当今，算力正在渗透到我们生活的每个部分和环节。在不断发展的数字环境中，算力将无处不在，无时不应。我们处理、存储和分析数据的方式已经发生了显著的转变。计算能力不再集中在物理数据中心或单个设备上，而是在由云（计算和数据中心）管（分布节点）端（各种使用终端）组成的计算网络连续体中。这个算力体系会不断地收集数据、分析数据并产生数据，帮助人类不断提高生产力和生活质量。
云计算
云计算的核心就是通过互联网提供计算、存储和软件服务，而不是依赖本地硬件和本地基础设施。这种范式起源于20世纪末，当时互联网和虚拟化技术的进步为计算基础设施的集中化铺平了道路。通过利用云服务提供商运营的庞大数据中心，用户可以按需访问几乎无限的计算能力、存储和各种应用程序，而无需管理底层物理硬件。而云计算中心庞大的按需资源使用户能够无缝扩展其计算需求，而无需承担硬件采购、维护或升级的负担。
从托管网站和运行企业应用程序到支持机器学习模型和大数据分析，云已成为满足各种计算需求的首选解决方案。云计算服务通常分为三种主要模型：
- 基础设施即服务 (IaaS)：IaaS提供对虚拟机、存储和网络等基本计算资源的访问，允许用户部署和运行自己的软件和应用程序。
- 平台即服务（PaaS）：PaaS为用户提供一个平台，包括操作系统、编程语言执行环境、数据库和Web服务器，供用户开发、测试和部署应用程序。
- 软件即服务 (SaaS)：SaaS提供完整、随时可用的应用程序和软件服务，用户通常可以通过网络浏览器或移动应用程序通过互联网访问和使用这些应用程序和软件服务。
随着云计算的不断成熟，我们见证了其产业的不断发展和创新，例如边缘计算的兴起、人工智能和机器学习的融合、多云和混合云策略的出现。这些进步进一步增强了云计算的功能和多功能性，使各种组织机构能够利用分布式、智能和适应性强的计算资源的力量。
然而，随着世界变得越来越互联和数据驱动，传统云模式的局限性也变得更加明显。物联网(IoT)设备、自动驾驶汽车和实时应用程序等越来越多的应用场景就驱使了对更靠近数据生成源的更快、响应更灵敏的计算能力的需求，这就导致了雾计算的兴起。
雾计算
雾计算是Cisco公司创造的术语，旨在通过将云计算模型扩展到网络边缘来解决这些限制，消弭从云中心到各个终端的带宽限制和算力鸿沟。雾计算背后的核心思想是让计算、存储和网络服务更接近生成和消费数据的设备和用户，而不是仅仅依赖远程云数据中心。
雾计算平台通常由计算节点网络组成，包括边缘设备和云服务器，它们协同工作为应用程序和服务提供计算资源。这些平台使用软件定义的网络和虚拟化技术来抽象底层硬件并实现高效的资源利用。雾计算平台的设计同样要求具有高度可扩展性、弹性和安全性，可用于支持一系列行业和应用。雾计算平台要能使客户在网络边缘部署和管理应用程序，为在边缘设备（例如路由器和交换机）上运行应用程序提供容器化环境，并支持一系列编程语言和协议，以及提供一系列针对雾计算环境进行优化的网络和安全服务。
雾计算节点通常称为“雾节点”，分布在广泛的地理区域，通常更靠近终端用户或物联网设备，可以就地分析处理数据，尽快做出本地决策。这样可以减少与将数据传输到远程云服务器相关的带宽和时延，从而提高整体带宽利用率，优化应用程序性能，并提升终端用户的体验。这在需要低延迟的应用场景，例如实时监控、工业自动化和自治系统，就有了特别强烈的需求。
和云中心相比，雾计算还需要解决异构性及其互操作性的问题。因为雾节点可能涵盖多种不同设备，从工业网关和路由器到专用边缘服务器，甚至功能强大的智能手机或平板电脑。而这种异构性又需要雾计算平台利用开放标准和协议来确保互操作性，即不同雾节点和云基础设施之间的无缝集成和通信。
支持雾计算的关键组件包括：
- 虚拟化：雾节点利用虚拟化技术来实现在单个物理设备上部署和管理多个应用程序和服务。
- 编排和管理：雾计算需要强大的编排和管理系统来协调分布式雾节点上的资源部署、配置和扩展。
- 数据管理：有效的数据管理策略，包括数据聚合、过滤和预处理，对于优化边缘、雾和云层之间的数据流至关重要。
