雾计算智慧城市的未来
雾计算可以减少需要发送到云端进行处理的数据量，从而提高效率。
通过技术创新和物联网的普及，智慧城市正在迅速发展，几乎渗透到城市生活的方方面面。十年前，城市只有少量的嵌入式传感器，但现在它们无处不在——从道路到恒温器，甚至垃圾桶。这种连接、通信和远程管理各种设备的能力催生了一种新趋势 — 智慧城市中的雾计算。
什么是雾计算？
术语“雾计算”由 Cisco 创建，指的是云计算到网络边缘的扩展。雾计算不是将所有收集的数据都发送到云端，而是意味着数据将在边缘设备上本地处理，这就是为什么它有时也被称为“边缘计算”。反过来，利用这一点的城市技术系统将被称为边缘计算智慧城市。
一个常见的误解是雾计算旨在取代云计算，因为这两个概念是互补的。雾计算可能被认为是混合云计算的一种，因为它们都为最终用户提供存储、应用程序和数据。两者之间的主要区别在于，当涉及到雾计算时，数据是在雾节点中处理和分析的，雾节点是工业控制器、交换机、路由器和视频监控摄像头等去中心化设备。它们在结构上位于云和数据源之间，可以说更靠近地面。这就是名称中使用术语 “fog” 的原因。
根据 Zion Market Research 的数据，到 2025 年，全球雾市场有可能达到 7.68 亿美元。其他最近的数据，例如来自 Statista 的数据，显示组织今年的云计算预算比 2017 年平均高出 42%。这一趋势反映了这样一个事实，即智慧城市中的雾计算在全球范围内的使用和重要性只会继续增长，并扩散到能源和公用事业、医疗保健、运输、制造以及智能办公室和城市等社会领域。
雾计算通过使网络更可靠、更快，为网络提供了一种缓解。任何想要保持领先地位的智慧城市都需要跳入下一代物联网网络的深处，这意味着要对雾计算进行彻底投资。虽然它有助于管理数据处理并为企业网络安全提供许多好处，但它也提供了可观的财务节省。
将这些系统的决策权委托给环境中的设备意味着云网络不必管理过多的剩余数据。一方面，这最大限度地降低了存储数据的成本，另一方面，它确保只处理最重要的信息，而不是大量的路灯镜头或火车站扫描。
独立传感器带来的安全优势也不容忽视。当工作由系统中的许多不同节点完成时，网络攻击或中断造成的损害可以降至最低。由于 5G 连接在未来仍然很遥远，雾计算是当今智慧城市的一个令人兴奋的功能。
为什么智慧城市中的雾计算变得如此普遍？
智慧城市继续面临的更大挑战之一是每天生成、捕获和分析的大量信息。随着 IoT 自动化设备数量的不断增加，收集的数据量变得难以管理和跟踪，需要大量的计算资源来处理这些数据。在云和数据源之间传输如此大量的数据也很耗时且成本高昂。
雾计算可以减少需要发送到云端进行处理的数据量，从而提高效率。智慧城市可以通过雾计算看到以下好处：
发送到云的数据量最少
雾计算的核心目标是使大数据更小、更易于管理。根据 IDC 2019 年的预测，预计到 2025 年，互联设备捕获的数据量将超过 79 ZB。雾计算能够通过应用智能传感和过滤来减少如此大量的数据，智能传感和过滤允许仅根据给定雾设备本地可用的知识传输有用的信息。
低数据延迟
Fog 节点能够处理和载入数据，而无需将其发送到远程云服务器并将结果返回。这使得在数据传输时更容易大大节省时间并实时接收响应。即时数据处理对于智慧城市系统只会变得更加重要，尤其是当需要快速做出决策或行动时：例如，当紧急车辆穿过城市时，能够突然将交通信号灯变为绿色，从而挽救生命。
带宽减少
传输和处理数据需要大量的带宽，这在云计算的情况下可能会受到限制。但是，当涉及到雾计算时，这不是问题，因为所有数据都在本地设备之间分发，而不是无线发送。这样可以显著减少网络带宽消耗。
增强的数据安全性
数据安全是智慧城市将其资源转向雾计算的另一个关键驱动因素。它使易受攻击的公共网络无法访问更敏感和机密的数据，从而防止任何网络犯罪分子轻松访问它。雾计算允许在恶意软件和受感染文件在设备级别周期的早期阶段被发现，甚至在它们有机会感染整个网络之前。
智慧城市边缘计算示例有哪些？
智慧城市是广泛实施雾计算的最佳环境之一，因为互联城市中的数万甚至数百万个事物正在生成有关道路交通、公共安全实施、废物管理、空气质量等各个方面的异构数据。
