為了擴大霧計算的使用,IEEE制定了一個新的标準,該标準将奠定官方基礎以確定裝置、傳感器、螢幕和服務是可互操作的,并将共同處理來自物聯網、5G和人工智能(AI)系統大量的資料流。
該标準被稱為IEEE 1934,由OpenFog Consortium開發,其中包括ARM、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學。
霧計算定義
IEEE 1934将霧計算定義為“系統級水準架構,配置設定計算、存儲、控制和網絡的資源和服務。它支援行業垂直和應用領域,使服務和應用程式能夠更接近資料生成源,并通過網絡邊緣、雲和跨多個協定層進行擴充。
OpenFog Consortium主席兼思科進階主管Helder Antunes在一份聲明中表示,“我們現在有一個行業支援的藍圖,将通過霧計算推動新應用和商業模式的發展。”
根據OpenFog網站的說法:“物聯網、5G和AI應用程式的廣度和規模需要多個層面的協作,包括硬體、邊緣和雲軟體,以及支援我們所有的“things”能夠通信的協定和标準。
現有的基礎設施根本無法跟上物聯網裝置産生的資料量和速度,也無法滿足某些用例(如緊急服務和自動駕駛車輛)所需的低延遲響應時間。
通過将雲擴充到接近網絡邊緣的地方,霧可以在靠近資料生成傳感器的地方執行對延遲敏感的計算,進而提高網絡帶寬的效率,提供功能更強、效率更高的物聯網解決方案。霧計算還通過更深入、更快速的洞察力、更高的安全性和更低的營運成本來為業務提供更大的靈活性。
原文釋出時間為:2018-07-03
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