张盛天

（山西大同大学计算机与网络工程学院，山西 大同 037009）

0 引言

随着网络技术的快速发展，企业与个人对计算机的运算能力要求越来越高。为了满足用户的数据运算需求以及降低相应硬件资源成本，云计算概念在2006年8月的搜索引擎大会上被提出。云计算采用分布式的架构，在远端网络上构建数据中心，整合计算资源，并借助软件管理分发资源。用户终端设备负责收集数据，然后经过网络层，将数据传输于远端网络数据中心进行处理。通过这种模式，云计算为用户提供了廉价、快捷的服务[1]。

云计算在提出后的十几年中飞速发展，如Software as a Service等服务已经被广泛应用到谷歌等著名企业中，极大的改变了人们的生活[2]。然而伴随着越来越多的智能终端设备出现，如自动驾驶设备、智能眼镜等，云计算自有的高时延、高安全风险、不稳定等缺点被不断放大，单纯的云计算模式已经无法满足物联网时代的市场需求。在这样的背景下，雾计算应运而生。雾计算旨在将计算存储等资源部署于云与物之间，降低云端数据中心的处理压力，减少部分数据网络传输的距离，从而提供更强实时性、更安全可靠的服务[3]。伴随雾计算概念的出现，云计算与雾计算搭配混合使用的计算模式为车联网、智慧交通等应用场景注入了新的力量，既保留了云计算的低成本、便捷管理等优点，又增加了雾计算低时延、高安全等特性。

本文第2部分从概念、技术架构以及现存应用与挑战等方面对云雾混合计算技术的发展进行了阐述；第3部分在前人研究基础上，提出基于云雾混合计算的智慧消防应用解决方案，描述了云雾混合计算技术在实践生活中的应用；第4部分对云雾混合技术的未来发展进行了展望。

1 云雾混合计算技术的发展

1.1 概念源于需求

自2006年云计算概念出现以来，计算与网络两种IT技术不断融合，进而互相依存，有力地推动了信息化社会的发展[4]。然而，伴随着越来越多智能终端设备的出现，对时延敏感、地理位置敏感的应用场景即自动驾驶、智慧交通等逐渐融入到人们的生活。面对这些物联网场景，更安全、更快捷、更稳定的计算模式被需要，同时，计算需具有更良好的移动性支持。以上这些需求对于高时延、低安全可靠的云计算来说是无法满足的，因此，雾计算概念应运而生。

雾计算是由Cisco公司于2011年提出，它通过在云与物之间部署大量计算存储能力有限的微型雾节点数据中心，来分散云中心的计算压力，减少向远端网络传输的数据量[5]。由于雾计算自身的运算能力有限，它无法取代云计算，而是对其进行了扩展与补充，这两种技术的融合使用，既保留了云层强大的计算存储优势，又将网络计算的范围扩展到了近用户端，即网络边缘，从而使网络计算具备了更低时延和更高的位置感知能力。雾计算所带来的好处，使得其在IT业界得到了大量关注。2015年，Cisco、Dell、Intel等IT行业领先者共同组建了开放雾联盟（OpenFog Consortium），旨在推进云雾混合计算的快速发展。现如今，已经有五十多个来自北美、亚洲和欧洲的机构加入到开放雾联盟中。2018年，国家标准技术研究所（National Institute of Standards and Technology）在Cisco多年的雾计算研究基础上，重新规范了雾计算的定义：雾计算是在智能设备与传统云端数据中心之间的一种水平的、物理与虚拟资源相结合的计算模式。随着雾计算相关概念的规范化，云雾混合计算的技术架构也日渐成熟。

1.2 从技术架构入手

根据概念的定义，云雾混合计算是由多层结构组成。如图1所示，除了传统的云计算中心层、网络层和终端用户层，雾计算层也加入到结构体系中。

图1 云雾混合计算架构图

1.2.1 云计算中心层

在云雾混合计算模式中，保留了传统的云计算中心。云计算中心采用大量虚拟资源，借助任务调度、负载均衡以及并行计算等技术，提供了极强的计算力与存储能力，以满足复杂计算任务的处理[6]。在物联网场景中，云计算中心适合负责大数据量信息的智能分析与学习以及历史数据的存储，是对雾层计算能力的补充。

