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或許你很懂云計算 但接下來這些“計算”你還了解嗎

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2019-03-28 08:12:36 本文摘自:太平洋電腦網

導讀: 對于云計算,想必各位都不會陌生,像現在應用較多的文件存儲,備份,測試和開發,云桌面,游戲云等等,在提高IT基礎結構靈活性的同時,還能利用大數據分析和移動計算。

對于云計算,想必各位都不會陌生,像現在應用較多的文件存儲,備份,測試和開發,云桌面,游戲云等等,在提高IT基礎結構靈活性的同時,還能利用大數據分析和移動計算。但是,對于接下來我們要說的這幾種“計算”你卻未必樣樣知曉。例如,什么是霧計算?霾計算又是什么?海計算又是什么鬼?

眾所周知,物聯網對于數據的處理能力要求非常高,要想從海量數據中篩選出對我們有價值的信息,除了我們熟知的云計算外,上面提到的霧計算、霾計算以及邊緣計算自然也是必不可少。那么,它們到底是什么,彼此間又是一種什么關系呢?

啥是霧計算?

實際上,霧計算(Fog Computing)是云計算的延伸概念。相比“云”的縹緲,“霧”更接近地面,且由性能較弱的、更分散的各類功能計算機組成,滲入工廠、汽車、電器、街燈及我們物質生活中的各類用品。這個概念最初起自美國紐約哥倫比亞大學的Prof. Stolfo教授起,只不過當時的意圖是利用“霧”來阻擋黑客入侵,后來思科進行了理論性發展。所以,你可以將霧計算可理解為本地化的云計算。

看到這里,感覺仿佛是在說邊緣計算,那么霧計算和邊緣計算兩者間是什么關系呢?可以說邊緣計算進一步推進了霧計算‘LAN內的處理能力’這一理念,處理能力更靠近數據源,其是在網絡內的各設備實施處理,通過將傳感器連接至可編程自動控制器(PAC)上,使處理和通信的把握成為可能。與霧計算相比,其優點在于單一故障點比較少,各個設備獨立動作,可以判斷數據是保存在本地還是云端;另一方面,霧計算不像邊緣計算那樣分散,但確進一步減少了通過網絡或向上傳輸到云計算層的數據量,有助于邊緣層中“節點”之間的通信和協作。兩者各有各的長處和短處,適用于不同的場景當中。

霧計算有哪些實際應用?

鑒于霧計算可以有效地分散計算和分析能力,不僅可以解決聯網設備的自動化問題,更關鍵的是,它對數據傳輸量的要求更小,這使得很多業務都可以部署,比如無人駕駛。如果車輛、傳感器和控制器是城市智能交通系統的邊緣層,這意味著就要進行邊緣計算,就需要構建和運營微型數據中心,那么很可能采用微型數據中心和網狀路由器以及服務器作為“霧計算層”。

不僅如此,霧計算還可應用于工業領域中的自動庫存系統,隱藏于供應鏈中的多個倉庫和工廠之間。工業用途中,霧計算層可用來“檢查和平衡”多個位置的材料、設備和供應水平,并且自動觸發重新訂單。

什么是霾計算?

感覺今天的主題都繞不開天氣,說完了霧計算,我們再來聊聊什么是霾計算。其實,你可以理解為較差的云計算或霧計算,盡管兩者概念先進,卻也不是沒有缺點。首先,讓人擔心的就是隱私和安全。要知道現在的網絡世界,被黑客攻擊已是家常便飯,所以客戶的隱私和數據很容易泄漏。

其次,就是網絡延遲或中斷。要知道,云計算都是通過網絡進行遠程訪問,盡管網速提高很快,但與局域網相比,速度仍無法避免有所延遲。雖說霧計算在延時上表現稍好,但如果出現斷網,霧計算也只能無可奈何。再者,就是帶寬會耗費預算,廠商按流量收費有時會超出預算,應用軟件性能不夠穩定,數據可能不值得放在云上,規模過大難以擴展,缺乏人力資本等等,都是造成霾計算的根源。

啥?還有海計算?

