雾计算vs云计算小结云计算新一代集中式计算数据存储、数据处理和应用程序依赖集中存放的服务器雾计算新一代分布式计算更接近网络边缘的分布式架构数据存储、数据处理和应用程序集中在网络边缘设备14雾计算的实施主体：雾节点蜂窝基站15移动电话家庭网关理解雾计算vs边缘计算的区别：以智能吸尘器为例规则：发现垃圾后马上就收拾，在家里遍布的传感器检测到垃圾的瞬间将启动吸尘器作业传感器各自判断有没有垃圾，来发送启动吸尘器的信号。集中化的雾节点(如IoT网关)需要从布在家中各处的多个传感器那里先收集信息，再在雾节点处做判断，如果检测到垃圾的话就启动吸尘器边缘计算雾计算16边缘计算vs雾计算：计算处理位置不同雾计算：处理能力主要处于局域网中，分布于局域网中的多个计算节点（网关）上。边缘计算：处理能力更靠近数据源，实施边缘计算的主体就位于终端设备或传感器处。具体操作时，可通过把传感器连接到可编程自动控制器（PAC）上，实现传感器端的数据处理。一般地说，边缘计算设备通常是配备有闪存的小型硬件，其处理器具备低功耗和安全性的特点。17边缘计算vs雾计算：数据收集，处理，通信的方法不同雾计算：层次性和平坦的架