智慧城市正随着技术创新和物联网的普及而快速发展，几乎渗透到城市生活的方方面面。十年前，城市中只有少量嵌入式传感器，而如今它们已无处不在——从道路到恒温器，甚至垃圾箱。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？
“雾计算”（Fog Computing）一词由思科首次提出，指的是云计算向网络边缘的延伸。雾计算并非将所有收集到的数据都发送到云端，而是意味着数据将在边缘设备上进行本地处理，因此有时也被称为“边缘计算”。而利用这种技术的城市技术系统则被称为边缘计算智慧城市。
人们普遍误以为雾计算旨在取代云计算，因为这两个概念是互补的。雾计算可以被视为混合云计算的一种，因为它们都为最终用户提供存储、应用程序和数据。两者之间的关键区别在于，雾计算的数据是在雾节点（例如工业控制器、交换机、路由器和视频监控摄像头等分散式设备）中进行处理和分析的。这些设备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“雾”一词的原因。
根据 Zion Market Research 的数据，到 2025 年，全球雾计算市场规模有望达到 7.68 亿美元。Statista 等机构的最新数据显示，各组织今年的云计算预算平均比2017年高出42%。这一趋势反映出，智慧城市中的雾计算在全球范围内的使用率和重要性将持续增长，并将在能源和公用事业、医疗保健、交通运输、制造业、智能办公室和城市等众多社会领域蓬勃发展。
雾计算通过提高网络可靠性和速度，减轻了网络负担。任何智慧城市要想保持领先地位，都需要深入探索下一代物联网，这意味着需要对雾计算进行全面投资。雾计算不仅有助于管理数据处理，为企业网络安全带来诸多益处，还能带来显著的经济效益。
将这些系统的决策权下放给环境中的设备，意味着云网络无需管理大量过剩的数据。一方面，这最大限度地降低了存储数据的成本，另一方面，也确保只处理最重要的信息，而不是大量的路灯录像或火车站扫描数据。
独立传感器带来的安全优势也不容忽视。当工作由系统中的多个不同节点完成时，网络攻击或中断造成的损害可以最小化。鉴于5G连接仍需更久才能实现，雾计算已成为当今智慧城市的一项激动人心的功能。
为什么智能城市中的雾计算变得如此普遍？
智慧城市持续面临的更大挑战之一是每天生成、捕获和分析的海量信息。随着物联网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，需要强大的计算资源才能处理。在云端和数据源之间传输如此海量的数据也既耗时又昂贵。
雾计算可以减少需要发送到云端处理的数据量，从而提高效率。智慧城市可以通过雾计算获得以下好处：
向云端发送最少量的数据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，到2025年，联网设备捕获的数据量将超过79ZB。雾计算能够通过应用智能感知和过滤技术来精简如此海量的数据，从而根据特定雾设备本地可用的知识，仅传输有用的信息。
低数据延迟雾节点能够处理和加载数据，无需将数据发送到远程云服务器并返回结果。这使得数据传输时间大幅节省，并能够实时接收响应。即时数据处理对于智慧城市系统而言将变得更加重要，尤其是在需要快速做出决策或采取行动的情况下：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。
减少带宽传输和处理数据需要大量带宽，而云计算的带宽可能会受到限制。然而，对于雾计算来说，这并非问题，因为所有数据都分布在本地设备之间，而非通过无线方式发送。这可以显著降低网络带宽消耗。
增强数据安全性数据安全是智慧城市将资源转向雾计算的另一个关键驱动力。它使更敏感、更机密的数据远离易受攻击的公共网络，从而防止任何网络犯罪分子轻易获取这些数据。雾计算能够在恶意软件和受感染文件的早期阶段，在设备层面发现它们，甚至在它们有机会感染整个网络之前。
有哪些智慧城市边缘计算的例子？
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，从而更有效地运行这些系统。下面是一些智慧城市边缘计算的示例：