1.2.2 网络层

网络层包含了接入网络层和核心网络层。接入网络层主要通过网络设备连接终端用户设备与雾层节点设备，其中既包含了有线网络，又包含了无线网络。核心网络借助有线网衔接了云计算中心与雾层计算节点[7]。

1.2.3 雾计算层

雾计算层的引入是云雾混合计算的核心，其自身需具备一定的业务处理以及数据计算能力。同时，雾计算层还需能够配合云层，进行合理的网络管控、资源调度，完成更复杂的计算与存储任务[8]。此外，雾计算层中的计算节点规模也有可能因为业务需求而变得数量庞大，单个计算节点的软硬件成本要相对低廉。为了满足以上功能需求，在硬件上，雾计算层可由通用服务器、白牌交换机、路由器等设备组成。在软件上，除了需具备负责业务计算处理的软件系统外，还需引入负责网络流量控制与转发的SDN（Software Defined Network, 软件定义网络）技术、负责提供虚拟网络功能的NFV（Network Functions Virtualization, 网络功能虚拟化）技术以及对复杂任务进行计算卸载的软件机制。表1给出了通用雾计算层所需的主要软硬件资源。

表1 通用雾计算层主要软硬件资源

搭建雾计算节点是雾计算层建设的重要环节。开放网络联盟（ONF）推动的CORD（Central Office Rearchitected as a Datacenter, 网络机房的DC化改造）项目，基本满足了雾层计算节点的要求[9]。CORD平台整合了SDN，NFV等技术，借助通用服务器及白牌交换机等硬件资源，提供了雾层计算、流量控制、网络服务的可能，如果在其上增加业务服务，将会使其成为合适的雾层计算节点。图2展示了一个CORD节点的物理组成架构，其中包含了四个白牌交换机、三个通用x86服务器，各设备之间采用叶脊架构相连。SDN、NFV以及业务服务等软件平台部署于三个服务器之中，通过服务器之间的协作完成雾层计算任务。

1.2.4 终端用户层

在物联网时代，终端用户层中的设备种类越来越多，其中包括了智能手机、电脑、智能穿戴设备以及各类传感器等。为了实现万物互联的愿景，这些智能终端设备通过有线网络或无线网络衔接在一起，由此产生了云雾混合计算发展的必要性。在云雾混合计算中，智能终端设备作为任务的发起，经过接入网络中的网络设备调度，将任务转发到对应的雾计算节点。任务经过雾层与云层计算处理后，其处理结果又将经过网络传回终端设备。

图2 CORD 节点

1.3 云雾混合计算的应用与挑战

目前，云雾混合计算应用已经出现于我们的日常生活中。文献[10]将云雾混合计算应用于远洋渔船作业活动之中，通过云中心和雾计算节点，将远洋渔船物联网系统的业务计算进行了合理的卸载，同时优化了网络流量的传输，提高了渔船通信信号的质量。文献[11]将雾层计算引入到传感网的研究之中，借助雾计算节点提升了底层无线传感网的计算能力及数据安全性，从而增强了传感云的可信机制。

然而，云雾混合计算依旧不成熟。文献[7]在描述将雾层计算引入到智能驾驶场景时，提出了目前大范围的4G网络无法让雾层计算很好的适应时延极其敏感的业务。此外，雾层计算在资源调度上也缺乏合适的自适应调度算法。云层与雾层的合理融合使用也面临着很多挑战。这些问题都是云雾混合计算急需解决的难题。

