摘要：
首先介紹了霧計算的概念、特點、架構(gòu)、以及霧計算與云計算的關(guān)系。然后針對物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特點和業(yè)務(wù)需求，以及云計算框架在對其支持方面的不足，提出了物聯(lián)網(wǎng)與云霧計算融合的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過把物聯(lián)網(wǎng)接入點升級為具有計算、存儲能力的霧接入點，可以提高應(yīng)用的系統(tǒng)響應(yīng)速度，節(jié)約網(wǎng)絡(luò)帶寬，減小用戶終端的能耗。最后討論了具有代表性的應(yīng)用場景以及面臨的挑戰(zhàn)。
0 引言
近年來，物聯(lián)網(wǎng)越來越廣泛應(yīng)用于人們的生活中，并逐漸從簡單的物與物連接向智能化方向轉(zhuǎn)型。物聯(lián)網(wǎng)要獲得更大的成功，必須要憑借一個開放的并能夠很好提供支持的平臺。云計算［1］憑借其強大的計算存儲能力，成為大數(shù)據(jù)分析處理的支撐平臺。通過將復(fù)雜的應(yīng)用卸載到云中存儲和處理，再將處理結(jié)果從云端發(fā)送到移動用戶，解決了用戶終端設(shè)備存儲空間不足或處理速度不夠快等問題。但目前物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備數(shù)量的爆發(fā)式增長，物聯(lián)網(wǎng)感知獲取的原始數(shù)據(jù)量非常龐大，且海量的數(shù)據(jù)之間存在繁雜的關(guān)系，對海量數(shù)據(jù)進行過濾、處理、分析等對云計算框架是一個巨大的挑戰(zhàn)［2］。
云計算是聚合度很高的計算服務(wù)，其使用方式雖然廉價、簡單且方便，但云服務(wù)器遠離移動設(shè)備，數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x大，導(dǎo)致延遲和通信開銷增大甚至不可容忍［3-4］。物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備和用戶終端設(shè)備基本都是能量受限的，將數(shù)據(jù)傳到遠程云中心執(zhí)行，會導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)終端能耗過大而過早失效，或用戶終端設(shè)備待機時間大大減小。同時，使用云服務(wù)時需要大量數(shù)據(jù)的發(fā)送和接收，因而需要消耗大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬，可能造成數(shù)據(jù)中心和終端之間的I/O（輸入輸出）瓶頸，由此引發(fā)傳輸速率大大下降，甚至服務(wù)中斷等問題，云服務(wù)的優(yōu)勢可能也會被這些問題抵消掉［3-4］。
為了解決上述問題，本文將云計算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)擴展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，提出了霧計算的概念［4-6］。霧計算更加強調(diào)邊緣設(shè)備的作用，其核心思想是“智能前端化”，即在云層和終端設(shè)備層之間加上一層，叫做霧層。通過霧層提供的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)，使得數(shù)據(jù)的計算、分析和處理更加接近用戶，從而降低了物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)通過云層處理的響應(yīng)時延和存儲開銷，降低了對無線資源的消耗，降低了終端設(shè)備的能耗從而延長了其待機時間，甚至能夠在沒有因特網(wǎng)覆蓋的區(qū)域繼續(xù)提供計算服務(wù)［7-12］。
1 霧計算與云計算
