有時在做出判斷時真的是要靠自己，讓別人為你指出方向是不可行的。

許多物聯網系統所面臨的情景與此相同。集中處理大量傳感器數據會減慢決策，并增加帶寬需求。而做出明智的決策最好靠近源頭。

哪些決策應該靠近網絡邊緣，哪些應該靠近中心？在哪里進行權衡？哪些應用程序最適合本地決策？為此，三個霧計算專家分享一些見解。

·Helder Antunes，思科公司戰略創新團隊高級主管，OpenFog（開放霧）聯盟主席

·Rhonda Dirvin，ARM公司物聯網垂直市場總監

·Matt Vasey，微軟公司物聯網戰略主管

Dirvin和Vasey都是OpenFog聯盟的董事會成員。

什么是開放霧聯盟？

微軟，ARM，思科，戴爾，英特爾等知名公司和普林斯頓大學成立了OpenFog聯盟。云計算和單邊緣物聯網設計隨著傳感器數據量的增加而成為阻礙。霧計算允許將計算，存儲和通信資源放置在云計算和邊緣數據中心之間，這減少了技術阻礙，并加速了數字轉換。

開放霧聯盟定義和擴展了霧計算的應用。它是一個由企業，最終用戶，大學組成的獨立開放的成員生態系統。

“云技術必須與霧計算無縫協作，以提供無縫的端到端客戶體驗，”Antunes說。“霧計算比以往任何時候都需要高度可擴展和協作的方法，在廣泛的行業和技術方面具有深厚的專業知識。沒有一家公司可以單獨做。

霧計算在哪里工作最好？

“理想情況下需要智能邊緣附近，超低延遲是至關重要的，對于在地理上分散的地區運行的計算，其中連接可能是不連續的，或創建數TB的數據，不會實際流到云端。”Vasey說，“霧計算在基于云計算的控制平面中運行良好，可以在大量節點（包括交通，農業，風能，監控，智能城市和建筑）中提供控制和更廣泛的洞察能力。”

智能城市和霧計算

如今，大城市面臨交通擁堵，公共安全，高能耗，衛生醫療，以及提供市政服務的挑戰。這些挑戰可以通過安裝一個霧節點網絡在單個物聯網絡中解決。

寬帶帶寬和連接性的缺乏是建立智能城市的主要問題。雖然大多數現代城市具有提供足夠覆蓋的一個或多個蜂窩網絡，但是這些網絡通常具有幾乎不能滿足現有訂戶的需求的容量和峰值帶寬限制。這為智能城市設想的先進市政服務留下了很少的帶寬。部署霧計算架構允許霧節點提供本地處理和存儲，這將優化網絡使用。

智能城市還面臨著安全和安全方面的挑戰，其中時間關鍵性能需要先進的實時分析。市政網絡可以攜帶敏感流量和公民數據，以及運營諸如應急響應的生命關鍵系統。霧計算可以滿足安全性，數據加密和分布式分析要求。

智能建筑和霧計算

樓宇自動化展示了邊緣智能和本地化處理的需求。商業建筑可以包含數千個傳感器以測量各種建筑操作參數：溫度，鑰匙卡讀取器和停車空間占用率。必須分析來自這些傳感器的數據以查看是否需要動作，例如，如果感測到煙霧，則觸發火災警報。霧計算允許自主的本地操作以優化控制功能。

每個樓層，甚至單獨的房間可以包含自己的霧節點，其負責執行緊急監視和響應功能，控制氣候和照明，以及提供建筑物駐留的計算和存儲基礎設施，以補充本地智能手機，平板電腦和計算機有限的能力。

霧計算與云計算協同工作，因此可以將構建操作遙測和控制操作的長期歷史匯總并上傳到云中，以進行大規模分析，確定建筑物的操作。存儲的操作歷史，然后可以訓練機器學習模型，可以用于通過在本地霧基礎設施中執行這些機器學習模型來進一步優化建筑操作。

視覺安全和霧計算

現在，停車場、建筑物和其他公共和私人場所都使用攝像機來提高公共安全。在大規模網絡上收集的視覺（和其他傳感器）數據的純粹帶寬使得將所有數據傳輸到云計算，以獲得實時洞察是不切實際的。想象一個繁忙的機場或城市中心，有許多人和物體在一段時間內移動。實時監測和異常檢測對監控系統構成了嚴格的低延遲要求。及時性對于檢測和響應都很重要。

當使用攝像機作為收集圖像數據的傳感器時，必須解決隱私問題，以使圖像不會泄露某人的身份或向任何未授權方披露機密的內容信息。霧計算可以允許實時，延遲敏感的分布式監視系統，并保證隱私安全。

通過霧結構，視頻處理被智能地劃分在與攝像機和云相同的霧節點之間。這使得能夠在長時間間隔內捕獲的數據中實時跟蹤，異常檢測和收集洞察。

霧計算如何降低安全風險？

安全性是使用物聯網，網絡和云計算技術的任何部署的根本問題。開放霧架構在連接到物聯網設備的云和霧節點之間指定了安全的端到端計算環境。這些設備使用基于硬件的不可變根信任，這可以通過在整個基礎設施中運行的軟件代理來證明。

平臺之間的互操作性

“異構平臺之間的互操作性是物聯網達到其潛力的關鍵，”Dirven說。“開放霧聯盟通過創建一個可互操作的方式來利用從云到邊緣的可用計算，存儲和網絡資源來解決這個問題。

'休斯頓，我們有一個問題'，這個著名的報告來自于阿波羅13號月球飛行的機組人員，向美國宇航局在休斯敦的基地報告遇到的一個主要的技術問題。有時技術中心提供幫助是絕對關鍵，然而在本地處理大多數其他問題，可以通過集中的專業知識和帶寬以用于關鍵決定。

宇航員在可能的情況下自主工作，并在需要時獲得技術中心指導。霧計算對于關鍵任務的物聯網應用也是如此。