雾计算可以快速处理和分析所有数据，以便更有效地运行这些系统。下面，我们为您收集了一些智慧城市边缘计算示例。
道路交通管制
智慧城市利用各种传感器来监控和调节道路交通。嵌入智能交通信号灯的传感器可以检测路过的行人、骑自行车的人和司机;测量它们的速度和它们之间的相对距离;分析收集的所有流量数据;并在必要时做出由数据驱动的决策，以改变信号灯或重新组织某些交通的路线。
这有助于整体改善车辆流量并减少道路事故和伤亡。此外，这使得驾驶员和行人在紧急情况下可以依赖自动驾驶汽车。收集的数据可以稍后发送到云端，以进行更长期和更深入的分析。
事实证明，雾计算和智能交通信号灯的结合在缓解和消除交通拥堵方面非常有效。例如，华盛顿州贝尔维尤的一个社区安装了实时响应交通状况的智能交通信号灯：在交通高峰期，绿灯亮的时间更长。市政府官员估计，这导致该市主干道沿线的出行时间减少了 36%，每年为司机节省 9 至 1200 万美元。
加利福尼亚州圣莱安德罗市是另一个启动智能交通信号灯项目的城市，该项目实现了交通信号灯与互联车辆的广泛集成。该项目于 2017 年启动，已经大大改善了交通信号配时。
废物管理
废物管理是城市面临的一个非常普遍的挑战，因为这个过程不断需要大量的时间、金钱和资源。垃圾收集者会根据他们的日程安排，在每月的特定日子定期清理垃圾桶，但他们这样做时没有考虑容器中有多少垃圾。从几乎空的容器中收集垃圾是完全低效的，因为它会导致不必要的燃料消耗和人力浪费，而未收集的超满垃圾箱会使街道看起来很脏。这使得废物管理成为最可行的 IoT 用例之一。
智能传感器和雾计算的应用将允许实时监测整个城市的垃圾水平，并为更高效的废物管理提供一种方法。安装在垃圾桶上的传感器可以识别何时接近填充水平，并在发生时立即提醒垃圾收集者。然后，可以将填充物位数据发送到云端进行更深入的分析，以优化垃圾车的路线和时间表。
环境控制
雾计算允许实时监控和分析相关环境参数和城市的自然资源。例如，智能水系统能够分析水质并检测任何与标准的偏差，例如硝酸盐或铁含量高。此外，它还能够检测漏水，并立即通知维护团队是否需要堵塞或修复这些泄漏。
温室气体的控制和监管是另一个可能应用技术和雾计算之间互连以提高环境可持续性的领域。实时收集和分析可操作的数据可以使市政府了解温室气体排放的整体情况，从而及时采取适当措施减少温室气体排放。根据这些监测结果，他们可能会提醒公民在特定时间需要减少热量或热水的使用，以帮助减少温室气体排放。
监控系统
配备智能传感器的视频监控系统对城市街道的安全做出了相当大的贡献。然而，这些系统不断产生大量信息，需要实时收集和分析这些信息，以确保对公共空间的有效监控。由于数据量巨大、相关的延迟挑战、网络可用性以及将数据持续流式传输到云并返回云所需的巨大费用，传统的基于云的模型几乎不适合这些目的。这就是雾计算的用武之地。
雾计算允许将从视频监控摄像头收集的数据存储在靠近边缘计算智慧城市的雾节点中进行存储和处理。它的低延迟可以有效地监视和检测公共场所（如繁忙的机场或当地购物中心）中的任何暴力行为。一旦事件发生，安全服务将收到警报，使他们能够迅速采取行动，甚至追踪逃跑的罪犯。
雾计算：智慧城市的未来？
雾计算具有成为智慧城市发展下一个大趋势的巨大潜力，因为它能够快速安全地处理各种数据量。它有助于收集有关许多城市活动的数据，从交通到公用事业，从而确保一切高效运行并为城市生活带来可持续性。然而，过度依赖雾计算是处理这些海量数据的一种不现实的方法，因此云将继续在整个物联网生态系统中发挥关键作用。
此外，雾计算并不完全意味着基于云的规范化 IoT 网络的终结。集中式数据几乎总是更容易获得，这反过来又为私营和公共部门提供了更多建立开放数据协议的方法。这可以导致更发达的创新和数字创意形式。同时，保存在云中的数据让位于更广泛的用途。
最终，雾计算将不可避免地在下一波智慧城市发展中发挥重要作用。随着该技术不断朝着计算机需要能够像人一样行为的系统迈进，设备内部的决策最终对于任何试图保持领先地位的智慧城市来说都将变得越来越重要。