首先,让我们了解一下云计算。云计算是通过互联网将计算资源集中起来,供用户远程访问的一种服务模式。它具有灵活性、可扩展性和弹性等特点,可以帮助企业快速部署和调整资源,降低成本。
接着,雾计算作为云计算的延伸,将计算资源部署在靠近数据源的地方,如工厂、汽车等。这样做的好处是可以减少数据传输的延迟,提高处理速度。
霾计算,顾名思义,是一种介于云计算和雾计算之间的计算模式。它主要解决云计算和雾计算的不足,如数据安全和隐私问题、网络延迟和中断等。
海计算则是一种全新的计算模式,它将用户的需求与最优的应用或内容资源提供商进行匹配,实现一站式服务。用户只需在海计算输入服务需求,系统就能自动分配资源,并返回匹配结果。
此外,认知计算是一种模拟人类大脑工作方式的计算模式,它利用信息分析、自然语言处理和机器学习等技术,帮助决策者从海量非结构化数据中提取有价值的信息。
那么,这些计算模式之间有何关系呢?其实,它们各有侧重,相辅相成。云计算为整个计算生态提供了基础设施,雾计算和霾计算则在此基础上,针对特定场景进行优化。海计算和认知计算则分别从用户需求和人类智能的角度出发,为用户提供更好的服务。
在众多计算模式中,如何选择合适的模式呢?以下是一些参考因素:
1. 数据量:对于数据量较大的场景,可以考虑云计算、雾计算或海计算;对于数据量较小的场景,可以选择霾计算。
2. 数据传输速度:对于对数据传输速度要求较高的场景,可以选择雾计算或海计算。
3. 安全和隐私:对于对安全和隐私要求较高的场景,可以选择霾计算或认知计算。
4. 成本:云计算通常具有较低的成本,但可能存在资源浪费;雾计算和霾计算成本相对较高,但可以满足特定场景的需求。
总之,云计算、雾计算、霾计算、海计算和认知计算等多种计算模式,为数据处理领域提供了丰富的选择。企业应根据自身需求,选择合适的计算模式,实现高效、安全、可靠的数据处理。
对于云计算,想必各位都不会陌生,像现在应用较多的文件存储,备份,测试和开发,云桌面,游戏云等等,在提高IT基础结构灵活性的同时,还能利用大数据分析和移动计算。但是,对于接下来我们要说的这几种“计算”你却未必样样知晓。例如,什么是雾计算?霾计算又是什么?海计算又是什么鬼?
众所周知,物联网对于数据的处理能力要求非常高,要想从海量数据中筛选出对我们有价值的信息,除了我们熟知的云计算外,上面提到的雾计算、霾计算以及边缘计算自然也是必不可少。那么,它们到底是什么,彼此间又是一种什么关系呢?
啥是雾计算?
实际上,雾计算(Fog Computing)是云计算的延伸概念。相比“云”的缥缈,“雾”更接近地面,且由性能较弱的、更分散的各类功能计算机组成,渗入工厂、汽车、电器、街灯及我们物质生活中的各类用品。这个概念最初起自美国纽约哥伦比亚大学的Prof. Stolfo教授起,只不过当时的意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵,后来思科进行了理论性发展。所以,你可以将雾计算可理解为本地化的云计算。
看到这里,感觉仿佛是在说边缘计算,那么雾计算和边缘计算两者间是什么关系呢?可以说边缘计算进一步推进了雾计算‘LAN内的处理能力’这一理念,处理能力更靠近数据源,其是在网络内的各设备实施处理,通过将传感器连接至可编程自动控制器(PAC)上,使处理和通信的把握成为可能。与雾计算相比,其优点在于单一故障点比较少,各个设备独立动作,可以判断数据是保存在本地还是云端;另一方面,雾计算不像边缘计算那样分散,但确进一步减少了通过网络或向上传输到云计算层的数据量,有助于边缘层中“节点”之间的通信和协作。两者各有各的长处和短处,适用于不同的场景当中。
雾计算有哪些实际应用?
鉴于雾计算可以有效地分散计算和分析能力,不仅可以解决联网设备的自动化问题,更关键的是,它对数据传输量的要求更小,这使得很多业务都可以部署,比如无人驾驶。如果车辆、传感器和控制器是城市智能交通系统的边缘层,这意味着就要进行边缘计算,就需要构建和运营微型数据中心,那么很可能采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为“雾计算层”。
不仅如此,雾计算还可应用于工业领域中的自动库存系统,隐藏于供应链中的多个仓库和工厂之间。工业用途中,雾计算层可用来“检查和平衡”多个位置的材料、设备和供应水平,并且自动触发重新订单。
什么是霾计算?
感觉今天的主题都绕不开天气,说完了雾计算,我们再来聊聊什么是霾计算。其实,你可以理解为较差的云计算或雾计算,尽管两者概念先进,却也不是没有缺点。首先,让人担心的就是隐私和安全。要知道现在的网络世界,被黑客攻击已是家常便饭,所以客户的隐私和数据很容易泄漏。
其次,就是网络延迟或中断。要知道,云计算都是通过网络进行远程访问,尽管网速提高很快,但与局域网相比,速度仍无法避免有所延迟。虽说雾计算在延时上表现稍好,但如果出现断网,雾计算也只能无可奈何。再者,就是带宽会耗费预算,厂商按流量收费有时会超出预算,应用软件性能不够稳定,数据可能不值得放在云上,规模过大难以扩展,缺乏人力资本等等,都是造成霾计算的根源。
啥?还有海计算?
除了云、雾、霾之外,你还对海计算有了解吗?2009年8月18日,molina在2009技术创新大会上所提出的全新技术概念,海计算(Sea Computing),可为用户提供基于互联网的一站式服务,是一种最简单且值得依赖的互联网需求交互模式。作为用户,只需在海计算输入服务需求系统就能明确识别该需求,并将此需求分配给最优的应用或内容资源提供商处理,最终返回给用户相匹配的结果。
认知计算又是什么?
文章的最后,我们再来说说认知计算又是什么。我们说,认知计算代表了一种全新的计算模式,它包含了信息分析、自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新,能够帮助决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察,能够以对人类而言更自然的方式进行交互,专门获取海量不同类型的数据,根据信息进行推论。
认知计算的其中一个目标,就是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考,并做出正确的决策,认知计算系统可以成为一个很好的辅助性工具,配合人类进行工作,解决人脑所不擅长解决的一些问题。
相比人脑,传统的计算技术是定量的且着重于精度和序列等级,相比之下,认知计算则试图解决生物系统中的不精确、不确定和部分真实的问题,以实现不同程度的感知、记忆、学习、语言、思维和问题解决等过程。随着科学技术的发展以及大数据时代的到来,如何实现类似人脑的认知与判断,发现新的关联与模式,从而做出正确的决策,显得尤为重要,而这正给认知计算的未来发展,带来了新的机遇和挑战。
认知计算与人工智能有何不同
看到这里,你或许心生疑问,认知计算与人工智能是何关系?这样说吧,虽然认知计算包括部分人工智能领域的元素,但它涉及的范围更广。认知计算欲在放大人类智能,以帮助人类更好地思考。概括而言,认知计算与人工智能,一个更偏向技术体系,一个更偏向最终的应用形态,相辅相成。
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