云計算將應(yīng)用的執(zhí)行化繁為簡，但位于遠端的云對那些延遲敏感的業(yè)務(wù)不能很好地支持，對移動性、不同地理分布不能很好地支持，且遠端執(zhí)行往往導(dǎo)致用戶終端能耗過大，進而降低了其待機時間。因而需要一個更接近“地面”用戶的計算平臺來作為對云計算的有效補充，稱之為霧計算平臺，區(qū)別于那些位于遠端“天邊”的集中式云計算平臺。霧計算將計算范式從網(wǎng)絡(luò)中心擴展至網(wǎng)絡(luò)邊緣，從而可以更加廣泛地運用于更多種類的應(yīng)用和業(yè)務(wù)。就其位置而言，霧計算是分布式的云計算服務(wù)器，故霧計算也稱為移動邊緣計算（Edge Computing），因為霧節(jié)點就是互聯(lián)網(wǎng)與現(xiàn)實終端的邊界［12］。
霧計算主要具有以下特點。
a） 支持實時互動，更低時延和能耗。
b） 更低的帶寬需求，緩解海量設(shè)備連接云端時引起的擁塞。
c） 數(shù)據(jù)的分布式處理，降低海量數(shù)據(jù)存儲需求。
d） 設(shè)備位置精確感知，支持更大范圍的移動性。
e） 支持異構(gòu)性，支持多樣化的異構(gòu)軟硬件設(shè)備。
根據(jù)霧計算智能前端化思想，本文提出了如圖1所示的霧計算框架，在云服務(wù)器和終端設(shè)備之間擴展一個更靠近移動用戶的霧層［13-15］。霧層由部署在現(xiàn)場的處于網(wǎng)絡(luò)最邊緣的霧服務(wù)器組成。
圖1 霧計算架構(gòu)圖
在提出的霧計算框架中，通過在云服務(wù)器和終端設(shè)備之間擴展具有計算、存儲能力的霧層，將云服務(wù)器上本地化需求的關(guān)鍵數(shù)據(jù)和計算服務(wù)移到更靠近終端設(shè)備的霧服務(wù)器上，通過提供數(shù)據(jù)緩存、本地化計算等功能，更好地滿足了移動應(yīng)用高流量和低延遲的需求。
霧計算與云計算的區(qū)別如表1所示。
表1 云計算與霧計算的對比
值得注意的是，霧計算和云計算并不是你死我活的競爭關(guān)系，未來計算范式中并不是霧計算要蠶食云計算。霧計算的提出是作為云計算的有效補充，通過二者卓有成效的相互配合，使得更多不同種類的應(yīng)用和業(yè)務(wù)能夠更好地加入到網(wǎng)絡(luò)計算之中。
2 基于云霧計算的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)
根據(jù)霧計算更靠近終端用戶的思路，通過給蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的每個接入點配備霧計算設(shè)備，可以把大量與特定環(huán)境相關(guān)的信息直接在本地接入點進行存儲和處理。圖2所示為基于霧計算的物聯(lián)網(wǎng)框架，上層為云計算中心，下層為傳感器和移動終端層，在云層和終端設(shè)備層之間擴展一個更靠近終端設(shè)備和移動用戶的霧計算層，成為霧層。霧層部署在物聯(lián)網(wǎng)接入層，由大量具有計算、存儲功能的霧服務(wù)器組成。
霧接入點同時作為物聯(lián)網(wǎng)接入點，首先把傳感器采集的數(shù)據(jù)進行過濾、分析，進行任務(wù)的分解，哪些業(yè)務(wù)可以在本節(jié)點進行處理，哪些業(yè)務(wù)需要分發(fā)給其他霧接入點協(xié)作處理，哪些業(yè)務(wù)需要回傳至云計算中心進行處理。另外霧接入點也可以作為云端數(shù)據(jù)和終端數(shù)據(jù)的緩存，可以進行本地流量的卸載，減少對傳輸帶寬的需求，更好地滿足了移動應(yīng)用高流量和低時延的需求。云計算中心的優(yōu)勢保留，關(guān)注于霧層上傳的全局性數(shù)據(jù)以及處理高延遲長周期的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
圖2 基于霧計算的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)
3 基于云霧計算的物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)
3.1 邊緣存儲
當(dāng)使用移動設(shè)備的用戶處于一個特定的環(huán)境時，其需要的信息主要是與本地相關(guān)的各種信息，如住宅小區(qū)的用戶更想知道的是小區(qū)內(nèi)的各種事項以及周邊的交通、醫(yī)療等信息；學(xué)校內(nèi)的用戶更想知道的是學(xué)校內(nèi)的各種信息，包括上課、考試、活動等。
