什么雾？如何雾计算和物联网混合

边缘计算

随着物联网的出现，我们看到了传​​感器的越来越多的数据，在现场的某个地方（通常很完全）。在某些用例中，我们希望做大量的本地处理。例如，在现代汽车上传感器。需要在本地完成数据的处理;随着越来越多的数据被发送，将所有这些都送到集中位置是不切实际的。但提到了需要采取的行动是本地的事实，一个例子是汽车前面的距离传感器，开始注册传感器和前面的汽车之间的距离。当然，行动是制动。

雾计算

雾计算，雾联或雾化是一种使用边缘设备执行大量计算的架构。国家标准与技术研究所（NIST）定义了雾计算，如下所示：

雾计算是一个分层模型，用于实现普遍存在的可扩展计算资源的共享连续体。该模型有助于部署分布式，延迟感知的应用程序和服务，并由雾节点（物理或虚拟）组成，驻留在智能端设备和集中（云）服务之间。

来自NIST的文件是读取的东西，并将为您提供更多地洞察雾计算的概念。对我来说，它开辟了一系列全新的概念，包括雾气计算（我不是在开玩笑）。但是我想做什么，而不是进入所有技术细节是讨论这些新范式的用例以及他们对你的意思！

每个人都可以成为提供者

您可以将其视为亚马逊，微软或谷歌等云提供商的替代方案。您现在正在创建在他们称之为网络的“边缘”时创建计算资源的集中式和大规模的云计算平台。您可以将计算资源添加到网络中，并开始使用您可能拥有的一些备用计算资源进行一些钱。这些设备在网络边缘构成了一个大量的计算平台，非常类似于电网计算的努力在21年初^英石世纪。提供此类服务的一个这样的公司是SONM。

SONM提供基于雾计算作为后端的通用，云的计算服务（IAAS，PAAS）。世界各地的计算电源供应商（主机）可以为Sonm Marketplace贡献他们的计算能力。根据SONM的说法，用户将获得更便宜的计算能力与云提供商相比。系统SONM提供的是Linux和Docker为基础，基于Ethereum付款智能合同。

用例

虽然SONM表示它是用于通用计算，但它给出的一些例子是用于非常具体的用例 - 例如，渲染培训模型机器学习案例和视频渲染。还有一些示例是迷雾计算（边缘）的性质 - 例如，视频分布和内容分发网络。

你会用它吗？

问题当然，你会用它吗？甚至我会用它吗？此时，很难说 - 我们了解雾计算是什么，但魔鬼总是详细信息。作为公司，我们使用云计算为客户提供的服务，我们支付我们使用的东西。我们几乎没有任何备用计算资源，我们可以添加到这样的市场 - 而且我不确定我们是否想要我们是否想要。

世界正在发生变化，我们看到了越来越多IOT设备出现以及对边缘处理的需求。作为数字转换策略的一部分，雾计算，是SONM提供的形式，也可以是路线图的一部分。这是我们一方的额外研究的问题，这是必要的，即用作云计算的替代方案是有益的，甚至是我们的客户端用于计算的任何情况。但这并不意味着雾计算是无用的;这只是意味着我们尚未完全确定用例。

如果您确实有一些备用计算能力，您可能希望恢复与之相关的一些成本，查看SONM或类似的产品;如果您在鞋带预算中，更便宜的计算资源可能是有益的。因此，这一切都取决于您的用例。

你怎么看？雾计算炒作吗？趋势？一个fad？在评论中让我知道！

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