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雾计算与边缘计算的比较
S. 无雾计算边缘计算
1
它将边缘计算操作转移到链接到局域网的CPU或局域网的硬件中,以便
它们在物理上可以远离物联网传感器和物联网执行器
2
这些信息是在物联网的雾节点或网关内计算的,物联网的雾节点或
网关位于局域网内
3
它可以在特定的时间间隔内管理更多的信息,这基本上是通过边缘
处理实时需求的能力来实现的。
4
采用雾计算的最佳时期是当你有数十亿个物联网设备连接时,双向交
换信息
5
它可以计算大量的信息,很少或没有中断延迟
6
客户端可以在本地处理各种数据,并依赖于其安全方法。
7
它不需要连续的连接访问。这些信息可以保存在本地,也可以从本地
存储中提取
它通常在物联网传感器连接的物联网设备上或物理上“靠近”物
联网传感器的物联网设备的入口点上立即发生
信息在传感器或物联网设备上计算,而不会重新定位到数据中
心或云端。
它将所有信息和计算保存在最初生成它的设备上。
在必须立即处理大量信息时工作良好。
信息位于网络
它通过收集和检查实时生成的信息来监视进程,从而拖延时间并
节省资源
这些信息主要在本地计算,然后发送到中央数据中心。
h.
提供灵活性:雾请求的重要特征之一是能够直接链接
到移动设备等设备,从而实现灵活性技术,例如,需
要分散索引系统的RFID分离协议(LISP)。
3.3.
边缘计算
边缘计算中的计算能力由边缘服务器或边缘设备提
供。整体边缘计算从不冲动地通过任何种类的云服务进行
链接,并进一步关注设备侧物联网[18]。一项特别的研究
指出,边缘计算是对云数据中心和数据源中间的资源或网
络的处理任何智能传感器或设备都可以有数据源,但边缘
计算是多种多样的。一些物联网传感器和智能设备可以成
为数据的来源,但边缘计算是多种多样的。例如,一个小
型的数据处理中心或云是云计算和移动应用的边缘,而物
联网的网关是物联网的云计算和传感器的边缘。同样,如
果云计算的应用程序运行在手机上,那么手机就充当了云
和应用程序之间的边缘边缘计算的核心 在离产生信息的
地方更近的地方。从边缘计算的角度来看,设备不仅存储
信息,而且还通过参与转换来生成信息。这些边缘设备可
以从中央云执行任务,额外要求提供服务。信息的存储、
卸载分配、数据的执行,都将由边缘节点来完成。边缘设
备在分配需求和向客户端提供云计算代表的服务方面也很
方便在这种情况下,需要适当地开发边缘设备以满足机密
性请求、可靠性策略和安全性问题。雾
从将智能和信息发送到位于信息生成位置附近的分析环境
(如物联网传感器,音频,视频等)的角度来看,雾和边
缘计算都提供了相同的功能。两者都对处理有限网络内的
计算能力感到不安,以获得通常在云上完成的计算工作。
雾和边缘都可以帮助行业减少对云平台的依赖,以检查他
们的数据,这通常会导致延迟挑战,而是能够更快地做出
数据驱动的选择。表1描述了雾计算和边缘计算之间的比
较
3.4.
雾计算
雾计算是一种将数据中心的少量操作转移到网络边缘
的方法。它在CC数据中心和终端设备之间以共享方式提
供更少的存储,处理和服务网络。雾计算不同的研究人员
已经开发了不同的参考架构的雾表2中讨论了研究雾计算
的不同架构的相关工作的总结。如所讨论的,这些架构是
基于特定于用户应用和服务的不同拓扑来设计的。参考
Ranesh等人的工作。[45],Aazam和Huh等人。[38,46],
Muntjir等人。[47]和Mukherjee等人。[48]设计了雾计算的
参考框架,包括七个级别,即级别1:虚拟化和物理,级
别2:雾设备,服务器和网关,级别3:监控,级别4:预
处理和后处理,级别5:存储和资源管理,级别6:安全性
和级别7:应用程序。图图2示出了雾的分层架构,包括:
在上述水平。雾框架的这些级别是