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摘要：然而，在物聯網時代，我們是負擔不起那么多在云端的計算能力的。物聯網革命已然到來。年，物聯網制造商將摒棄云唯一模型，轉向一種新型的名為霧計算的模型，以下是迫使他們采取這一行動的三個關鍵的事實。
霧計算尋求處理能力時，它不關心計算機是否在云端。然而，在物聯網時代，我們是負擔不起那么多在云端的計算能力的。
物聯網革命已然到來。從可穿戴設備到智能家居，再到工業互聯網，連接設備正在深入我們生活的方方面面。
自1990年物聯網設備首次推出以來，物聯網便以難以置信的速度快速向前發展，它就像一個烤面包機，能夠通過互聯網打開和關閉。27年以后，連接設備已經從新奇的事物轉變成了生活中一個不可缺少的部分。最新的估測數據表明，美國成年人平均每天花費在智能手機上的時間是4個小時。智能手機是一種存儲有大量的物聯網傳感器數據的設備，這些物聯網數據則是依靠本身不斷循環產生。目前，在美國，81%的成年人擁有一個智能手機，想象一下，當81%的美國人擁有一臺智能汽車和一個智能家居時，將發送和接收多少更多的數據。
現在，物聯網設備上的數據大多數都在云端處理，這意味著在全世界所有地方產生的數據都會被發送到集中的數據中心的計算機上。然而，隨著物聯網設備的數量有望在2020年飆升至200億臺，通過互聯網發送的數據總量和快速的數據傳輸速率要求將會為云唯一方式帶來巨大挑戰。
2018年，物聯網制造商將摒棄云唯一模型，轉向一種新型的名為霧計算的模型，以下是迫使他們采取這一行動的三個關鍵的事實。
1. 隨著數據大量增加，云的距離問題日漸突出
由于它的便利性、可擴展性和表面的可訪問性，云模型受到越來越多的歡迎，從而取得了大幅增長。然而，隨著發送到云端的數據大量增加，云的“不可見性和瘋狂性”也已變得越來越明顯和頗具問題。
在這些眾多的問題中，首要的問題便是延遲性（發送和接收數據過程中產生的延遲），這很大一部分原因是由于云的距離問題。企業會在土地和公用設施較為廉價的地方建立集中的云數據中心，而不是靠近主要的人口中心地區。諷刺的是，這意味著人越多，設備所在的區域越多，人和設備靠近數據中心的可能性越小。
亞馬遜距離紐約最近的數據中心遠在300英里外，這意味著為了進行處理，從我們的可穿戴設備和智能手機上發送出來的數據要來回傳輸600英里，并在行進的過程中途徑幾千萬臺計算機。
據IDC報道，云的距離問題已經變得如此嚴重，以至于預計有一半的云客戶會因為延遲性和性能問題轉而投資本地計算。
2. 家庭和辦公計算機和云中的計算機完全沒有差別
好消息是，在我們身邊有大量的處理能力，能幫助改善云模型的距離性問題。目前，我們總共擁有超過50億臺設備：服務器、工作站、筆記本電腦、平板電腦，甚至智能手機。這些設備與云計算機沒有任何差別，除了他們的擁有者不會因租出計算而獲得任何費用。
軟件的存在使得任何一臺計算機都能運行能在云端運行的同樣的網絡服務，從而我們便能利用我們身邊數十億臺計算機上的大量的未使用的處理能力。正如云將計算機所擁有的工作負載劃分開來一樣，物聯網數據的重負也可以被分配到任何一臺辦公和個人計算機上。我們通常只利用了計算機的部分潛在能力。
使用全球現有的計算機來出租計算不僅能幫助分配物聯網處理的負擔，還能在云市場中引入競爭，使每個人都能負擔得起更多的計算。隨著計算已經成為了經商的一個必要開支，企業家、研究人員、學生和商人已經開始嘗試研發最具創新性的技術。
3.未來是霧計算的天下
可以在任何地方連續不斷地利用基礎設施里的處理能力，不管是設備上的還是云上的，這便是霧計算的定義。霧計算將云計算延伸到了網絡的邊緣，從而使任何一臺計算設備都能托管軟件服務和處理，分析數據，以及在最靠近數據產生的地方存儲數據。比如，與一臺智能恒溫器處于同一房間的服務器可以處理恒溫器所產生的溫度數據，以便決定是否需要采取行動，而不再需要將每分鐘讀取的恒溫器的溫度數據發送到云端。
霧架構可以大幅提升處理能力的總量。因為處理能力通常已經位于需要它的設備旁，所以數據的傳輸距離會成指數級下降。因此，人們便可以做出更快速的決策，物聯網制造商和軟件開發人員也可以通過限制發送的數據總量來降低云費用。霧計算使云可以自由地去做它能做的最好事情——全球合作、長期數據存儲和不太緊急的分析。
霧計算吸取了云計算和本地IT各自的精髓，并創建了一個單個的整體架構。有許多公司已經在努力進行架構上的重大調整了，我所在的公司ActiveAether便是其中一個。這一專利技術可以利用現有的計算，根據需要將軟件部署到參與其中和地理位置適合的計算機上，不管那是辦公室里的一臺服務器或你家中的一臺筆記本電腦。
霧計算尋求處理能力時，它不關心計算機是否在云端，然而，在物聯網時代，我們是負擔不起那么多在云端的計算能力的。
隨著物聯網快速變成萬物互聯，為了跟上發展的步伐，現在是時候重新思考我們需要哪一種基礎架構了。2018年將成為霧計算開始大力發展的一年。
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