忘記云計算吧 霧計算是未來

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　　但云計算的倡導(dǎo)者一向津津樂道，未來某日一切計算都會轉(zhuǎn)移到云端。很多公司都是基于這個理念向你兜售云業(yè)務(wù)。

　　現(xiàn)實情況是：數(shù)據(jù)輸入導(dǎo)出云端的難度，要高于大多數(shù)工程師或至少他們的管理者所愿意承認(rèn)的程度。

　　問題出在帶寬上。如果你的公司只想減少自己存儲數(shù)據(jù)的成本和麻煩，那么云端就是最佳選擇，你所需要做的就是通過高速網(wǎng)絡(luò)來回傳輸數(shù)據(jù)。

　　但在處處連接的的世界，人們需要通過大量移動設(shè)備獲取信息，帶寬就變得相當(dāng)緩慢。任何需要向移動設(shè)備傳輸數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)，無論是用戶預(yù)訂機票的系統(tǒng)或是移動銷售人員所用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，都會面臨著無線網(wǎng)速的難題?？傮w來說，按照世界經(jīng)濟論壇(World Economic Forum)的統(tǒng)計，在每位用戶獲取的寬帶方面，美國僅排名全球第35名。

　　這也是現(xiàn)在移動應(yīng)用成為人們上網(wǎng)做事首要途徑的一個原因，至少在智能手機上是如此。部分?jǐn)?shù)據(jù)和處理性能是在你設(shè)備上完成的。

　　隨著越來越多的物體變得智能，或者能夠感應(yīng)所在環(huán)境，接入互聯(lián)網(wǎng)，甚至遠(yuǎn)程接受指令，我們在依賴云端的時候，如何完成我們需要處理的工作就變得日益突出。從飛機引擎到冰箱的一切物體都在加入無線網(wǎng)絡(luò)，組成了物聯(lián)網(wǎng)。

　　現(xiàn)在的3G與4G手機網(wǎng)絡(luò)速度不夠快，無法實時將設(shè)備生成的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕６S著家庭和辦公室的所有普通用具都加入進來，情況只會越來越糟。

　　幸好還有明顯的解決之道：不再專注于云端，而開始尋找方案，由用具本身或者介于用具與網(wǎng)絡(luò)之間的設(shè)備來承擔(dān)存儲和處理物聯(lián)網(wǎng)生成數(shù)據(jù)流的任務(wù)。

　　思科系統(tǒng)(Cisco Systems)的市場營銷人員已經(jīng)為這種現(xiàn)象取了一個名字：霧計算。

　　我喜歡這個詞。是的，這會讓你想效仿美國電視明星麗茲·勒蒙(Liz Lemon)翻個白眼。但就像此前的云計算一樣，這也是對某種正在到來現(xiàn)象的營銷術(shù)語，這是一個不錯的視覺隱喻。

　　云在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象;但霧卻現(xiàn)實可及，就在眼前。它并不由性能強大的服務(wù)器組成，而是由性能較弱、更為分散的各類功能計算機組成，滲入到電器、工廠、汽車、街燈以及我們物質(zhì)生活中的所有用品。

　　思科銷售路由器，這或許是科技行業(yè)除了存儲之外最平淡無奇的業(yè)務(wù)。為了讓路由器變得更有吸引力，并在中國對手影響其當(dāng)前營收流之前打開新市場，思科希望把他們的路由器變成收集數(shù)據(jù)和進行決策的樞紐。按照思科的設(shè)想，其智能路由器永遠(yuǎn)不會和云端對話，除非不得已為之;例如在一輛布滿傳感器的軌道車出現(xiàn)意外時，及時提醒操作人員。而路由器則在軌道車上扮演著神經(jīng)中心的作用。

　　IBM也有類似的項目，推動計算“邊緣化”。如同IBM高管保羅·布羅迪(Paul Brody)所說，推動傳統(tǒng)基于云的互聯(lián)網(wǎng)“由內(nèi)而外”。(當(dāng)人們討論邊緣計算時，從字面意思來看，這指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣，即互聯(lián)網(wǎng)與現(xiàn)實世界的交界處。數(shù)據(jù)中心是網(wǎng)絡(luò)的“中心”，而個人電腦、電話和監(jiān)控攝像頭則處在邊緣。)

　　正如云端包括服務(wù)器集群，在IBM的研究中，霧包括了所有圍繞著我們、相互關(guān)聯(lián)的計算機。舉例來說，要求我們的智能設(shè)備彼此發(fā)送軟件更新，而不是通過云端中轉(zhuǎn)，這就可能讓霧直接替代云端的某些功能了。

　　最主要的是，我們擁有太多的數(shù)據(jù)。而我們才剛剛起步。飛機就是一個最好的范例。新的波音(Boeing) 747飛機上，幾乎每個部件都與網(wǎng)絡(luò)相連，不斷記錄關(guān)于其狀態(tài)的數(shù)據(jù)流，或在某些情況下發(fā)送這些數(shù)據(jù)流。通用電氣(GE)表示，一架飛機的一個噴氣引擎就可以生成512GB(1TB的一半)的數(shù)據(jù)。

　　廉價的傳感器生成大量“大”數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)的價值出乎人們的意料。通過所謂的預(yù)判分析，使通用電氣這樣的公司甚至在飛機著陸之前就可以知道，噴氣機引擎的哪個部分需要維護。

　　如果不是這樣，谷歌(Google)和Facebook為什么會討論利用氣球和無人機等等的替代上網(wǎng)方案?現(xiàn)在的運營商不能滿足需求。在美國擁有本該具備的高速無線和有線網(wǎng)絡(luò)之前，讓運算盡可能接近用戶，正成為讓物聯(lián)網(wǎng)反應(yīng)迅速、實際有用的關(guān)鍵所在。

　　大部分企業(yè)運算的未來一部分仍會留在云端，但未來的真正變革性運算會在哪里?它將來就在這兒，在我們身邊的物體上——就在霧中。