雾计算工作组发布雾计算参考架构
基于物联网技术的雾计算详细解析
基于物联网技术的雾计算详细解析
近年来，各种计算应运而生，云计算、雾计算、霾计算、边缘计算、认知计算等。
这些计算的出现，与各个行业当中扮演着不同的角色，发挥着不同的作用，它们在一定程度上是相辅相成不可或缺的技术发展需求。
雾是更贴近地面的云
以雾计算为例，雾计算起初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)提出，灵感来自雾的朦胧这一形象的比喻来阻挡黑客入侵。
而让雾计算得到广泛传播和应用的是一家美国思科公司，思科公司把雾计算重新定义和运用，成为了一种面向物联网的分布式计算基础设施，将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，它使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的见解。
在雾计算模式中，数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中，它是云计算的延伸概念。
雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类。
雾网络架构
收到来自节点 的数据速率
不借助中继节点，速率为
社交图模型
联盟博弈
数学表 达式
博弈参与者集合
可行协作策略空间=
V
特征函数，s为博弈参与者的非空子集(一个联盟),V(s)对应到可行协作空间的子集 =
每个节点n在 的偏好顺序,定义
优于
数学表 达式 γ(n,M) 表示节点子集
中，
最倾向于选择的中继
无线视频雾网络
社交互惠 与陌生人进行协作互惠
直接互惠
间接互惠
———应用 智能电网
系统模型
物理图模型
mean
节点集合 节点n对应的目的节点 物理图
为选择的对节点n进行协 作的中继节点
meaning {1,2,...,N} 与蜂窝基站确定发射功率
为n的中继节点集合, 为节点边集
W为信道带宽， 为设备 到设备 的信噪比
p为任意长时间段，则 若
时间0到s-1有m个非活跃网关
若
，最多一个网关分配信用零预算
在时间s前，这些网关可累积的信用总数
社交感知
mean
IOT D2D D4D 带内D2D和 D4D通信
Internet of Things,物联网 Device-to-Device Device-for-Device
meaning
传输概念
mean
meaning
随机线性网络编码(Random Linear Network Coding,RLNC)
让视频源对每k个源数据包进行网络编码(NC)
NC数据包选择(NC Packet Selection,NCPS)【NP困难】
根据相邻节点信息，决定每个节点选择哪些视频 数据包来产生NC数据包，以及每个节点产生多少 NC数据包，这样利用最小的NC恢复流量来满足每 个相邻节点给定的剩余丢包率需求。
云和雾任务结构-概述说明以及解释
云和雾任务结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述云和雾任务结构是近年来涌现出的两种重要的计算架构模式。
随着信息技术的迅猛发展和应用需求的不断增长，云计算和雾计算已成为不可忽视的重要领域。
它们的出现改变了传统计算模式，给人们提供了更高效、更灵活的计算和存储方式。
云任务结构是一种基于云计算模式的任务执行和数据存储方式。
它将任务和数据分布在云服务器集群中，通过云平台进行管理和调度，用户可以通过互联网随时随地访问和使用云任务资源。
云任务结构的特点是高度的灵活性和可扩展性，能够满足不同规模和需求的任务执行，并且具备高度的可靠性和安全性。
相对而言，雾任务结构是一种基于边缘计算模式的任务执行和数据存储方式。
它将任务和数据分布在边缘设备、传感器和边缘服务器等物理节点上，通过本地网络进行协同和管理，使得任务执行更加迅速和高效。
雾任务结构的特点是低延迟、高带宽和较强的实时性，能够满足对任务响应时间要求较高的应用场景。
本文将重点对比分析云任务结构和雾任务结构的优缺点，并比较它们适用的应用场景。
此外，本文也将探讨云和雾任务结构的未来发展趋势，包括技术发展前景和它们在社会经济中的重要性和潜在影响。