根據(jù)事件的流行度和用戶喜好，把用戶頻繁訪問的內(nèi)容放在離用戶較近、訪問速度較快的霧設(shè)備上，并在本地實時進行優(yōu)化和計算，完成用戶請求的任務(wù)。霧節(jié)點在傳輸帶寬代價和緩存代價之間取得均衡，有效緩解云服務(wù)器的負擔(dān)，大大降低通信的傳輸量，減少傳輸延遲。
霧節(jié)點更智能化，能夠感知其部署環(huán)境，推測出附近移動用戶數(shù)據(jù)需求特性，針對附近用戶的興趣進行數(shù)據(jù)緩存，為用戶提供快捷內(nèi)容訪問和檢索功能。
3.2 邊緣計算
霧節(jié)點具有智能計算的能力，可以把傳感器采集的信息進行分析、處理，并可以選擇一部分信息卸載到其他霧節(jié)點或云計算中心處理。
處理某些數(shù)據(jù)時，單個霧節(jié)點難以有效快速地分析處理，可以自適應(yīng)形成F-AP簇，通過分布式協(xié)作負載均衡計算來減小計算復(fù)雜度，提高計算速率。
3.3 云霧協(xié)同
通過在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)部署霧節(jié)點，在物聯(lián)網(wǎng)邊緣形成一個霧計算的平臺，該平臺具備一定的數(shù)據(jù)分析及邏輯處理能力，這里引入云霧協(xié)同的概念，即霧節(jié)點可以通過云端進行集中管理，簡化本地節(jié)點的運維復(fù)雜度。
另外，霧層的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)與云端的物聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)對接，霧層可以將本次處理的數(shù)據(jù)上傳給物聯(lián)網(wǎng)平臺進行深層次處理，以獲得更好的分析結(jié)果，為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)支撐。
云霧協(xié)作也面臨著新的挑戰(zhàn)，如何動態(tài)區(qū)分業(yè)務(wù)在云層處理還是在霧層處理，如何制定卸載決策以更好的適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，也是一個重點研究的方向。另外，云霧協(xié)同時存儲空間和計算能力的協(xié)同，存儲代價和傳輸代價的均衡是需要重點研究的問題。
4 應(yīng)用前景
4.1 增強現(xiàn)實
增強現(xiàn)實通過在真實世界上疊加信息視圖，并在智能終端上呈現(xiàn)出來。增強現(xiàn)實通常需要較高的計算能力去處理數(shù)據(jù)，而且人們對于時延是非常敏感的，超過數(shù)十微秒的時延將會嚴重影響用戶感知，而通過增強現(xiàn)實設(shè)備與周邊霧設(shè)備的協(xié)作，可以最小化時延以及實現(xiàn)傳輸吞吐量的優(yōu)化。
4.2 分布式智能電網(wǎng)
在智能電網(wǎng)中的網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備中（霧接入點）運行能量負荷均衡的應(yīng)用，可以基于需求、可用性及價格等自動選擇主電力、太陽能、風(fēng)能等。霧接入點收集處理傳感器和設(shè)備生成的數(shù)據(jù)，向執(zhí)行器發(fā)出控制命令，并把數(shù)據(jù)報告發(fā)送給云端，實現(xiàn)可視化管理。
4.3 智能公共自行車系統(tǒng)
隨著污染問題的嚴重化，自行車出行是更環(huán)保的選擇�，F(xiàn)在很多城市都有公共自行車系統(tǒng)，但卻存在著用戶隨意存放，使用時尋找不夠方便等問題。建議在每輛自行車上裝備一塊價格低廉的窄帶物聯(lián)網(wǎng)芯片，把該自行車位置和使用情況信息上傳到霧節(jié)點，霧節(jié)點可以計算出覆蓋區(qū)域的自行車分布圖，用戶需要使用公共自行車時，可以用手機APP查詢離他所在位置最近的公共自行車。
4.4 智能交通燈
