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云计算、雾计算、物计算辨析

作者: 罗小平(2018-06-02 01:01:05)
版权: 成都大良造信息技术有限公司(www.dlz-IOT.com)
原文地址: http://www.dlz-IOT.com/expertViews/CC-FC-TC.html

摘要

云计算、雾计算、物计算都是时代的产物,各有优缺利弊。物联网系统的设计,就是各种架构的平衡取舍,最后实现系统整体优势的最大化

任何架构在带来新优势的同时,必然带来新的问题;任何架构都是适应时代的产物,同时也具有时代局限性。云计算、雾计算、物计算概莫如此。只有切实掌握各个架构的优缺点,才能在系统设计中因事为制、取长补短、利弊兼顾,最终达成系统整体优势的最大化。

(一)云计算

关于物联网、云计算、大数据与智能化的关系浅析中,我们知道,云计算是指通过网络,将前端设备的数据和业务逻辑转移到网络后端,后端利用强大的软硬件计算能力,以及接近数据中心的距离优势,实现业务的高效处理。如果直接在前端设备上处理,由于其硬件能力限制、远离数据中心,效率低下;最关键的是业务逻辑变更时,需要更新所有设备上的固件或软件,导致扩展性很差。而由云端的软件处理,借助就近的、高效的数据中心,云端软件的设计可以极具弹性和扩展性,升级能力大大增强。

通常意义下,云计算中的设备和业务请求点位于局域网,后端软件和数据中心部署在互联网上。因此这种架构的缺点主要是:

  • 存在业务延迟
  • 难以从云端出发,主动建立与前端设备的网络连接
  • 断网时,业务无法开展

(二)雾计算

云在高高的天空中,雾笼罩大地,因此雾比云更近。所以,雾计算是云计算的本地化方案。如果说云计算架构在WAN(互联网)上,那么雾计算就架构在LAN(局域网)上。和云计算对比,雾计算的优缺点主要有:

  • 也存在业务延迟,但大大改善
  • 可以直接从后端建立到前端设备的网络连接
  • 断网时,业务仍然无法开展,不过局域网的可靠性比互联网高很多

(三)物计算

物计算是我发明的新词,依照云计算、物计算前后端距离的递减关系,物计算,是指业务处理直接在前端设备上进行,网络距离为零,也就是不依赖网络。我在广泛使用的一卡通设备中,举两个例子:

  • 目前市面上广泛应用的消费机、售饭机,主要是基于物计算模式的。刷卡身份识别、扣款逻辑、扣款等,都在设备本地进行(通常是由固件和设备软件控制),整个过程完全不依赖后端软件和数据库。虽然有的设备支持联网,但联网的主要目的是让后端软件读取流水,而不是开展业务处理。
  • 多数企业中的考勤机如何使用的呢?员工直接在考勤机上录入指纹,打考勤后,管理员用U盘导出数据,或用软件连接支持联网的考勤机读取数据。虽然不少厂商已支持通过网络自动化上传考勤数据,但其机制都存在这样那样的问题。因为架构设计之初,是基于本地物计算模式的,存在先天缺陷。物计算效率最高,但它的灵活性、扩展性是最差的。

总结

最后,我们总结云计算、雾计算、物计算的优缺点如下表所示:

模式 云计算 雾计算 物计算
网络类型 设备:网络前端
数据、业务及其处理:网络后端
设备:网络前端
数据、业务及其处理:网络后端
设备:前端
数据、业务及其处理:前端设备内部
效率 很高(因为网络距离更短) 最高
基于网络的可靠性 很高(局域网比互联网可靠) 最高
断网时业务支持
网络连接
(后端→前端)
不需要
业务扩展性 很高 很高 极低
数据安全性 很高 很高 低(设备损坏则数据丢失)

在大型智能化物联系统设计中,需要综合考虑各种因素,兼顾可靠性、效率、扩展性和业务要求等各种要素,灵活采用云计算、雾计算、物计算三种架构,最大化整个系统的综合优势。