產業專家警告，目前部署於許多物聯網系統的雲端運算模型，將不堪負荷未來數十億個物聯網設備即將產生的龐大資料量。由於有即時決策的需求，加上對資料安全性感到擔憂，使得 IoT 早期採用者開始考慮使用替代的運算模型。本文將說明雲端運算模型和霧運算模型的主要差異，並討論哪種運算模型更適合您的 IoT 應用。

什麼是霧運算？

霧運算（Fog Computing）是思科系統（Cisco）創造的術語，用於描述介在雲端和 IoT 邊緣設備之間的中間層（稱為霧層）設備所採用的運算模型。霧層由霧節點組成，基本上包含工業控制器、閘道電腦、交換器和 I/O 設備，可提供運算、儲存和連接服務。霧運算模型可將雲端，一路延伸到您設備所在的網路邊緣，以便進行邊緣情報處理。

雲端運算 vs. 霧運算

IoT 中的雲端運算模型聚焦於集中式資料處理，而霧運算則專注於將運算能力、儲存容量、設備控制功能，以及連網設備的效能，移到更靠近設備的地方。

隨著物聯網持續演進，並逐漸擴展到每個業務領域，高速資料處理、大數據分析和更短的回應時間，已成為常態。目前的集中式雲端模型已無法因應這些需求。相較之下，霧運算模型的分散式架構，可以讓運算資源和應用服務更靠近網路邊緣，以大幅縮短回應時間。

霧運算非常適合用於終端設備，它們分散在各個不同地點的 IoT 系統，與雲端系統的連接是不規律的，但具備低延遲是重要的需求。有些物聯網應用，每隔一段時間就會產生好幾 TB 的資料，卻無法將資料傳送到雲端並下載回來，這種情況也是使用霧運算模型的最佳時機。

IoT 應用可在多個分散式站點中處理大量資料，因此要求快速的回應時間。此時，由多個雲端和霧資源組成的混合模型便可派上用場，以提供更優質的服務。

霧節點在霧運算中的功用

霧運算模型的核心是霧節點。霧節點是分散在各地的設備，可提供資源的豐富，並可部署於網路中的任何地方。

業界目前仍持續探討霧節點的理想特性，但其主要任務包含：

• 接收來自 IoT 設備的即時資料
• 執行支援 IoT 的應用，以進行即時分析
• 通常可在幾毫秒內回應請求
• 提供臨時資料儲存區，直到必要的資料傳送到了雲端
• 將從不同設備收集到的資料，定期傳送到雲端

以智慧型閘道器（電腦或路由器）為基礎的框架，具有工業級可靠性，可同時執行開放式 Linux 和 Docker 容器，並內嵌廠商專屬的應用程式，被視為是霧節點的理想解決方案。透過 Linux 開放式平台，業者可輕鬆將 IoT 應用移植入 IT 基礎設施，並可獲得多廠商支援和程式設計能力。有些解決方案供應商建議在作業系統和應用程式之間加入一層抽象層，以便在霧節點上輕鬆部署並管理各種應用程式。利用這些功能，霧節點可智慧地處理從感測器和現場監視器接收到的大量資料，並僅將關鍵資料或資料摘要傳送到雲端。

Moxa 解決方案

Moxa 的霧運算解決方案包含一個強大的資料擷取系統，和以 Moxa Industrial Linux 為基礎的設備控制平台。Moxa 與 Codethink、Hitachi、Plat’Home、Renesas、Siemens 和 Toshiba 等業界領導廠商，共同打造了一個安全可靠的 Linux 嵌入式軟體平台。在「民生基礎設施平台（CIP）」的支援下，該軟體平台可持續運作達 10 年以上。CIP 為 Linux 基金會主持的一項開放原始碼專案計畫，它的成立宗旨是為工業級開放原始碼軟體元件、工具和方法，提供一個基礎層，以利於關鍵系統的長期管理。如需有關 CIP 的更多資訊，請瀏覽：CIP 網站。