2 基于云雾混合计算的智慧消防应用

2.1 新型智慧消防发展的必要性

随着云计算、大数据及人工智能等高新科技的发展，智慧电网、自动驾驶等物联网应用不断普及。同样的，借助新型技术可以改善现存的消防条件。市场上已有的智慧消防系统借助云平台，实现了消防信息共享，依托大数据剖析消防数据，实时判断城市火灾风险[12]。相比于传统消防手段，智慧消防系统提升了对火灾的应急速度，添加了对火情的智能分析以及应对灾情的智能决策功能。

虽然基于云平台的智慧消防系统提升了处理火灾的能力，但是其受限于云计算的高延时、低安全等缺点，对于大规模城市，容易造成数据传输拥塞、计算压力大等问题。如果将云雾混合计算技术引入到智慧消防应用系统中，可以减少防火智能设备向云端服务器汇聚的数据量，降低数据传输拥塞的几率，同时借助雾层节点，能将计算任务进行合理卸载，降低云端计算压力。鉴于以上好处，发展基于云雾混合计算的新型智慧消防应用的需求日益强烈。

2.2 新型智慧消防应用

在云雾混合的智慧消防应用系统中，由于雾层节点分担了大量的业务计算任务，云层中心将会有更多的资源去存储历史数据，并拿这些数据集去进行深度学习训练。通过对以往火灾隐患数据信息的智能分析，优化火灾识别算法模型，使其能够根据火情现场因素如：烟雾浓度、火焰颜色来判断出火情大小[13]。同时，根据人工决策分析和系统智能决策分析，制定出不同规模火灾的应对方案。之后，云层中心定期将优化后的火灾识别算法以及火灾应对方案推送至雾层计算节点，从而提高了整个智慧消防系统的可塑性、动态性。

雾层计算节点一般安置于不同的小范围地理区域，依靠云数据中心推送的火灾识别算法和火灾应对方案，配合终端智能消防设备，快速的发现火情并报警，配合消防人员完成灭火工作。同时，雾层节点还能定期监测所属区域烟雾报警器等防火设备的工作状态，保证设备的良好运行，减轻监测人员的工作量。除此之外，雾层计算节点上可采取SDN和NFV技术，利用软件有效的管理网络、控制流量转发以及提供网络服务，使数据在智慧消防系统中的传输更加有效快捷。

上节提到的CORD平台可作为雾计算节点搭建的基础，其上部署的ONOS系统借助SDN技术实现了可视化管理网络设备及流量转发的功能。图3展示了在Mininet下虚拟仿真的网络拓扑结构，并用ONOS可视化界面监控管理了网络中的链路。

图3 ONOS 可视化操作仿真

CORD上还部署了XOS平台，其通过NFV技术，以可视化的方式管理和部署计算节点集群中的虚拟网络功能。图4为虚拟仿真实验中，XOS平台下部署的虚拟网络功能。

图4 XOS 部署虚拟网络功能

雾层计算节点以CORD平台为基础搭建，在其上增加火情识别、火情监测、设备监测、火灾应急决策等业务功能，有效地卸载了云中心的计算压力。此外，CORD平台自身所具备的对网络的有效控制能力，赋予了云雾混合计算模式的低延时、高可靠特性，使新型的智慧消防应用更加稳定、高效。

有了雾层计算节点的加入，在城市中便可部署更多数量的智能消防设备如：烟雾报警器、自动防火卷帘、智能消防栓等。借助云雾混合计算模式，能够使智慧消防应用平台与智能消防设备更好地联动，提升了应对火情的反应速度。

3 结语

本文从云雾混合计算的概念、架构入手，阐述了云雾混合计算的发展与挑战。此外，在云雾混合计算现有理论基础上，提出了新型的智慧消防应用方案。雾层计算的引入，弥补了云计算自身的高时延、不稳定等缺点，同时，合理分担了云计算中心的计算压力。在不久的将来，伴随5G网络的普及，云雾混合的计算模式将推动物联网飞速发展，基于云雾混合计算的智慧消防、智能电网、车联网等应用会给人们的生活带来巨大的便利。