美国防部发布雾计算和边缘计算需求

美国防部发布雾计算和边缘计算需求

编者按

美国防部需要变革计算技术来增加机载数据分析，限制通信延迟和成本，

提高人类态势感知能力，实现适应性决策，并为数据收集和处理提供高效能计

算和体系结构。

目录

编者按............................................................................1

前言..............................................................................1

1.云计算与雾计算之间有什么不同，雾计算又有什么应用价值？....................2

1.1.云计算和雾计算的不同......................2

1.1.1.云计算...............................2

1.1.2.客计算...............................2

1.2.雾计算和边缘计算是一样的吗？............................................3

1.3.边缘计算..................................3

1.4.雾计算在物联网中的应用...................................................4

1.4.1.智慧城市.............................4

1.4.2.公共事业............................................................4

1.5.应用雾计算的益处..........................4

1.6.小结......................................5

2.边缘计算概念.................................................................5

3.解决方案.....................................................................5

4.重点研究领域.................................................................7

前言

美国国防部研究与工程(R&E)能力原型办公室与空军研究实验室(AFRL)转

型能力办公室(TCO)协调，将于2022年秋季举行一场聚焦于雾计算和边缘计算

的虚拟解决方案会议。会上，选定的创新公司将向政府代表介绍其技术和产

品。如符合国防部需求，就有可能被选中进行试点项目或试验。

在整个国防部企业中，平台配备了传感器网格，收集大量数据，以执行多

域任务。国防部需要变革计算技术来增加机载数据分析，限制通信延迟和成

本，提高人类态势感知能力，实现适应性决策，并为数据收集和处理提供高效

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能计算和体系结构。此外，国防部需要协同计算和前沿网络化能力，以融合多