通过深入了解云和雾任务结构的特点和应用前景，可以为读者提供对于计算架构模式的更全面的理解和把握。
1.2文章结构文章结构：本文主要讨论云和雾任务结构的特点以及二者之间的对比和应用场景比较。
具体而言，文章将分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将给出本文的概述、文章结构和目的。
首先，我们将对云和雾任务结构进行定义和解释，明确它们在计算领域的含义和作用。
接着，我们将探讨云任务结构和雾任务结构各自的特点，包括其优势和局限性。
在正文部分的第二节和第三节，我们将着重分析云任务结构和雾任务结构的定义和解释。
通过对它们的特点的详细阐述，我们将帮助读者更好地理解所讨论的概念。
在接下来的第二节和第三节中，我们将比较云任务结构和雾任务结构的优点和缺点，并对它们在不同应用场景下的比较进行详细论述。
云雾边缘计算
云雾边缘计算一、引言随着物联网（IoT）和5G/6G通信技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，对数据处理和分析的需求也日益增强。
传统的云计算模式由于其数据传输延迟和带宽成本问题，已经无法满足一些低延迟和高带宽需求的应用场景。
为了解决这一问题，云雾边缘计算（Cloud-Fog Edge Computing）应运而生。
云雾边缘计算将数据处理和分析的任务从中心化的数据中心转移到了网络的边缘设备上，从而大大提高了数据处理的速度和效率。
二、云雾边缘计算概述云雾边缘计算是一种将云计算能力扩展到网络边缘的分布式计算模型。
它将数据处理和分析的任务从中心化的数据中心转移到了网络的边缘设备上，如终端设备、网关、路由器等。
这种计算模型利用了边缘设备的计算、存储和通信能力，实现了更快速、更高效的数据处理和分析。
同时，云雾边缘计算还具有低延迟、高带宽、低功耗等优势，能够满足各种低延迟和高带宽需求的应用场景。
三、云雾边缘计算架构云雾边缘计算的架构主要包括以下几个部分：1.终端设备：这些设备收集各种数据，包括传感器数据、视频数据等。
2.边缘节点：这些节点是网络的边缘设备，如网关、路由器等。
它们负责接收终端设备的数据，并进行初步的处理和分析。
3.雾计算节点：这些节点是比边缘节点更高级的计算节点，具有更强大的计算、存储和通信能力。
它们可以对经过初步处理的数据进行更深入的分析和处理。
4.云计算中心：这是整个架构的最高层，负责管理和调度整个架构的运行。
它还可以进行最高层次的数据处理和分析。
四、云雾边缘计算的优势与挑战云雾边缘计算的优势主要体现在以下几个方面：1.低延迟：由于数据处理和分析的任务在网络的边缘设备上进行，大大减少了数据传输的延迟，提高了应用的实时性能。
2.高带宽：边缘设备可以就近处理数据，避免了数据大量传输到中心化数据中心的带宽成本问题，提高了数据传输的效率。
3.降低中心化数据中心压力：通过将部分数据处理和分析的任务转移到网络的边缘设备上，可以减轻中心化数据中心的压力，使其更加专注于高层次的数据处理和分析任务。
雾计算架构
雾计算架构
雾计算架构是一种新兴的计算架构，它可以将计算、存储和网络资源分布在不同的设备和位置上，以实现更高效、更快速、更稳定的数据处理和数据传输。
雾计算架构的核心思想是将传统的云计算架构延伸到物联网边缘，使得计算能够更加接近数据源，从而降低数据传输和数据处理的延迟和成本。
雾计算架构的主要组成部分包括边缘设备、边缘网关、雾计算节点和云计算中心。
边缘设备可以是传感器、摄像头、智能手机等各种智能终端，它们负责采集数据和执行简单的计算任务。
边缘网关则是连接边缘设备和雾计算节点的桥梁，它可以对数据进行一些预处理和过滤，以减轻雾计算节点的负担。
雾计算节点是位于网络边缘的计算节点，它可以执行更加复杂的计算任务，并且可以将计算结果传输到云计算中心进行进一步处理和存储。
相比于传统的云计算架构，雾计算架构有以下优势：首先，雾计算架构可以提供更低的延迟和更高的带宽，因为计算和存储资源更加接近数据源。
其次，雾计算架构可以更好地满足数据安全和隐私保护的需求，因为数据可以在边缘设备和边缘网关上进行处理，而不必将数据传输到云计算中心。
