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借助雾计算和大数据,快速做出切实可行的决策

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发表于 2016-6-21 16:46:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
MachNation 高管 Steve Hilton 介绍雾计算如何帮助组织在适当时机,向使用任何设备的人提供适当信息,为业务成功提供助力。

大数据环境中有一个庞然大物 许多公司收集和分析数据用的策略和技术已经过时。 这些公司正在错失从数据中获取最大价值的机会。 万物互联 (IoE) 和雾计算让组织能够在适当时机,向使用任何设备的人提供适当信息,为业务成功提供助力。

传统数据分析模型要使用集中式数据仓库,并要手动操作和调查数据。 随着 IoE 的出现,如果仍将新涌入的海量数据放在集中式数据仓库中,查找数据以及对适当数据执行操作将变得异常困难。 而且在大多数情况下,集中式数据处理要从 A 点获取数据,然后再到 C 点进行分析,因而对带宽有很高要求。 巨量数据的来回移动会导致可靠性降低、网络延迟加剧。


再看另一方面,雾计算承诺凭借移动支持,以及在位置感知和地理分布等领域的深厚知识,实时在网络边缘获取有价值数据。


The Weather Company 利用雾计算将大数据转化为竞争优势。
数据来源于多种渠道:传感器、纳米卫星、飞机、无人驾驶测量船、汽车、无人机和世界各地的气象爱好者。

该公司的技术人员与其他高管合作,创造能向客户提供更多价值的新产品。 他们可以提供相关程度更高、更准确的天气预报和相关内容,并以此确立竞争优势。  推出 The Weather Channel 电视网络、网站和移动应用后,该公司覆盖的用户越来越多、业务得以不断拓展。


传感器乃至万物会在网络边缘产生巨量数据,这些情报在任何时候(包括 The Weather Company 的案例)都是必需的。在 IoE 超互联世界中,人们能轻而易举地获取适当的信息,因此创新节奏越来越快,方式和速度都达到了前所未有的地步。


现在,应对这种环境所需的大部分基础设施都已建立起来(数据中心和基于云的计算)。 唯一美中不足的是,还缺少一个能在终端设备和传统云计算数据中心间提供计算、存储和网络服务的高度虚拟化平台,也就是现在所说的雾计算。


雾计算可视为对云计算的补充,不过雾计算更接近地面。 雾计算可使传感器和云计算资源连接到一起,让用户能根据来自 IoE 的大数据快速做出切实可行的决策。 雾平台通常会过滤大数据,只将相关数据推送到云。
无论用户在什么地方,雾计算都能帮助用户实时进行有价值的分析和落实流程。

新兴的数据虚拟化和雾计算技术正在帮助企业克服集中式数据处理的挑战。 无论数据存储在什么地方,数据虚拟化软件都能无缝操作和查看数据。 雾计算创建的高度虚拟化平台能够将云资源扩展到网络边缘。 这样就能向全网范围提供计算、存储和网络资源,从而有助于降低延迟。


雾计算有三大优势,”MachNation(领先的市场调研公司)联合创始人兼董事总经理 Steve Hilton 说,第一,与传统的集中式计算架构相比,处理和访问数据的速度更快; 第二,从网络角度看,雾计算的数据访问效率更高,不像传统方式那样,与中央数据中心通信必须要有高带宽; 第三,在最符合逻辑的位置以可靠方式处理和访问数据集,最大程度降低延迟风险。


为保障这三大优势,Hilton 建议公司系统性审查各个职能领域的业务流程。


大量流程将从云计算中受益,包括后勤管理、仓储服务、零售服务管理、现场服务管理等等,他说,审查完业务流程后,公司可以创建一种通用架构方式来部署雾计算及其辅助技术组件:网络、硬件、平台、软件和服务。


数据虚拟化与雾计算相结合,能够提供有价值情报和数据分析能力。 这样一来,当大量不同数据从数不清的来源流入网络时,我们就能推断它们的价值并采取明智措施。


“IT 决策者、OT 决策者和业务部门主管要通力合作来确定在基于雾的分析方面的需求,”Hilton 说,要回答的最根本问题是,基于雾的分析能否提高处理和访问数据的速度、效率和可靠性。 如果答案是,那这些利益相关者接下来要做的就是确定实施云解决方案的具体办法。


更多信息:雾计算将云扩展到网络边缘。 了解雾计算如何在传感器和云之间提供计算、存储和网络功能。



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