随着数字景观的不断发展，雾计算在弥合边缘和云中心之间鸿沟的作用将变得越来越重要，使组织和个人能够利用分布式、低延迟和智能计算资源的力量。如果说云计算彻底改变了我们访问和利用集中式计算资源的方式，雾计算弥合了云和边缘之间的鸿沟，那么边缘计算则进一步推动了这种去中心化，突破了计算和决策发生的界限。
边缘计算
在不断扩展的算力体系中，边缘计算的出现使我们处理、分析和响应数据的方式发生了深刻的范式转变。
从本质上讲，边缘计算就是将计算资源进一步分散到网络的最边缘，通常直接在物联网设备或专用边缘硬件上。边缘计算使设备能够实时处理数据、做出自主决策并采取行动，而减少对远程数据中心持续连接的依赖。
边缘计算是一种架构而不是特定的技术，是一种拓扑和位置敏感的分布式计算形式。边缘计算的起源在于内容分布式网络(CDN)，该网络创建于20世纪90年代末，旨在通过部署在用户附近的边缘服务器提供网页和视频内容。
随着算力和网络带宽的指数级增长，边缘计算不断赋能终端设备，使之开发出越来越强大的自主智能系统，这些系统可以高度独立地运行，实时做出决策并采取行动，而无需依赖远程云基础设施。这是自动驾驶汽车、智能工厂和先进机器人等应用的关键推动因素。
通过卸载计算和减少需要传输的数据量，边缘计算可以缩短响应时间、节省带宽并增强数据的隐私性和安全性。这在连接有限、不可靠或成本过高的情况下尤其重要，例如在偏远地区、恶劣的环境或资源有限的环境中。
实现边缘计算的关键组件包括边缘设备、边缘服务器、边缘网关、边缘操作系统和边缘计算平台，它们共同创建分布式、智能、响应式的计算生态系统。
边缘计算在各个行业都有广泛的应用，包括工业自动化和工业物联网，智能城市和基础设施，医疗保健和远程医疗，自动驾驶汽车和移动性机器人，增强现实和虚拟现实，安全和监控等等领域。
随着世界变得越来越互联和数据驱动，边缘计算在增强智能、自主和响应系统方面的作用将继续增长，改变行业并彻底改变我们与技术交互的方式。
AI时代的云-雾-边缘计算体系
随着网络技术和宽带通讯技术的不断发展，云-雾-边缘计算的计算体系已渐成雏形，成为满足现代技术多样化和动态计算需求不可或缺的基本框架。然而，在AI技术兴起的时代，这个基本框架也面临着诸多挑战，将迎来深刻的变革和优化。
物联网设备、传感器和人工智能驱动的应用程序生成的数据爆炸式增长，将会给计算体系的容量和响应能力带来巨大压力。如何有效处理、存储和分析横跨云-管-端全频谱全链条的大量实时数据是一项重大挑战。许多人工智能驱动的应用程序，例如自动驾驶汽车、工业自动化和实时决策，都需要亚毫秒级的延迟，而采用集中式以云为中心的方法很难实现这一点。将更多的智能和处理能力推向边缘和雾层对于满足人工智能系统的低延迟要求至关重要。
训练和运行大型人工智能模型（尤其是在云端）的能源密集型特性可能会对环境产生重大影响。人们越来越需要优化计算连续体的能源消耗和碳足迹，特别是随着人工智能工作负载的不断扩大。
云-雾-边缘连续体的分布式性质带来了新的安全和隐私挑战，因为敏感数据和人工智能模型可能分布在多个可能不太安全的边缘设备上。确保端到端数据安全、模型保护以及遵守相关的安全和隐私保护等法规至关重要。
为解决如此等等的诸多挑战，其方向只有很明显的一个，就是不断增强边缘智能。计算体系必须更加重视边缘计算和直接在边缘设备上部署人工智能模型，从而实现实时、低延迟的决策。届时边缘设备将变得更加强大，拥有专门的硬件（例如边缘人工智能芯片）来支持设备上的人工智能处理。这样在数据采集、存储、分析以及再产生的过程中加速演进，通过人工智能驱动的编排和资源管理，动态优化跨层人工智能工作负载的放置和执行，朝着更具适应性和自主性的系统发展。
通过应对这些挑战并发展云-雾-边缘计算体系以更好地满足人工智能的需求，组织和开发人员将能够充分利用智能、响应式和可持续计算系统的全部潜力，在人工智能驱动的未来中蓬勃发展。这种整体方法为智能互联系统无缝协作的未来铺平了道路，以创建一个更高效、更安全和数据驱动的世界。
