雾计算概念图。资料图片

时下，人们对普遍而流行的云计算比较熟悉，但对另一种计算——雾计算则感到陌生。作为云计算的延伸概念，雾计算是一种新兴的计算范式，旨在使数据计算、存储、分析、管理和控制更贴近网络边缘。作为云计算的互补技术，雾计算采用“去中心化”的理念，解决了云计算数据延时长、网络拥塞、信息安全低、能耗大等难题，同时雾计算也将在信息化、智能化的军事变革中起到重要作用。

今天，让我们一同走近云计算的“兄弟”——雾计算。

“雾”从“云”中来

随着科技的不断发展，人们对计算和存储的需求也随之提升，常规的计算机逐渐不能满足人们对计算和存储信息的需求，云计算由此应运而生。人们将数据上传到“云端”后，只需要按照需求支付费用，便可以实现运算、存储等一系列功能。简单来说，云计算就是通过把数据传输到云端的数据中心进行计算或存储信息。相比于依靠传统常规的计算机处理数据的方式，这种模式使人们可以更廉价、方便地获取所需的计算和存储资源。

云计算数据中心具有巨大存储规模、快捷运算速度、数据不易丢失等优势，但问题也随之而来。首先，用户的数据需要经过长距离传输才能到达云端，这就导致数据在传输、反馈环节上的时间延迟相对较长，在一些需要瞬时做出反应的应用上，云计算并不适应。而且，长距离的数据传输也增大了数据被攻击的风险。此外，在云端数据中心集中进行运算处理，会产生大量的废热，这就需要单独的冷却系统来保障运行，会消耗更大的能量。据统计，目前全球数据中心的用电功率相当于30个核电站的供电功率，其中约90％的电能都是被浪费掉的。

想要克服云计算中的问题，科学家们想到了一个好办法：在本地部署带有计算和存储功能的设备网关，以缩短终端用户到计算和存储资源之间的距离。

简单来说，就是在云端和用户之间引入一个“雾层”。这个“雾层”可以直接为用户提供一些运算存储服务，对用户传的数据进行整合筛选后再上传云端，与云端形成合力，从而更便捷地服务用户。

雾计算的原理与云计算本质上是相同的，它们都是通过把数据上传到一个远程数据中心，集中进行计算存储。但雾计算更侧重在离设备较近的一个网关里，也就是在“雾层”中处理数据。

“雾”是更贴近地面的“云”

“雾”和“云”的命名都很形象生动。云在天空顶端飘浮，咫尺天涯；而雾在天地之间弥漫，触手可及。

雾计算并不像云计算那样是由高端、强大的服务器组成的数据中心，而是由性能较弱、更为分散、更接“地气”的各类功能计算机所构成。可以说，“雾”就是更贴近地面的“云”，是本地化的“云”。

雾计算相当于扩展了云计算的计算模式，将网络计算从云端中心扩展到了网络边缘。雾计算充分利用各种网络中多层次网元节点的能力，积极发挥不同位置、不同层次节点的优势，通过全面协作和利益共享，实现并保障各个领域物联网实时、智能、高效和安全地提供应用与服务。因此，雾计算有以下几个特点：

——延时更低。因为运算处理的位置更靠近用户，从而减少了在云端数据中心运算和获取数据的时间，时效性更强。

——移动适应性更灵活。雾计算支持很高的移动性，数据不需要传送到云端就能进行处理。因此数据传输速度更快，同时也避免了浪费资源。雾计算支持实时互动、多样化软硬件设备以及云端在线分析等功能。

——使用性更可靠。由于雾计算支持的雾节点更多，如果在使用过程中一个雾端出现了问题，用户可以迅速申请换到相邻雾端处理信息。

——负荷上更轻松。相较云端的数据中心而言，雾节点工作压力更轻。由于雾计算距离最终用户更近，在雾节点处实现了对数据的过滤和分析，因此效率更高。也就是说，当需要整合用户的信息时，只用将必要的消息发送给远程的云端处理，无用或不必要的信息数据在“雾层”即可被过滤掉，极大地减少了核心网络的压力。此外，雾计算不需要像云端处理中心那样额外的冷却系统，从而大大减少了能耗。

