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本文将带你了解物联网之关于物联网iot和雾计算在2018年要了解的3件事，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　物联网设备正从可穿戴设备、智能家居到工业互联网等各个领域。(这张由first   mark capital创建的信息图表很好地展示了互联网的广度和广度)。
   
   
      　　自从第一台iot设备于1990年问世以来，物联网已经有了长足的发展，这是一种可以在互联网上开启和关闭的烤面包机。27年之后，联网设备已经从新奇产品变成了日常生活中必不可少的一部分。最近的估计显示，美国成年人平均每天花在智能手机上的时间超过4个小时，这是一种装有物联网传感器数据的设备。这是一个以自身为基础的循环。目前，81%的美国成年人拥有智能手机。想象一下，当81%的美国人拥有智能汽车和智能家居时，我们将会收到多少数据。
   
      　　今天，iot设备的大部分数据都在云中处理，这意味着全球所有角落产生的数据都被发送到集中数据中心的少数计算机上。然而，随着iot设备的数量预计将在2020年猛增至200亿，通过互联网发送数据的体积和速度对云计算方法提出了严峻的挑战。
   
    　　以下是关于iot基础设施的三个关键事实，将迫使iot制造商在2018年将云计算模式从云计算模式转移到一种称为“雾计算”的新范式。
   
    　　1. 随着越来越多的数据访问，云的距离问题变得越来越明显
   
    　　由于它的方便、可伸缩性和可访问性，云模型越来越受欢迎。然而，随着数据量的增加，“眼不见心不烦”的吸引力已经变得越来越明显和有问题了。
   
      　　其中最主要的是延迟(发送和接收数据的延迟)，这很大程度上是由于云的距离造成的。集中的云数据中心是在房地产和公用设施便宜的地方建造的，而不是靠近主要的人口中心。这意味着，具有讽刺意味的是，越来越多的人和设备区域越不可能位于数据中心附近。
   
      　　最近的亚马逊数据中心距纽约市近300英里，这也让人感觉不太清楚。从我们的可穿戴设备和智能办公室发来的数据可以让我们在600英里的范围内往返于云端进行处理，并在其附近通过数以千万计的计算机。
   
    　　据国际数据公司(idc)的数据，云计算的距离问题是，估计有一半的云客户会因为延迟和性能的原因，投资额外的本地计算。
   
    　　2. 问:我们家里和办公室里的电脑和云里的电脑有什么不同?答:没有
   
      　　好消息是，我们已经被大量的未开发的处理能力所包围，这有助于缩小我们当前云模型的差距。总的来说，我们拥有超过50亿台设备:服务器、工作站、笔记本电脑、平板电脑、甚至是智能手机，它们与云计算系统的不同之处是，它们的所有者没有得到支付租金的计算。
   
      　　有了软件，任何计算机都可以运行在云端运行的相同的web服务，我们可以利用我们周围已经存在的数十亿台计算机的巨大的未开发的处理能力。就像云把工作负载分配到它所拥有的计算机中一样，物联网数据的负担也可以分布在办公室和个人拥有的任意数量的计算机中，这些计算机通常只发挥其潜力的一小部分。
   
      　　授权在全球范围内的现有计算机租用计算不仅有助于分配物联网的处理负担，它还引入竞争进入云市场，使计算更适合所有人。由于计算已成为企业经营的基本成本，使其更容易获得，将推动企业家、研究人员、学生和企业发展未来最具创新性的技术。
   
    　　3. 未来是雾计算
   
    　　从设备到云，处理能力在任何地方都可以利用的基础设施的术语是“雾计算”。雾将云计算扩展到网络的边缘，使任何计算设备都能够承载软件服务和过程，并分析和存储更靠近它产生的数据。例如，与其把一个智能的恒温器发送到一个云数据中心的每分钟，一个服务器在同一个房间可以处理数据，以决定是否需要对其进行处理。
   
      　　雾状结构将大量的处理能力折叠起来，由于处理能力通常位于需要它的设备附近，因此它减少了距离数据以指数级的速度移动，减少了延迟。因此，可以更快地做出决策，而iot的制造商和软件开发人员将通过限制发送的数据量来查看更低的云账单。雾使云自由发挥其所能做的最佳全球协调、长期数据存储和分析，而不是时间的关键。
   
      　　云计算将云计算和现场技术的最佳部分融合在一起，形成了一个整体的整体架构。有很多人已经开始在建筑上做这种基本的转变，我的公司activeaether就是其中之一。这项专利技术利用了可用的计算机来部署软件，以满足在地理上适合的计算机的需求，无论是办公服务器还是家里的笔记本电脑。
   
    　　云计算并不关心计算机在寻找处理能力时是否位于云中，而在iot时代，我们负担不起。
   
    　　随着物联网迅速成为一切事物的互联网，是时候重新设想一下，需要什么样的基础设施才能跟上步伐。2018年将是雾的起源年。
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识，希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之物联网频道！

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