運算也能「搏大霧」 Fog Computing助IoT大爆發!

IoT講求運算力,能夠推動今年3大必爆科技之一的IoT,除了已開始普及的邊緣運算(Edge Computing)外,部分設備管理者亦會選擇以霧運算(Fog Computing)來維持IoT(Internet of Things)的暢順運作。

所謂的Fog Computing,最初是由美國紐約哥倫比亞大學的斯托爾福教授Prof. Stolfo提出,屬於分散式運算(Distributed computing)概念,是指決策過程中的範式轉換(Paradigm Shift),及盡量將運算系統與貼近數據源的方法。Fog Computing與Edge Computing的理念原意相近,目的都是希望降低延時,提升IoT的反應時間,加快處理資料速度(Time Sensative Networking)。

不過,Fog比Edge更進一步!Fog透過IoT收集的資料,完全不須經過雲端運算,再將分析結果傳送回Edge的過程,而是直接在接近信息的源頭收集和分析資料,並且將結果傳送至附近的有IoT功能的物件。

圖片來源:medium

不同於Edge,Fog Computing的特徵包括低延時、位置感知、分佈廣泛(如攝像監控系統)、適應移動性的應用以及支持更多能進行的邊緣運算邊緣節點(Edge node)。不過,雲端和霧運算均須較強大的運算能力,加上比Edge Computing耗電,因此並非全部需要邊緣運算的企業都會選擇Fog Computing來取代邊緣計算或雲計算。

另外,邊緣運算能夠獨立運作;但霧運算則須依靠每個在節點之間的廣泛互連能力的。有了Edge Computing和Fog Computing,雲端計算的數據分析能系統便能減輕負荷,而IoT也能充分被利用,將更多數據解讀,並反饋在所需系統,令決定所需時間降低。

Smart City的發展需要IoT的配合,霧運算和邊緣運算正正能提升IoT的效率,帶動更多智能化設備提升運作效能。想知道IoT除了邊緣運算和霧運算兩大助手外,還有什麼能幫助IoT走得更遠?立即按這裡,看看5G如何推動IoT的普及吧

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