雾计算技术架构浅析与应用概览

从云计算到雾计算的转变

       Cisco 对「雾计算」的定义是：将云计算资源和服务从 络的核心（network core）扩展到 络的边缘（network edge），以满足多种IoT应用服务质量（QoS）的需求，提高用户体验。

        传统的云计算架构位于 络的核心，即 Internet 数据中心。用户终端和云端之间采用Client/Server的通信模式，物理距离较远，用户消息需要经过若干跳的 络传输才能达到。另外，云数据中心采用「集中式」的资源管理方式，不够灵活且不易扩展。如下左图是一种简化的架构图。

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        图中雾计算资源抽象层（Abstraction Layer）通过可定制的 API 和 UI 在异构的基础设施中，提供统一的资源访问、监控和管理，同时保证多租户的安全性和隐私性。服务协调层（Orchestration Service Layer）主要用于上层应用或服务的生命周期管理和协调。由于雾计算基础设施分布式的特性，所以该层需要实现很多的分布式组件来满足各种应用对资源的动态需求及管理，如分布式的数据库、各种软件中间件和策略管理组件等。详细请访问文章`[1]`。

D2D架构

       这种架构顾名思义，就是设备到设备的通信，也叫 M2M( Machine to Machine )。云计算和雾计算的本质都是对闲置资源的充分利用，实现共享。D2D架构的特点在于充分利用自己附近的闲置资源来处理自身的应用。比如两台很近的移动设备之间通过蓝牙连接来共享资源，更如移动设备可以访问附近的基站、车辆、咖啡厅的某个服务器等等设备的闲置资源或服务。这种架构较早的实践方案是由文献`[2]`提出的，他们提出用「MapReduce」和「Hadoop」这些分布式计算框架实现移动设备之间的任务计算。如下图是一种直观的D2D架构图（图片摘自文献`[3]`）

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[1] A Paradigm Shift from Cloud to Fog Computing.

[2] Misco: a mapreduce framework for mobile systems.

[3] To Offload or to Wait An Opportunistic Offloading Algorithm for Parallel Tasks in a Mobile Cloud.

[4] [IoT, from cloud to fog computing](http://blogs.cisco.com/perspectives/iot-from-cloud-to-fog-computing)

[5] [OpenFog开放雾计算架构及其垂直市场应用](OpenFog-Architecture-Overview-WP-2-2016.pdf)

[6] [Cisco IOx in Cisco Live 2014: Showcasing“fog computing”at work](http://blogs.cisco.com/digital/cisco-iox-in-cisco-live-2014-showcasing-fog-computing-at-work)

[7] [openfogconsortium.org](https://www.openfogconsortium.org/resources/#definition-of-fog-computing)

[8] [机智云4.0发布 推下一代IOT雾计算概念](http://club.gizwits.com/thread-3569-1-1.html)

[9] [毋庸置疑的雾计算](http://www.infoq.com/cn/articles/talk-fog-computing)

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