工業(yè) 4.0 使工業(yè)解決方案能夠采用并利用云計算的數(shù)據(jù)收集和分析功能進行預測分析，減少維護停機時間、集中存儲和遠程管理。但是，隨著過去幾年物聯(lián)網(wǎng)應用的快速增長以及缺乏適當?shù)?a target="_blank">網(wǎng)絡帶寬分配和利用，云計算在廣泛采用云方面面臨以下限制。

基于訂閱的云支持

邊緣設備（路由器、網(wǎng)關）上未使用的硅電源

大量原始數(shù)據(jù)被推送到云端，導致高延遲

始終依賴于互聯(lián)網(wǎng)連接，云需要在線

過度使用網(wǎng)絡帶寬

霧計算通過提供分散式架構來幫助克服上述限制和瓶頸，并通過與一個或多個邊緣節(jié)點設備協(xié)作作為云計算的擴展，為終端設備提供后續(xù)數(shù)量的本地化控制、配置和管理等等。

霧計算對物聯(lián)網(wǎng)解決方案的業(yè)務影響

霧計算的出現(xiàn)是為了作為云計算服務的擴展，而不是作為云計算服務的替代品。將霧計算應用于現(xiàn)有 IoT 解決方案將為 IoT 解決方案帶來以下業(yè)務優(yōu)勢：

離網(wǎng)解決方案：利用霧計算的優(yōu)勢，可以使他們的物聯(lián)網(wǎng)解決方案能夠控制、管理和管理您的本地邊緣設備網(wǎng)絡，而無需外部依賴基于云的服務，這些服務使用戶免于基于訂閱的云服務。

全球分布式網(wǎng)絡：霧計算賦能的邊緣節(jié)點或網(wǎng)關為分布式網(wǎng)絡提供了本地決策和臨時數(shù)據(jù)存儲以供分析的強大功能。這種分布確保即使云服務不可用，您的物聯(lián)網(wǎng)解決方案也能夠在一些有限的限制下在本地運行。

更好的帶寬利用率：霧計算賦能邊緣節(jié)點，在本地處理從終端設備獲得的原始數(shù)據(jù)，并定期將處理后的數(shù)據(jù)推送到中央大型機，從而確保網(wǎng)絡帶寬的最佳利用

實時操作和低延遲：Fog Computing 使能的邊緣設備根據(jù)時間關鍵性將數(shù)據(jù)分開，并確保在本地處理大多數(shù)時間關鍵型數(shù)據(jù)，而無需中央大型機的干預，從而實現(xiàn)實時操作和極低的延遲

邊緣節(jié)點資源的優(yōu)化使用：支持霧計算的邊緣節(jié)點的設計是最大限度地利用邊緣節(jié)點資源，以克服云計算的限制和網(wǎng)絡帶寬的最佳使用

霧計算應用

霧計算在應用于以下領域時可以發(fā)揮至關重要的作用，例如：

智能照明

照明行業(yè)正在經(jīng)歷從有線接口到無線接口的革命性轉變。霧計算賦能的邊緣節(jié)點使智能照明OEM能夠提供獨立于云提供商的完整解決方案。支持霧計算的光解決方案使 OEM 能夠：

終端設備的本地控制、監(jiān)控和管理

使用定位功能以及日落日出數(shù)據(jù)，可以安排燈光打開/關閉

在最偏遠的地區(qū)擴大其全球影響力

按設備粒度整合能耗報告

智慧能源

隨著能源生產和自然資源保護的行業(yè)轉變，對風電場，太陽能農場，水和天然氣分配網(wǎng)絡中使用的終端設備的持續(xù)監(jiān)控，智能能源已成為特別感興趣的人。當霧計算的強大功能與智能能源中現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)解決方案相結合時，OEM可以實現(xiàn)：

低延遲的實時故障檢測

支持邊緣節(jié)點的數(shù)據(jù)分析

地理分布式網(wǎng)絡允許精確定位故障區(qū)域

使用機器對機器交互進行需求分析

基于按需的自動配電開關

智慧農業(yè)

隨著支持物聯(lián)網(wǎng)的設備的進步，智能農業(yè)已成為所有以物聯(lián)網(wǎng)為中心的云提供商感興趣的利基領域。農民正在轉向智能農業(yè)實踐，從土壤傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、運動傳感器、環(huán)境光傳感器生成大量數(shù)據(jù)。當霧計算的強大功能與智能農業(yè)解決方案中的現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)解決方案相結合時，解決方案提供商可以實現(xiàn)：

使用定位特征霧計算可以預測理想的收獲時間

在沒有互聯(lián)網(wǎng)連接的最偏遠農村地區(qū)擴大其全球影響力

在本地生成作物健康分析報告

牲畜監(jiān)測、健康分析和位置跟蹤

智慧交通

霧計算賦能智能交通應用可以通過分布式網(wǎng)絡提供霧間通信來實現(xiàn)。通過霧間通信，智能交通解決方案提供商可以實現(xiàn)：

邊緣節(jié)點可根據(jù)流量分析獨立實時管理紅綠燈

根據(jù)時間和天氣在本地控制路燈

實時交通報告，并在擁堵時建議替代路線

車輛間通信和聯(lián)網(wǎng)汽車

霧計算的未來

如前所述，霧計算是為了促進和克服云計算的少數(shù)限制，而不是作為云計算的完全替代品。

未來的霧計算可以通過利用本地邊緣節(jié)點上的計算能力來利用機器學習和人工智能的力量，并提供精確的結果，基于每個用戶的獨特分析。

未來的霧將產生混合計算模型，其中邊緣節(jié)點將用于實時分析，云計算將用于持久數(shù)據(jù)存儲。借助混合計算模型，IoT 解決方案可以針對實時應用程序并避免云計算的瓶頸。

審核編輯：郭婷