雾端计算崛起腾云驾雾的新时代

继「云端计算（Cloud Computing）」之后，近年来又多了一个新的名词「雾端计算（Fog Computing）」它主要来自于「雾是更贴近地面的云」这句话。

前几年喊得火热的「云端计算」如今已经是像阳光、空气、水，存在我们的生活之中。那么，「雾端计算」和「云端计算」又有什么分别呢？

为什么有了「云端计算」还会需要有「雾端计算」呢？我们在本文中做个简单的介绍。

因应物联网应用需求，于是，从云端计算衍生出雾端运算

雾端计算这个名词，最早是由 Cisco公司所提出。在「雾是更贴近地面的云」这句话里，「云」是在高高的天空中，象徵接着位在网路中心的计算资源，代表的是计算资源的集中化。「地面」代表的则是 用户所处的网路末端，因此，更贴近地面的意思，就是更接近用户所处的网路末端，「雾」所代表的，便是比「云」更接近用户所在网路末端的计算资源。

为什么我们需要将计算资源，部署在更接近网路末端呢？

有一个很重要的原因，是为了物联网技术及应用的发展。有愈来愈多的智慧型联网装置连接到网路上，在云端计算的基础模型下，它们大多只具备非常薄弱的计算能力，因此，必须透过网路从云端取用相关的计算资源，像是储存或是计算力。随着需求量快速的成长，一来是云端的负担愈来愈重，毕竟它是一个集中化的资源，二来，云距离末端比较远，这些智慧型装置存取云端上的资源时，会有较长的延迟时间。

因此，在这些考量之下，有了雾端计算，也就是将计算资源进行某种程度的去中心化，并且部署在更接近用户的所在。

所以，雾端计算并不是替代云端计算的角色，而是做为云端计算的延伸。

基本上，这二者的搭配是将计算资源的分配予以阶层化，最上层是云、中间层是雾、最底层是用户端的连网装置。因此，在这种模式底下，原先一律集中在云端的计算资源，就有一定比例被降到了雾端，当装置要取用资源时，便就近至雾端取用。

这么一来，因为雾端更接近地面，因此，存取的速度就快，二来，即使需要频繁大量的沟通，大量的网路流量也只会散布在地面与雾之间，不会通通往云里丢，降低了云上的负担。

以雾端计算的应用场景为例，进一步了解与云端计算之间的差异

举个简单的例子，警察单位开发了路口车牌的监视系统，希望即时接收来自于广布于各路口的监视器的影像，并且立即进行车牌辨识的计算，将通过路口的车辆的车牌号码，即时储存在资料库中。这么一来，便可以即时进行特定车辆的监控，或是事后调阅所指定车辆的移动路线。

以典型云端计算的方式来发展这样的系统，可能的实作方式之一，会是将每个路口监视器的即时影像串流都传送至云端，由云端上的计算服务即时的进行车牌辨识的处理，接着，再将时间、地点、车牌号码予以储存起来，以介接其他的应用模组。

在这种模式下，所有的影像串流都必须被传送至云端，而且，也都在云端进行车牌辨识的影像分析计算。

可以想见的是，由于影像串流的资料量非常的庞大，云端服务因此便会耗去可观的频宽，同时集中在一起。再者，车牌辨识所需的算力，也都会集中在云端，这让云端的负荷不轻。

上述的应用，若是改以雾端计算的模式来辅助，则可以想像有些计算装置会被部署在更接近路口监视器，也就是地面的「雾端」。

而这些「雾端」装置的作用，就是接收来自于路口监视器的影像资料，同时即时辨识出车牌号码。在辨识出车牌号码之后，再将所辨识得出的车牌号码送至云端，进行记录及后续的处理。

藉由雾端装置的搭配，能够改变原本过于集中至云端处理的模式

而基于这样的设计架构，我们其实可以得到一些好处。

首先，原先传输至云端的大量影像串流资料，只需要从路口监视器传输至雾端了，使得大部分的流量被区域化了。

由于云端上的频宽成本，不论从实际上购买的价格，或是因为集中化所产生的代价，其实，都比雾端高很多。除了流量被区域化，之后，因为车牌辨识的计算也从云降至雾，计算也去中心化了，所以，这能够大幅降低云上的负担。

从上述的例子不难看出，雾端计算试图将计算资源做新的调配，将原先部署在云端的计算资源，降低其高度至雾上，藉由将原本较为中心化的计算模式，达到某种程度的阶层化、去中心化，因而得到这些好处。

两者都包含了集中化和分散化的特性

从人类发明了电脑以来，计算的模型，就一直在集中化和分散化之间摆荡，不过，集中和分散其实只是程度的差别。从最早的大型电脑到个人电脑，从高度集中的计算到分散式的计算。以云端计算为例，它在概念上是集中，但是在云端之上本身又是分散式计算，充满了数量庞大的伺服器，而且，构成了庞大的计算资源以供取用。

曾经一度，点对点（Peer-to-Peer）的计算模式也曾大行其道，人们试图将所有的计算力，分散到更大量的计算装置上，而在那之后，趋势才又摆回了云端计算。

云端计算虽说是集中化，但也已经不是高度集中，它是集中里有分散。

因此，我们也可以说，雾端计算是分散里有集中。在大量分散化的智慧型物联网装置之上，部署较为集中化的雾端装置。但雾端相较于云端而言，又显得分散多了。

从计算资源的充沛程度来看，云端因为最集中，因此计算资源最丰富，不论是计算力、储存空间或是频宽。相对而言，雾端较弱，但因为数量远多于部署在云端的伺服器，因此，组合在一起也能提供可观的计算资源，再加上位处接近用户的所在，更能收地利之便，这些也便是引入雾端计算概念后，所能得到的好处。

随着技术的发展，现在即使是末端的计算装置，所拥有的计算资源都远胜过去。一具小小的智慧型手机，其计算力也都远远超过昔日的个人电脑。同时，集中和分散的摆锤，还是在继续的摆荡着，只是愈来愈靠中间，就像云端是集中里有分散，而雾端是分散里有集中一般。

随着计算装置的更多样化，有着不同程度资源的装置，部署在网路的不同位置上，人们会透过适当的调配不同装置的角色，来使得应用系统取得更佳的表现。

近来区块链（Blockchain）的技术深受瞩目，一心一意要达到全然的去中心化。在计算模型的历史发展上，目前又有摆向分散化的趋势。但未来的真实世界也一定是不断混搭着各种集中和分散的元素，依据需求来决定分散及集中的组成及程度。

在接下来几年里，以云端计算搭配雾端计算的模式很有可能会开始普及，并且带来高度的影响及大幅的改变。以雾来搭配云，日后不仅要腾云，更要驾雾。