除了云、霧、霾之外,你還對海計算有了解嗎?2009年8月18日,molina在2009技術創新大會上所提出的全新技術概念,海計算(Sea Computing),可為用戶提供基于互聯網的一站式服務,是一種最簡單且值得依賴的互聯網需求交互模式。作為用戶,只需在海計算輸入服務需求系統就能明確識別該需求,并將此需求分配給最優的應用或內容資源提供商處理,最終返回給用戶相匹配的結果。

認知計算又是什么?

文章的最后,我們再來說說認知計算又是什么。我們說,認知計算代表了一種全新的計算模式,它包含了信息分析、自然語言處理和機器學習領域的大量技術創新,能夠幫助決策者從大量非結構化數據中揭示非凡的洞察,能夠以對人類而言更自然的方式進行交互,專門獲取海量不同類型的數據,根據信息進行推論。

認知計算的其中一個目標,就是讓計算機系統能夠像人的大腦一樣學習、思考,并做出正確的決策,認知計算系統可以成為一個很好的輔助性工具,配合人類進行工作,解決人腦所不擅長解決的一些問題。

相比人腦,傳統的計算技術是定量的且著重于精度和序列等級,相比之下,認知計算則試圖解決生物系統中的不精確、不確定和部分真實的問題,以實現不同程度的感知、記憶、學習、語言、思維和問題解決等過程。隨著科學技術的發展以及大數據時代的到來,如何實現類似人腦的認知與判斷,發現新的關聯與模式,從而做出正確的決策,顯得尤為重要,而這正給認知計算的未來發展,帶來了新的機遇和挑戰。

認知計算與人工智能有何不同

看到這里,你或許心生疑問,認知計算與人工智能是何關系?這樣說吧,雖然認知計算包括部分人工智能領域的元素,但它涉及的范圍更廣。認知計算欲在放大人類智能,以幫助人類更好地思考。概括而言,認知計算與人工智能,一個更偏向技術體系,一個更偏向最終的應用形態,相輔相成。

或許你很懂云計算 但接下來這些“計算”你還了解嗎

關鍵字:計算云計算

本文摘自:太平洋電腦網

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或許你很懂云計算 但接下來這些“計算”你還了解嗎

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2019-03-28 08:12:36 本文摘自:太平洋電腦網

導讀: 對于云計算,想必各位都不會陌生,像現在應用較多的文件存儲,備份,測試和開發,云桌面,游戲云等等,在提高IT基礎結構靈活性的同時,還能利用大數據分析和移動計算。

對于云計算,想必各位都不會陌生,像現在應用較多的文件存儲,備份,測試和開發,云桌面,游戲云等等,在提高IT基礎結構靈活性的同時,還能利用大數據分析和移動計算。但是,對于接下來我們要說的這幾種“計算”你卻未必樣樣知曉。例如,什么是霧計算?霾計算又是什么?海計算又是什么鬼?

眾所周知,物聯網對于數據的處理能力要求非常高,要想從海量數據中篩選出對我們有價值的信息,除了我們熟知的云計算外,上面提到的霧計算、霾計算以及邊緣計算自然也是必不可少。那么,它們到底是什么,彼此間又是一種什么關系呢?

啥是霧計算?

實際上,霧計算(Fog Computing)是云計算的延伸概念。相比“云”的縹緲,“霧”更接近地面,且由性能較弱的、更分散的各類功能計算機組成,滲入工廠、汽車、電器、街燈及我們物質生活中的各類用品。這個概念最初起自美國紐約哥倫比亞大學的Prof. Stolfo教授起,只不過當時的意圖是利用“霧”來阻擋黑客入侵,后來思科進行了理論性發展。所以,你可以將霧計算可理解為本地化的云計算。

看到這里,感覺仿佛是在說邊緣計算,那么霧計算和邊緣計算兩者間是什么關系呢?可以說邊緣計算進一步推進了霧計算‘LAN內的處理能力’這一理念,處理能力更靠近數據源,其是在網絡內的各設備實施處理,通過將傳感器連接至可編程自動控制器(PAC)上,使處理和通信的把握成為可能。與霧計算相比,其優點在于單一故障點比較少,各個設備獨立動作,可以判斷數據是保存在本地還是云端;另一方面,霧計算不像邊緣計算那樣分散,但確進一步減少了通過網絡或向上傳輸到云計算層的數據量,有助于邊緣層中“節點”之間的通信和協作。兩者各有各的長處和短處,適用于不同的場景當中。

霧計算有哪些實際應用?

