云对IoT的雾计算：雾正在滚动

多云有机会......

IOT通常涉及集合和分析大量数据。多少数据？思科估计到2019年底，物联网每年将产生超过500兆兆字节(500万亿字节)的数据。很多数据将被发送到云端进行处理、检查、分析、消化，并最终发挥作用。云计算可以让公司避免或最小化前期IT基础设施成本，让他们专注于自己的核心业务，而不是把资源花在计算机基础设施和维护上。云还有一个巨大的好处，即可以立即获得几乎无限的容量。而且，云已经成为转到解决方案用于使用业务分析的用例。

当然，把你所有的数据都放在别人的电脑上，虽然划算，但也会带来一些风险。与任何系统一样，云存在技术和安全风险。技术停机是不可避免的，当云服务提供商在为客户提供服务的过程中出现负担过重的情况。据云安全联盟报道，云中的安全风险的前三名技术原因是：

• 不安全的接口和API's - 29％
• 数据丢失和泄漏- 25%
• 硬件故障- 10%

另一方面，云中的安全性通常与其他传统系统一样好或更好，部分原因是服务提供商能够投入资源来解决许多客户负担不起或他们缺乏技术技能来解决的安全问题。然而，对于云计算和物联网，当数据分布在更大的区域或更多的设备上，以及在由不相关用户共享的多租户系统中，安全性的复杂性会大大增加。

不过，纯粹将物联网系统托管在云端的最大风险是业务风险。将数据发送到云中，执行分析并返回操作来实现不是高效的系统对于令人难以置信的延迟敏感的Microdata事务。

生活在边缘......

在许多实际的使用情况下,一些数据源的物联网系统可能不会持续连接到网络,例如自主车辆,植入医疗器械,领域高度分布式传感器用于地理围墙的天然气或石油管道或水质监测系统在地区大坝、河流、湖泊和海洋,还有地下水储备和移动设备。一些数据分析需要低延迟，包括维护警报、条件监测和机器学习。此外，一些数据是个人的，应该是收集这些数据的个人设备的私有数据。这些数据和流程最好位于或靠近互联网与现实世界或最终用户连接的边缘。

什么是雾计算?

雾计算是一种资源模型，在智能终端设备和传统云计算之间居住在边缘处或附近的“地面”。雾计算暗示在控制最终用户控制中的通信，计算和存储资源和服务的通信，计算和存储资源和服务。雾计算最佳被视为云计算的补充，而不是替代，因为它可以在边缘完成短期分析，释放云资源接管大数据集的任务。同时，通过云获得的见解可以帮助更新和调整雾层的策略和功能。

那么，我们谈论的是混合云吗?

在一个字中，没有。在我看来，术语“杂交云”是创意硬件供应商的发明，以便以新的“臀部”方式销售其本地产品。“混合”中的“杂交”混合云是一组内地，私有云（AKA内部或公司云）和第三方，公共云服务。一个常见的混合云使用情况是“云爆发” - 从私有到公共云环境“溢出”的情况，以满足容量需求，例如，由于季节性流量或新闻事件来处理飙升。混合云效果很好对于灾难恢复场景，请将生产环境保持在私有云中，将恢复环境保持在公有云中。

这雾烧不掉

IOT将继续连接更多所有内容。这些连接的部署需要一些低延迟，移动性，地理分布，网络带宽，可靠性，安全性和隐私挑战的某种组合，这会排除仅云系统。他们还需要这种能量，空间，容量，环境，可靠性，模块化和安全挑战，妨碍了fog-only技术．而且，在某些情况下，云解决方案和雾解决方案实际上会相互竞争。将会有新的供应商和玩家，我们以前会称他们为on-premises，他们正在做以前被降级到云上的计算工作。

那么，对于IoT系统，它是云与迷雾计算的决定吗？它不是/或 - 它都是/和。当数据分析是时间敏感的，或者您希望具有独特需求的专用系统，您可以通过边缘计算和/或雾计算更好地服务，而不是云的替代品，而是在IOT混合中的必要组件。

雾计算为工业物联网部署创造了新的机会和能力。雾计算还需要做出另一个架构决策。我的四面墙里有什么?我在无限容量的云里运行什么，我靠近哪里行动是什么-进入雾?不要把这些决定留到最后一分钟。相反，要从小处着手，记住所有这些组件。尽早保护和测试它们，在参考体系结构中记住这个新功能。

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