在智能交通場景中，傳感器可以感知到警車、救護車、消防車的閃光及聲音。通過霧計算設(shè)備分析，可以自動改變道路信號燈來為緊急車輛提供通道；也可以與本地進行交互，感知行人與車輛的存在，計算出相對的距離和速度，通過交通燈協(xié)調(diào)交通，并可以對接近的車輛發(fā)出警告信號，避免交通事故的發(fā)生。同時，霧計算服務(wù)器里的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，可以傳到云端，從而進行全局的數(shù)據(jù)分析。
4.5 智能家居
在建筑物環(huán)境中部署傳感器測量溫度、濕度和各種氣體的傳感器，通過傳感器之間的信息交互和協(xié)作，可以得到可靠的測量。霧計算設(shè)備采用分布式?jīng)Q策制定和執(zhí)行來對數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的反應(yīng)，通過霧計算及系統(tǒng)各部件可以實現(xiàn)建筑物內(nèi)外的節(jié)能，關(guān)閉及打開窗口，提高和降低溫度等。
5 面臨的挑戰(zhàn)
基于霧計算的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)大規(guī)模的發(fā)展面臨著下面的問題和挑戰(zhàn)，有待于進一步解決。
5.1 霧層計算資源和緩存資源的聯(lián)合優(yōu)化
霧節(jié)點具有計算和緩存能力，兩者是密不可分的。當(dāng)用戶業(yè)務(wù)需要計算分析時，霧節(jié)點對業(yè)務(wù)進行計算分析，并將結(jié)果返回給用戶終端；當(dāng)用戶的業(yè)務(wù)需要緩存時，霧節(jié)點緩存用戶的文件，經(jīng)過計算處理后才能將緩存文件傳給用戶，這體現(xiàn)了霧節(jié)點計算和緩存之間密不可分的關(guān)系。因此，計算能力和緩存能力的聯(lián)合優(yōu)化對霧計算來說非常重要。
5.2 霧網(wǎng)絡(luò)的隱私和安全性
在霧計算的環(huán)境下，同樣存在著安全和隱私問題［16］。由于霧計算部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，原來在云計算環(huán)境下的安全策略并不適合霧計算。霧計算的安全問題主要來自于不同層次網(wǎng)關(guān)的認證，一個惡意的用戶或者應(yīng)用就可以篡改智能設(shè)備的數(shù)據(jù)，需要一些入侵檢測及安全認證技術(shù)來確保網(wǎng)絡(luò)的安全性。另外由于霧節(jié)點通常掌握在企業(yè)、組織甚至個人手中，用戶隱私存在一定的風(fēng)險，需要一些身份驗證協(xié)議來使霧計算能保護用戶隱私，提供更加安全的保障。
6 結(jié)束語
本文探討了霧計算的引入原因、概念、特點、架構(gòu)，以及霧計算與云計算的區(qū)別和聯(lián)系；提出了基于云霧計算結(jié)合的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過為物聯(lián)網(wǎng)接入點配置霧計算設(shè)備，將接入點升級為具有存儲和計算能力的霧節(jié)點，使得數(shù)據(jù)和計算更靠近終端設(shè)備。這樣的云霧計算結(jié)合的架構(gòu)可以更好地適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用需求，提高應(yīng)用系統(tǒng)的響應(yīng)速度，節(jié)約網(wǎng)絡(luò)帶寬，并大大減小了終端設(shè)備的能耗。最后討論了本文提出的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的應(yīng)用前景及其所面臨的挑戰(zhàn)。霧計算和云計算是基于同一個平臺的全局性的和局部性的不同計算模式，它們相輔相成將為人們提供更多更豐富的新業(yè)務(wù)種類和體驗。
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作者簡介：
李樹磊，高級工程師，碩士，主要從事移動通信設(shè)計與研究工作；樊毅，高級工程師，主要從事移動通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和優(yōu)化工作；杜劍波，博士，研究方向為霧計算、無線資源分配、LTE等。 