最后，雾计算架构可以更加灵活地应对不同的应用场景和业务需求，因为计算资源可以根据需要在不同的设备和位置上进行分配和调度。
总之，雾计算架构是一种面向物联网边缘的新兴计算架构，它可以提供更加高效、更加安全和更加灵活的计算和数据处理服务，为各
种应用场景和业务需求带来更多的可能性和机会。
雾计算
雾计算（fog computing）雾计算是相对于云计算而言提出的一个概念。
雾计算和云计算一样，十分形象。
云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象；而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。
雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
雾计算，又名fogging，在该模式中数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中。
这种集中意味着数据可以在本地智能设备中进行处理而不需要发送到云中进行处理。
雾计算是处理连接互联网的设备数量不断增加的需求的一种途径，它有时也指物联网(IoT)。
在物联网场景下，任何一个自然或人造对象都可以被分配一个IP地址并具有在网络上传输数据的能力。
类似的这些事物可以创造大量数据。
Cisco提供了一个喷气发动机的例子，他们说在一个半小时内可以就其性能和状态创造10千兆字节（TB）的数据。
传送所有数据到云中并传回响应数据带来大量对带宽的需求，这需要一个相当长的时间并可能遭受延迟。
在雾计算环境中，大量处理将在一台路由器中发生，而不必进行传输。
雾计算将云计算模式扩展到网络边缘。
虽然雾计算和云计算使用了相同的资源（网络、计算和存储），也共享了许多相同的机制和属性（虚拟化、多租户），但这种扩展是有意义的，因为其中存在的一些根本性差异导致雾计算被开发出来：为不符合云计算模式的应用程序和服务定址。
这些应用程序和服务包括：• 应用程序要求非常低的和可预测的延迟时间。
云计算从很多实现细节方面释放用户，包括计算或存储发生的精确位置信息。
然而，这种自由是可以选择的，当一个显著程度的延迟不可接受时（比如游戏、视频会议），遇到很多这类情况，自由又变成了不利因素。
• 地理上分布式应用程序（管线监测、监测环境的传感器网络）。
• 快速移动应用程序（智能互联车辆、互联铁路）。
• 大型分布式控制系统（智能电网、互联铁路、智能交通信号灯系统）。
基于雾计算的NB—IoT框架、关键技术及应用
基于雾计算的NB—IoT框架、关键技术及应用作者：张红王玉峰来源：《中兴通讯技术》2017年第01期针对窄带物联网（NB-IoT）技术特点和业务类型，提出了基于雾计算的NB-IoT网络架构，通过为NB-IoT接入点（AP）配置雾计算设备，将接入点升级为具有存储和计算能力的雾接入点（F-AP），使得数据收集、传输、处理和计算更靠近终端设备，提高应用系统的响应速度，节约网络带宽。
雾计算；AP；NB-IoTConsidering the technical characteristics and service types of narrowband Internet of things （NB-IoT）， NB-IoT system architecture based on fog computing is proposed in this paper. By configuring a fog computing device for the NB-IoT access point （AP）， the access point is upgraded to a fog access point （F-AP） with storage and computing power. In this way， the data sensing， transmission， processing and computing can become much closer to the end devices，and the latency and network congestion can be significantly decreased.fog computing； AP； NB-IoT截至目前，蜂窝网已覆盖全球90%的人口，覆盖超过50%的地理位置[1]。