个空间、信号和报告。

1.云计算与雾计算之间有什么不同，雾计算又有什么应用

价值？

雾计算是指i种分散的计算结构。资源（包括数据和应用程序）被放置在数

据源和云之间的逻辑位置。雾计算的优点之一是可以在同一时间上维持多用户

连接的状态。本质上，它提供了与基于云的解决方案相同的网络和服务，但是

它增加了分散网络的安全性。

1.1.云计算和雾计算的不同

1.1.1.云计算

云计算是一种提供分布式计算和存储资源的网络，计算可以在各种平台上

进行，包括公有云和私有云。

云计算平台提供了在一个可扩展的系统上在用户之间共享和混合工作负载

的机会。云计算本质上是异地存储和恢复数据的能力。

云计算是传统手机变得“智能”的主要原因之一，手机没有足够的内置空间

来存储访问应用程序和服务所需的数据。所有的数据都在云端和云端之间传

输，以提供我们需要的服务。尽管如此，云计算技术仍然有一个挑战一一带宽

限制。

1.1.2.雾计算，

在雾计算中，数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，雾

计算的主导地位将由一种需要手机更靠近数据源（用户设备）的数据驱动。设备

不需要在云中执行必要的处理，并且设备会受到物理限制（低功耗和小尺寸）。

本地处理数据的能力比过去更加重要，因为雾计算增加了数据的安全性。

随着物联网的发展，越来越多的设备被添加到网络中。每个设备都被无线连接

以进行数据传输和接收。

雾计算是关于如何有效地存储和访问数据。雾计算是指分散在网络中的边

缘计算节点的网络化，这样它们可以在不同地点上分布，但仍然在这些节点之

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间提供有组织的通信。

雾计算的使用涉及到一个复杂的边缘设备互连过程。边缘设备包括传感

器、存储系统和网络基础设施，它们一起工作来捕获和分发数据。

然而，雾计算的灵活性及其从集中云和网络边缘设备收集和处理数据的能

力，使其成为处理我们今天面临的信息过载最有用的方法之一。

1.2.雾计算和边缘计算是一样的吗？

雾计算也可以称作边缘计算。边缘计算的目的是通过将数据存储到离”地

面”更近的地方来解决问题。换句话说，边缘计算将数据存储在存储设备和本

地计算机中，而不是通过云中集中的DC运行所有的数据。

从本质上讲，雾计算负责允许快速响应的时间，减少网络延迟和流量，并

支持主干网宽带节约，以实现更好的服务质量。它还负责将相关数据传输到云

端。

据IDC估计，到2025年底，全球约45%的数据将转移到网络边缘。据

称，雾计算是未来几年可以与人工智能、5G和物联网带来变革性影响的技

术。

IDC的另一项研究预测，到2020年，边缘设备会产生全球10%的数据。

边缘设备将推动对雾计算更有效解决方案的需求，从而减少延迟的出现。

1.3.边缘计算

边缘计算本质上算是雾计算的一个子集，它会处理在它附近出现的数据。

而雾计算允许更有效的数据处理，从而减少数据延迟的可能性。

将雾计算视为处理数据从生成地到存储地的方法。边缘计算仅指在数据生

成地附近处理数据，雾计算封装了边缘处理和将数据从边缘传输到其末端所需

的网络连接。

通过边缘计算，物联网设备与可编程自动化控制等设备连接。自动化控制

落执行数据处理、通信和其他命令。使用雾计算，数据从端点传输到网关，然

后将数据传输到数据源进行处理并返回传输。不同地点上分布的基础设施与云

服务相结合，以最小的延迟实现数据分析。

雾计算和边缘计算都有助于更快地将数据转化为可视化操作，以便用户能

够更快、更明智地做出决策。雾计算和边缘计算允许公司更有效地使用宽带，

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同时增强安全性和解决隐私问题。由于雾计算的节点可以安装在任何有网络连

接的地方，雾计算在工业物联网的应用中也越来越受欢迎。

1.4.雾计算在物联网中的应用

当设备或应用程序生成或收集大量信息时，数据存储变得越来越复杂。在

处理这些数据时，网络宽带也变得昂贵，需要大量数据中心来存储和共享信

息。

雾计算已经成为传统数据处理方法的一种替代方法。雾计算收集和分配计

算、存储和网络连接的资源和服务。它显著降低了能耗，最大限度地减少了空

间和时间的复杂性，并最大限度地提高了数据的效用和性能。

1.4.1.智慧城市

以智慧城市为例，数据中心的建设并不是为了满足智能城市应用的需求。

城市中所有物联网设备传输、存储和访问的数据量不断增加，需要一种新的基

础设施来处理这些数据量。正是这些应用需要雾计算来提供物联网所需的应用

价值。

1.4.2.公共事业

智能城市中的水务、医院、执法、交通和应急管理应用程序需要最新的数

据和技术来提供信息和服务，以支持其运营。

有关漏水、碳排放、坑洞或损坏的信息可用于更新计费信息、改进运营、

拯救生命和提高效率。捕获和分析这些数据可以直接应用到智能城市的应用程

序中。

雾计算是一种部署物联网网络的方法，它们可以提供最佳的投资回报。

1.5.应用雾计算的益处

雾计算可以用于史理大量数据、网络事务和快速处理的应用程序。使用雾

计算的好处包括实时、混合和自主的数据中心，可以提高操作效率和安全性。

此外，雾计算可以帮助确保系统保持可用和优化，而无需在电源、数据中心安

全性和可靠性方面进行投资。

雾计算通过集中在多个节点上的计算资源来降低开销成本。根据节点的位

置和使用效率选择光纤陀螺。它还减轻了组织数据中心的负担。数据流量的减

少是雾计算的另一个主要优势。

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许多公司正在使用雾计算来部署分布在许多地方的软件应用程序。公司在