值得一提的是，正如自然界中的“云”和“雾”能够同时存在一样，雾计算和云计算并不是非此即彼的互斥概念。雾计算是云计算向新领域、新类型需求的延伸，“雾”用来初步处理数据以便实时决策，提供临时存储；而“云”则可以负责大运算量或长期的存储任务，与雾计算优势互补。

“雾”在当今社会拥有广泛的应用前景

雾计算可以与无人机、人工智能、大数据、5G等新兴技术融合，未来应用前景广阔。特别是随着物联网的到来，各行各业包括家庭电器、可穿戴设备、汽车、工业农业、商用设备等各种需要联网的终端设备数量不断增长，将产生大量的数据发送和接收，可能造成数据中心和终端之间的i/o（输入/输出）瓶颈，传输速率大大下降，甚至造成很大的延时。而雾计算的应用，将会有力保证这些需要实时响应设备的正常运行——

用于智慧城市建设。通过降低延迟和提供实时数据分析功能，雾计算可以用来协助城市管理者更好地监控和管理城市基础设施，例如，根据天气和人流量控制路灯的光线、根据车流量合理调控交通灯、利用摄像头进行城市治安管理等。

用于健康和医疗保健领域。比如，借用脑电图耳机等可穿戴设备，雾计算可以从检测的脑信号中预测分析患者的精神状态，也可以为阿尔茨海默症患者提供语言和认知提示。

用于无人机和无人驾驶汽车领域。不论是无人机还是无人汽车，都需要通过其本身负载的传感器实时分析和处理采集到的数据。无人机的自身计算能力有限，在工作中既要考虑自主导航，又要在飞行中完成摄录、监控等任务；无人汽车在行驶中需要分析、监测交通和道路状况，广泛收集道路和周边车辆信息，及时做出决策。这些，都离不开雾计算的赋能与加持。

“雾”是突破战场迷雾的另一个利器

随着战场形势的变化，军队的行动越来越依赖对实时信息的了解掌握。战场上的信息传递，需要尽可能短的延时、安全可靠和高度保密的传输渠道。这是传统意义上的云计算无法完成的，雾计算正好可以弥补这些问题。

未来，雾计算在作战指挥、协同作战、军事训练、情报侦察、态势感知等方面都将发挥重要的作用。可以说，“雾”是突破未来战场迷雾的另一个利器——

雾计算可以使情报处理更加及时，态势感知更加敏感。依托装备的传感器，一线作战人员可以更广泛收集战场信息数据，整合筛选上传战场信息。

雾计算可以克服复杂电磁环境的干扰，缓存并初步处理战场数据。当遇到复杂的战场环境时，借用雾计算，可以优先向云端发送筛选后的必要信息。这样可以保持联络通畅，实现资源占用最小化，提高安全性。当环境趋于稳定时，它会将完整的数据传送到云端。这样可以保证战场上数据传输的可靠性，同时也可以及时处理战场数据，大大增强制信息权。

雾计算可以辅助战场决策。在雾计算支撑下，信息交互体系依托主机对所覆盖战场区域的数据进行处理，并借助智能推荐算法提供个性化战场信息推送，开发智能化雾计算，形成作战要素、作战单元与作战力量的认知工具箱。这样可以帮助士兵从战场数据中快速解读信息，识别出危险区域以及潜在威胁，并迅速形成解决方案，从而大大提高一线官兵对战场的威胁认知。

雾计算可以对士兵的实时状态进行检测，可以获取军事人员的生理特征（如呼吸、心率、步态等）、定位信息等，这样在平时可以辅助训练提高训练效益，在战时可以为指挥员提供决策依据。

雾计算为智能化战争提供了新思路。在无人化作战的趋势下，无人装备会产生大量的数据。兵贵神速，雾计算有助于更迅捷地为无人作战设备下达指令，抢占战场先机。（柳小瑞 王 皓 曾建伟）