本文摘要:到2020年,全球联网设备预计将快速增长到200-300亿个。

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到2020年,全球联网设备预计将快速增长到200-300亿个。因此,随着新的联网设备不断涌现并开始构建相连,随后产生所发送往云端的数据量将呈圆形指数快速增长。如果存储和计算能力遵循摩尔定律减少,那么就意味著他们每18个月就不会增加一倍,相对而言,比特率的速度快速增长或许就要快很多了。有些调查机构估算,全球比特率速度每年快速增长高于40%。

这意味著,将有更加多的数据想被发送到云端,但是受到宽带速度的排挤。这就引进了雾计算出来模式。雾计算出来的概念是由思科明确提出的,在雾计算出来模式中数据、数据处理和应用程序集中于在网络边缘的设备中,而不是完全全部留存在云中,它是云计算(CloudComputing)的伸延概念。说道的非常简单点,雾计算出来就是将计算出来产于到边缘,而将计算结果发送到云端,而不是利用云端留存原始数据本身。

这种范模式的改变将很大地增加对云计算中减少比特率和计算能力的市场需求。提升数据处理的效率。在云端展开数据留存和数据处理为企业获取了许多益处。

例如,可扩展性、非常简单的定价方案和大于的前期成本,这些对企业都十分有吸引力。然而云计算也有一些缺点,最重要的就是延后和延后晃动,以及当大量数据通过网络移动时不存在更高的安全漏洞的可能性。

雾计算出来很大地增加了发送到云端和从云端发送到的数据量,增加了作为本地计算结果的延后,同时可以最小化安全性风险。用于云计算展开分析的公司一般来说必须更慢的速度。

最涉及的数据一般来说是近期的数据,大多数公司必须需要动态地对该洞察结果采取行动。雾计算出来不必须等候数据在全球范围发送到,在云中分析然后传回。那么很多人会问,在家附近可以做到什么计算出来,那些应当用于雾计算出来,那些应当用于云计算?例如,飞机配有有很多最重要的传感器,用作避免系统故障。飞机每飞行中一小时,这些传感器可以产生高达40TB的数据。

如果我们除以每天的飞行中小时数,我们就不会找到航空业产生的数据量是难以置信的。这些传感器在飞行中获取最重要的功能,但是,那些不是用作节省燃料和其他效率分析的数据即使存储到云端也会有什么意义。我们可以将目前正在较慢发展的自动驾驶汽车想象成飞机,每辆汽车产生的数据都相等于一架飞机,那么当自动驾驶汽车满街跑的时候,我们可以想象产生的数据量早已不是天文数字可以叙述的了。

因此,我们除了必须思维应当由设备做到什么计算出来之外,我们还必需考虑到什么数据是确实简单的,以及什么数据在其存储时间过期后基本上是多余的,对于许多应用程序来说数据的存储期限是很短的。随着雾计算出来模式的大大发展和新的联网设备数量呈圆形指数级快速增长,关于什么数据应当被用于在哪里和随后存储在哪里,我们将看见更好的自由选择。

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云计算早已在可扩展性和可开销性方面为我们获取了几个优势,但是我们现在必须作出更好的要求,如何处置物联网基础设施的指数级数据量,并找寻最佳方案。

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