NIST雾计算概念模型

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周末，周边疫情又严峻了，加之外面下着雨。就把功夫用于在家学习上，胡乱浏览美国NIST网站时，看到了NIST SP 500-325这个文件，发现这个文件提到一个在两年前看到的一个概念“雾计算”，此前对“雾计算”真可谓云里雾里一点感觉都没有，于是就下载下来利用翻译软件，快速机翻了一遍，浏览了两遍大致了解一下雾计算这么一个概念。

根据NIST SP 500-325的介绍，雾计算是一个分层模型，用于实现对可扩展计算资源的共享连续体的普遍访问。该模型有利于部署分布式的、延迟感知的应用和服务，由雾节点（物理或虚拟）组成，位于智能终端设备和集中式（云）服务之间。雾节点具有上下文感知能力，并支持一个共同的数据管理和通信系统。它们可以被组织成集群--纵向（支持隔离）、横向（支持联合），或相对于雾节点与智能终端设备的延迟距离。雾计算最大限度地减少了支持的应用程序的请求-响应时间，并为终端设备提供本地计算资源，并在需要时提供与集中式服务的网络连接。

雾计算的基本特征

以下六个特征是区分雾计算与其他计算范式的关键。然而，智能终端设备或物联网用户在消费雾计算服务时并不需要利用所有的特征。

上下文位置感知和低延迟。雾计算提供了尽可能低的延迟，因为雾节点意识到它们在整个系统的上下文中的逻辑位置以及与其他节点通信的延迟成本。雾计算的起源可以追溯到支持在网络边缘具有丰富服务的端点的早期提案，包括具有低延迟要求的应用程序。由于雾节点通常与智能终端设备位于同一位置，因此对这些设备生成的数据的分析和响应比从集中式云服务或数据中心进行分析和响应要快得多。

地理分布。与更集中的云形成鲜明对比的是，雾计算所针对的服务和应用程序需要广泛，但地理上可识别的分布式部署。例如，雾计算将通过位于高速公路和轨道沿线的代理和接入点，在为移动车辆提供高质量流媒体服务方面发挥积极作用。

异质性。雾计算支持收集和处理通过多种类型的网络通信功能获取的不同外形尺寸的数据。

互操作性和联合。对某些服务的无缝支持（实时流媒体服务就是一个很好的例子）需要不同提供商的合作。因此，雾计算组件必须能够互操作，并且服务必须跨域联合。

实时交互。雾计算应用程序涉及实时交互而不是批处理。

联合雾节点集群的可扩展性和敏捷性。雾计算本质上是自适应的，在集群或集群的集群级别，支持弹性计算、资源池、数据负载变化和网络条件变化，以列出一些受支持的自适应功能。

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注，因本人能力和知识有限，

翻译存在诸多瑕疵，翻译版虽经过一定的审校，

但仍存在非常多的问题，翻译稿仅供参考，请谨慎引用引述其中内容。

原文始发于微信公众号（祺印说信安）：NIST雾计算概念模型