MCS 12H15-SRMP1-A19N-ST5S00N-R0SU

***近的预估显示，成年人平均每天花在智能手机上的时间超过4个小时，只能手机也是一种装有物联网传感器数据的设备。目前，81%的成年人拥有智能手机。想象一下，当81%的成年人拥有智能汽车和智能家居时，我们将会收到多少数据。
　　今天，IoT设备的大部分数据都在云中处理，这意味着所有角落产生的数据都被集中发送到数据中心的少数计算机上。然而，随着IoT设备的数量预计将在2020年猛增至200亿，通过互联网发送数据的体积和速度对云计算方法提出了严峻的挑战。
　　越来越多的设备连接将迫使IoT制造商在2018年将云计算模式从云计算模式转移到一种称为“雾计算”的新模式。
　　越来越多的数据访问，云计算问题明显
　　物联网和人工智能的发展将带来价值数以亿计的数据。分布广泛的传感器、智能终端等每时每刻都在产生大量的数据。尽管云计算拥有“无限”的计算和存储资源池，但云数据中心往往是集中化的且距离终端设备较远，当面对大量的分布广泛的终端设备及所采集的海量数据时，云不可避免地遇到了三大难题：
　　网络拥塞，如果大量的物联网和人工智能应用部署在云中，将会有海量的原始数据不间断地涌入核心网络，造成核心网络拥塞;
　　高延迟，终端设备与云数据中心的较远距离将导致较高的网络延迟，而对实时性要求高的应用则难以满足需求;
　　可靠性无法保证，对可靠性和安全性要求较高的应用，由于从终端到云平台的距离远，通信通路长，因而风险大，云中备份的成本也高。

　　因此，为满足物联网和人工智能等应用的需求，作为云计算的延伸扩展，雾计算(Fog Computing)的概念应运而生。雾计算***早由思科提出，它是一种分布式的计算模型，作为云数据中心和物联网设备 / 传感器之间的中间层，它提供计算、网络和存储设备，让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。

 

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