•个网络上部署许多系统以获得更好的效率和可访问性。

从根本上说，雾计算使组织在最需耍处理数据的地方有更大的灵活性。对

于某些应用，数据处理应尽可能快，例如，在制造业中，连接的机器应尽快对

事故做出响应。

雾计算还可以为公司提供一种简单的方法，实时了解他们的客户或员工在

做什么。随着雾计算的实施，企业可以期望利用物联网技术抓住新的机遇，增

加利润。但除此之外，这项技术还有可能为政府、公司甚至个人用户节省大量

资金。

L6.小结

随着云技术不断渗透到企业环境中，雾计算的使用也将继续增加。云计算

通过一个弹性计算基础设施来分配计算工作负载，从而能够在云中实时处理数

据。

边缘计算是物联网雾计算领域的一个主要关注领域。边缘计算是一种将计

算资源部署在网络边缘、云端之外的技术。它允许访问、分析网络边缘的计算

资源，然后将其发送回网络边缘。这允许实时处理数据。

雾计算解决方案将使公司能够在物联网中实现实时计算。因此，物联网雾

计算市场将成为云计算市场的主要贡献者。

2.边缘计算概念

边缘计算是实时史理传感器数据所需的技术和能力的集合，可以从数据中

产生见解，并通过具有不同连通性级别的分布式应用程序与数据进行交互。雾

计算是一个选择性过滤器，通过将边缘数据发回到云进一步处理，从而在数据

之间提供额外的数据管理和分析。

3.解决方案

空军实验室正在研究雾和边缘计算的解决方案，重点是人机界面，高效能

计算和数据收集/处理架构以及协同计算、融合和网络化。该实验室正在寻找

能够在以下领域实现零计算和边缘计算的创新技术：

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人机界面（HQ）：聚焦于计算机技术的设计，以促进人类（用户）和计算机之

间的交互，从而提高任务性能。雾与边缘计算为近端系统（物理上靠近用户的

边缘节点，可以直接进行交互）和远端系统（物理上远离用户的边缘节点，必须

通过网络连接进行交岂）创造了新的人机界面挑战和机会。雾与边缘计算也为

实时或近实时任务的人机界面利用带来了挑战和机遇。

空军实验室正在寻找创新的解决方案，从而：

感知和适应用户的认知、生理和生理状态，任务和目标，当地的自然环

境，社交和团队互动以及偏好；

允许灵活使用：良好的尺寸、重量和功率（SWaP）效率，根据平台或问题规

模进行扩展，可更新、可重构的架构/软件，降低用户培训要求；

支持处理和显示：实时或近实时、多方面的信息，潜在的相互关联的信

息；

提供自动化和可解释性：对数据的解释或总结，计划J、反应和决策；

智能多模态显示：高度动态的数据，体量大、异构和多维的数据集，异构

和互连的数据。

高效能计算和数据收集/处理架构：通过计算机架构，包括互联的硬件（处

理组件和内存）和组件之间的数据流，在所有点上寻求高效能。处理器或系统

的输入和输出可以是环境传感器输入（射频、光电等）、人类界面或其他计算系

统。处理系统可以与输入/输出系统配置或通过通信链路连接。边缘处理领域

面临的挑战包括（但不限于）减少延迟和提高吞吐量，减少C-SWaP,提高系统

互操作性，支持系统扩展，便于更换或升级。空军实验室正在寻找创新的解决

方案，以：

改善处理中的延迟和吞吐量：用于高通量数据分析，用于低延迟数据到决

策，具有适应性和高效的架构；

计算/控制/通信电子产品：具有更低的能耗、低散热、较低的系统和维护

成本等特征；

可扩展和冗余架构：分布式内存/数据存储、适用于广泛数据类型的计算

能力、功能和/或冗余的可重构系统、系统可扩展为额外的硬件资源；

更快的现场升级：易于编程和集成，减少固件更改/升级时间，高级设计/

修改工具;

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高效的系统冷却解决方案：热电冷却器，机械冷却/接触冷却。

协同计算、融合和网络化：聚焦于结合整个网络的信号、特征、数据和信

息，使所有梯队的决策均能以冲突的速度进行。未来的雾和边缘计算能力必须

利用协同计算、前沿网络和人工智能的进步，以融合多空间、多信号和多报

告。