鑒于霧計算可以有效地分散計算和分析能力,不僅可以解決聯網設備的自動化問題,更關鍵的是,它對數據傳輸量的要求更小,這使得很多業務都可以部署,比如無人駕駛。如果車輛、傳感器和控制器是城市智能交通系統的邊緣層,這意味著就要進行邊緣計算,就需要構建和運營微型數據中心,那么很可能采用微型數據中心和網狀路由器以及服務器作為“霧計算層”。

不僅如此,霧計算還可應用于工業領域中的自動庫存系統,隱藏于供應鏈中的多個倉庫和工廠之間。工業用途中,霧計算層可用來“檢查和平衡”多個位置的材料、設備和供應水平,并且自動觸發重新訂單。

什么是霾計算?

感覺今天的主題都繞不開天氣,說完了霧計算,我們再來聊聊什么是霾計算。其實,你可以理解為較差的云計算或霧計算,盡管兩者概念先進,卻也不是沒有缺點。首先,讓人擔心的就是隱私和安全。要知道現在的網絡世界,被黑客攻擊已是家常便飯,所以客戶的隱私和數據很容易泄漏。

其次,就是網絡延遲或中斷。要知道,云計算都是通過網絡進行遠程訪問,盡管網速提高很快,但與局域網相比,速度仍無法避免有所延遲。雖說霧計算在延時上表現稍好,但如果出現斷網,霧計算也只能無可奈何。再者,就是帶寬會耗費預算,廠商按流量收費有時會超出預算,應用軟件性能不夠穩定,數據可能不值得放在云上,規模過大難以擴展,缺乏人力資本等等,都是造成霾計算的根源。

啥?還有海計算?

除了云、霧、霾之外,你還對海計算有了解嗎?2009年8月18日,molina在2009技術創新大會上所提出的全新技術概念,海計算(Sea Computing),可為用戶提供基于互聯網的一站式服務,是一種最簡單且值得依賴的互聯網需求交互模式。作為用戶,只需在海計算輸入服務需求系統就能明確識別該需求,并將此需求分配給最優的應用或內容資源提供商處理,最終返回給用戶相匹配的結果。

認知計算又是什么?

文章的最后,我們再來說說認知計算又是什么。我們說,認知計算代表了一種全新的計算模式,它包含了信息分析、自然語言處理和機器學習領域的大量技術創新,能夠幫助決策者從大量非結構化數據中揭示非凡的洞察,能夠以對人類而言更自然的方式進行交互,專門獲取海量不同類型的數據,根據信息進行推論。

認知計算的其中一個目標,就是讓計算機系統能夠像人的大腦一樣學習、思考,并做出正確的決策,認知計算系統可以成為一個很好的輔助性工具,配合人類進行工作,解決人腦所不擅長解決的一些問題。

相比人腦,傳統的計算技術是定量的且著重于精度和序列等級,相比之下,認知計算則試圖解決生物系統中的不精確、不確定和部分真實的問題,以實現不同程度的感知、記憶、學習、語言、思維和問題解決等過程。隨著科學技術的發展以及大數據時代的到來,如何實現類似人腦的認知與判斷,發現新的關聯與模式,從而做出正確的決策,顯得尤為重要,而這正給認知計算的未來發展,帶來了新的機遇和挑戰。

認知計算與人工智能有何不同

看到這里,你或許心生疑問,認知計算與人工智能是何關系?這樣說吧,雖然認知計算包括部分人工智能領域的元素,但它涉及的范圍更廣。認知計算欲在放大人類智能,以幫助人類更好地思考。概括而言,認知計算與人工智能,一個更偏向技術體系,一個更偏向最終的應用形態,相輔相成。

或許你很懂云計算 但接下來這些“計算”你還了解嗎

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本文摘自:太平洋電腦網

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