道路交通管制智慧城市利用各种各样的传感器来监测和调节道路交通。嵌入智能交通信号灯的传感器可以检测行人、骑行者和过往驾驶员；测量他们的速度和他们之间的相对距离；分析收集到的所有交通数据；并根据实时自动驾驶汽车还能帮助驾驶员和行人在紧急情况下获得帮助。收集到的数据随后可上传至云端，进行更长期、更深入的分析。
雾计算与智能交通信号灯的结合已被证明在缓解和减少交通拥堵方面非常有效。例如，华盛顿州贝尔维尤市的一个社区安装了智能交通信号灯，可以实时响应交通状况：在交通高峰期，绿灯亮的时间会更长。市政府官员估计，这导致该市主干道的出行时间减少了36%，每年为驾驶员节省900万至1200万美元。
加州圣莱安德罗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网联汽车的广泛集成。该项目于2017年启动，已经显著改善了交通信号灯的配时。
废物管理垃圾管理是城市面临的一项极其普遍的挑战，因为这一过程持续耗费大量的时间、金钱和资源。垃圾收集员通常会根据自己的日程安排，在每月的特定日期清理垃圾箱，但他们这样做时却没有考虑到垃圾箱里有多少垃圾。从几乎空的垃圾箱中收集垃圾效率极低，因为这会导致不必要的燃料消耗和人力浪费，而装得太满而无人收走的垃圾箱则会弄脏街道。这使得垃圾管理成为最可行的物联网用例之一。
智能传感器和雾计算的应用将能够实时监测全市垃圾量，并提供一种更高效的垃圾管理方法。安装在垃圾桶上的传感器可以识别何时接近填埋量，并在达到填埋量时立即向垃圾收集员发出警报。填埋量数据随后可以发送到云端进行更深入的分析，从而优化垃圾车的路线和调度。
环境控制雾计算可以实时监测和分析相关环境参数以及城市自然资源。例如，智能水务系统能够分析水质并检测任何异常情况，例如硝酸盐或铁含量过高。此外，它还能检测漏水情况，并立即通知维护团队需要堵塞或修复漏水。
温室气体的控制和监管是技术与雾计算互联互通的另一个应用领域，旨在改善环境的可持续性。实时收集和分析可操作数据，使市政府能够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排放。根据这些监测结果，政府可以提醒市民在特定时间减少暖气或热水的使用，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保障贡献良多。然而，这些系统会不断生成大量信息，需要实时收集和分析，以确保对公共场所进行有效监控。传统的云端模型难以满足这些需求，因为数据量巨大，延迟问题严峻，网络可用性低，而且需要持续不断地将数据上传至云端并返回，成本高昂。雾计算应运而生。
雾计算允许将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处理。其低延迟特性能够有效监控和检测公共场所（例如繁忙的机场或当地购物中心）中的任何暴力行为。一旦发生事件，安保部门将收到警报，以便迅速采取行动，甚至追踪在逃的罪犯。
雾计算：智慧城市的未来？
雾计算凭借其快速安全地处理各种数据的能力，拥有成为智慧城市发展下一大趋势的巨大潜力。它有助于收集从交通到公用事业等诸多城市活动的数据，从而确保一切高效运行，并为城市生活带来可持续性。然而，过度依赖雾计算并非处理这些海量数据的理想方法，因此，云计算仍将在整个物联网生态系统中发挥关键作用。
此外，雾计算并不意味着基于云端的标准化物联网网络的终结。中心化数据几乎总是更容易获取，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途径。这可以带来更发达的创新形式和数字创造力。同时，存储在云端的数据也使其用途更加广泛。
最终，雾计算必将在下一波智慧城市发展浪潮中扮演重要角色。随着这项技术不断迈向一个计算机能够像人一样运作的系统，对于任何试图保持领先地位的智慧城市来说，设备内部的决策最终将变得越来越重要。
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