渲染服务器：物联网云服务面临的其他问题

因为物联网技术的发展趋势，目前的云网络早已不可以融入日益提高的数据负荷和解决要求，特别是在实用性层面。联接到物联网技术的顾客和公司机器设备的提升给云服务器产生了很大的工作压力，即便 是最顶尖的提供商。尽管它提供了一个集中化的系统架构，可是网络带宽不足，并且成本费太高。物联网技术云服务器遭遇的别的难题包含高延迟时间、易受黑客攻击、欠缺部位观念和关机时间问题。
为了更好地处理这种难题，企业正渐渐地转为fog测算，它将云拓展到更贴近造成物联网技术数据并对其开展实际操作的物品。在这儿，设计方案应用节点(比如感应器、监控摄像头)和云数据管理中心中间的当地测算节点(fog节点)来搜集、储存和解决数据，而不是应用远程控制云数据管理中心。它大部分就是指分散化测算构造。除此之外，它的协调能力及其从集中化云和互联网边沿机器设备搜集和解决数据的能力，使其变成 减轻大家今日遭遇的信息过载的最具資源和新起技术性之一。
关键特点
雾计算的一些关键作用包含低延迟时间和部位认知，普遍的地域分布，移动化和扩展性，以包含很多节点。这就是为何雾计算系统软件以普遍遍布的方法十分挨近终端用户布署的缘故。代管的雾计算节点有着充足的测算能力和储存能力来解决資源密集式客户要求。这种雾节点还能够在沒有第三方影响的状况下解决每日任务，并在物联网技术持续性中一同提供测算协调能力，更强的通讯和存储量。在开启即时互动的另外，根据雾的剖析能够 提高主动和回应的再现客户满意度关联。因为雾计算能够 单独于云运作因为具备网络服务器，因而即便 在沒有数据连接到云的状况下，还可以保证 客户得到持续，无间断的服务项目。当它挨近终端用户时，它还提高了数据加密数据的安全系数，进而降低了对其所布署的系统软件中对立原素的曝露。它还提升 了QoS，并为資源受到限制的机器设备提供了手机软件和安全补丁。
雾计算vs边缘计算
有时候，雾计算常常可交换地用以专业术语边缘计算。虽然二者在将数据和情报信息消息推送到数据源周边的剖析服务平台层面提供了同样的作用，可是边缘计算和雾计算中间的重要差别取决于该数据的解决部位。在边缘计算的状况下，像可编程控制器自动化技术控制板一样，在挨近数据转化成的地区开展数据解决。反过来，在雾计算中，数据在雾节点或IoT网关内解决，雾节点或IoT网关ip坐落于互联网的局域网络(LAN)等级内。
常用应用
在雾计算中有多种多样运用。比如，因为雾互联网的能力和延展性，能够 根据即时数据剖析提供低延迟时间，移动化和部位标志，因而线上流媒体平台能够 提供无间断的收看服务项目。一样，在保健医疗行业，大家每日都是会造成很多的病人数据。运用雾计算能够 降低用时数分钟的数据传送并将其变换为秒。针对病人医护来讲，它是十分关键的，因为它将进一步提高服务项目速率。
就无人驾驶系统软件(ADS)来讲，企业必须融合多种多样优秀技术性，比如多方式感应器，人工智能算法，人工智能技术和深度学习等。这种技术性能够 协助系统软件实行数据结合，图象剖析，投射和预测分析明确传动装置的最好姿势和操纵。因而，拥有雾计算自然环境，就可以在边沿(车辆中)以及节点(生产商)中间完成全部这种数据作用的通讯。
文中节选自：TechWeb