深度学习框架对比速读

雾计算在关键的AIoT应用中最有效，这些应用对时间敏感，需要实时响应，如数据采集和预处理、短期数据存储需求、状态监测和基于规则的决策。启用雾的设备的目标是分析时间紧迫的数据，例如设备状态，故障警报，警报状态等。这可以最大程度地减少延迟，提高效率并防止重大损坏。

雾计算如何解决物联网挑战

(1) 延迟限制

雾执行所有接近最终用户的时间敏感型动作，这满足了IoT应用程序的延迟限制。

(2) 网络带宽限制

雾计算可根据应用程序需求，可用的网络和计算资源进行数据处理。这减少了传输到云所需的数据量，最终节省了网络带宽。

(3) 不间断服务

雾计算可以独立运行，并确保服务不间断，即使网络连接到云端的波动也是如此。

物联网安全挑战

雾计算充当资源受限设备的代理，以更新这些设备的软件或安全凭证。他们还可以监视附近设备的安全状态。

雾计算在物联网中的应用

物联网应用程序是雾计算的理想选择，其中物联网应用程序需要以TB或更大的速度生成数据，需要快速且大量的数据处理，并且无法将数据来回发送到云中。在几种物联网应用中，雾计算可以发挥至关重要的作用。他们之中有一些是：

(1) 智能家居

智能家居由连接的各种设备和传感器组成。然而，这些设备有不同的平台，因此很难集成。雾计算提供了一个统一的界面来集成所有不同的独立设备，并为智能家居应用程序提供灵活的资源，以实现存储，实时处理和低延迟。

(2) 医疗活动跟踪

雾计算提供实时处理和事件响应，这在医疗保健中至关重要。此外，它还解决了远程存储、处理和从云检索病历所需的网络连接和流量问题。

雾计算的主要优势

与云计算相比，雾计算提供了几个好处。

• 雾网络上的数据存储将减少数据传输延迟
• 雾计算可以快速处理和分析工业物联网应用的数据，如智能电网、智能城市等。
• 提供终端设备和云计算服务器之间所需的交互
• 全球分布式网络有助于最小化停机时间
• 支持实时服务的能力减少了延迟

雾计算是在大量智能物联网设备之间提供高效，有效和可管理的通信的关键推动力。凭借其低延迟，安全性，位置感知和许多服务器节点等非凡功能，实时连接性和移动性是为延迟敏感的未来工业物联网自动化提供解决方案的关键范例。

雾计算与物联网的融合将为不同的物联网解决方案带来诸多益处。

（编辑：平顶山站长网）

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