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Michael Crichton1973sifi电影西方世界,可能就是初始概念边缘和雾计算(以及计算机病毒)先生之地Androids似乎使用早期自动响应方式操作并积极帮助政府提高日常生活质量双概念圈有段时间, 边缘和雾(像许多经典ci-fi故事, 最近包括许多ci-fi故事)西方世界)正在重构过程结果正在重构政府机构如何与公民和数据交互作用,并像所有好故事一样,把我们的想象力带向新高度

边雾计算法

原创版西方世界和(悬浮警报)它不幸事件序列 可能是一个有趣的比较, 我想打破概念 边雾计算多一点Cisco创用词雾计算数年前,但前非西方世界1973首映所以我想我们可以分享想法 与Crichton传统云计算从数据中心本地处理工作量转而使用他人远程数据中心代之以(AWS、Azure、Google云和Oracle)。带雾后控制从云和/或私密数据中心移到局部/广域和物联网边缘简单带云处理能力 接近数据生成数据处理在一个雾节点免去将数据全程发回数据中心,节省时间和资源

雾只是把云处理能力带回地球 所有动作都在那里考虑一下自然中雾化为乌云将雾计算归结为云层(所有计算、存储和应用电源)回落,离地面或动作更近,离集中式数据中心更远。

但如果你下一步直接将数据处理能力嵌入端设备呢?边缘计算实际处理数据产生动作, 无论是极交叉点上, 病人床边复健, 或下斯泰松处理单元 人工英雄西方世界.并产生巨大的效益, 特别是当使用设备 需要激活紧急情况,像门锁型函数每天都会发生数以百万计的IoT连接设备

从西方世界到现实世界 并重回

IoT和移动技术继续增长,越来越多的设备附着网络这一切都发生在边缘, 事物松散点, 开始法则略少定义化, 和每个人都推向不同的日程有点像老西但不是经典意义仿佛西方世界.

边和雾计算(常称边雾)进化于世界中,今日重构西方世界HBO系列数以百计安卓(基本端设备)连接到网络中央网络,然而处理数据并自主决策行为泛泛基于预设策略设计 限制行为并视情以某种方式响应与今日边缘雾近似

边缘雾计算对政府意味着什么

边雾计算结果 数据处理越来越不集中将决策推向边缘值, 理解终端用户应用工作量 通常很容易原谅 延时可用性但IoT工作量不是数据成为新货币后, 数据驱动决策以时间执行为关键

速度需求正与IoT并行增长边缘雾计算值也是如此IoT使用案例广度,应用到政府的大多数方方面面关闭山路上门以响应严酷天气、超速交通信号响应或甚至启动紧急门锁以保护我们校友,第二部分三部分系列中, 我们将更仔细地研究 边缘雾计算对政府的好处

读段1至3


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思科边缘雾化http://cs.co/EdgeandFogFabric

Cisco动能边和雾处理模块http://cs.co/KineticDatasheet

查数位政府中心最近对IoThttp://cs.co/IoTStateandLocalReport



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