基于现有的蜂窝网络，运营商完全能够提供一个非常有竞争力的物联网技术，即窄带物联网（NB-IoT）[2]。
科技讲解雾计算
快速反馈分析
移动设备作为雾计算的一环，能够快速 将众多复杂情况快速反馈到最近的节点 服务器进行处理，提高效率。
实时互动
更加方便的计算和便携式设备的相互配 合，能够高效的实现实时互动，极大增 强了生活娱乐的体验感。
03
雾计算干什么
雾计算干什么
多个设备聚集在一起，连接到单个计算节 点上，形成一个较小的网络节点。这在某 些情况下，单个设备是分配给单个计算节
更高效
切都无忧
你需要的，我能 提供
蚂蚁也有大用途
02
雾计算有什么
雾计算有什么
雾计算有什么
雾计算有什么
直接通信
对于雾计算来说，手机和其他移动设备 可以互相之间直接通信，信号不必到云 端甚至基站去绕一圈，
精确位置感知
便携设备提供的精确位置，能够为无人 驾驶，地图导航等应用提供更加准确的 信息。
当你行走时，在X坐标轴向前移动时Y坐标 上有轻微的变化。手机传感器传来的坐标 数据能够形成一个模式来检测一个完整的 步行周期。使用这些模式，我什么
THANK YOU
运用的设备就是小型服务器或路由器， 是处于大型数据中心与终端用户之间的 设备。
辅助云计算
云计算的概念延伸，弥补传统云计算的 弱点，提高效率。
去中心化
数据，数据处理，应用程序集中在网络 边缘设备中，而不是几乎全部在云服务 器中。
节点数量化
强调设备数量因素，不管单个计算节点 能力多么弱都要发挥作用。
雾计算是什么
雾计算
云计算
海计算
边缘计算
定义
一种面向物联网 的分布式计算基 础设施，可将计 算能力和数据分 析应用扩展至网 络“边缘”，它使 客户能够在本地 分析和管理数据， 从而通过联接获 得即时的见解。
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雾计算工作组发布雾计算参考架构
OpenFog ConsorTIum发布了其OpenFog参考架构，OpenFog的成员正在雾计算（fog compuTIng）领域工作，雾计算是使用最终用户终端设备或连接最终用户设备的边缘设备，以分布式协作架构进行数据存储（相较于将数据集中存储在云数据中心），或进行分布式网络数据包传输通信（相较于通过互联网骨干路由），或相关分布式控制或管理。
雾计算是由思科（Cisco）在2014年所提出的概念，为云计算的延伸，这个架构可以将计算需求分层次、分区域处理，以化解可能出现的网络堵塞现象。
雾计算的应用和物联网（IOT）及智能联网（M2M）有密不可分的关系。
在物联网中，我们日常使用中的大多数设备将被彼此连接，例子包括我们的手机，可穿戴式健康监测设备，连网汽车和增强现实的设备，如Google眼镜。
OpenFog参考架构创建雾计算标准，以实现物联网（IoT）、5G和人工智能（AI）应用的数据密集型需求。
OpenFog ConsorTIum成立于1年多以前，它是一个独立的非营利性组织，在其董事会指导下运行，其委员会以及相关的工作组由其成员管理。
雾计算与移动边缘计算（Mobile Edge CompuTIng，
MEC）在很多方面有很大的相似性，它将数据中心的功能带到网络边缘。
OpenFog Consortium执行董事Lynne Canavan 描述了雾计算和MEC之间的以下主要区别：
雾计算包括了无线和有线
雾计算覆盖边缘网络，但也涵盖了边缘和云之间的访问以及可穿戴设备以及中间层
雾计算处理移动/服务提供商之外的垂直行业
MEC标准主要是面向计算的，OpenFog Consortium的参考架构还包括存储和深度数据包网络
MEC关注RAN或基站收发器（BTS）中的单层节点，而雾计算可以更加深入，且更加安全/隐私。
雾计算包括了云，但边缘计算排除云
Canavan说：“一般而言，雾计算和边缘计算的差别是：雾计算更具有层次性和平坦的架构，其中几个层次形成网络，而边缘计算依赖于不构成网络的单独节点。
雾计算在节点之间具有广泛的对等互连能力，边缘计算在孤岛中运行其节点，需要通过云实现对等流量传输。
”。