HIRSCHMANN 8TP MINI-WG 8TP

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雾计算主要使用边缘网络中的设备，可以是传统网络设备，如网络中的路由器、交换机、网关等，也可以是专门部署的本地服务器。这些设备的资源能力都远小于一个数据中心，但是它们庞大的数量可以弥补单一设备资源的不足。
　　在物联网中，雾可以过滤、聚合用户消息，匿名处理用户数据以保证隐秘性，初步处理数据以便实时决策，提供临时存储以提升用户体验，而云则可以负责大运算量或长期存储任务，与雾计算优势互补。通过雾计算，可以将一些并不需要放到云上的数据在网络边缘层直接进行处理和存储，提高数据分析处理的效率，降低时延，减少网络传输压力，提升安全性。雾计算以其广泛的地理分布、带有大量网络节点的大规模传感器网络、支持高移动性和实时互动以及多样化的软硬件设备和云在线分析等特点，迅速被物联网和人工智能应用领域的企业所接受并获得广泛应用，例如，M2M、人机协同、智能电网、智能交通、智能家居、智能***、无人驾驶等应用。
　　与边缘计算(Edge Computing)不同的是，雾计算可以将基于云的服务 ， 如 IaaS、 PaaS、 SaaS，拓展到网络边缘，而边缘计算更多地专注于终端设备端。雾计算可以进行边缘计算，但除了边缘网络，雾计算也可以拓展到核心网络，也就是边缘和核心网络的组件都可以作为雾计算的基础设施。
　　“云”和“雾”典型案例和应用场景
　　融合云平台和雾计算，一方面可通过云降低传统 IT采购、管理和运维的开支，将 IaaS、 PaaS、 SaaS作为云服务输出;另一方面，通过雾计算可保证边缘端数据的实时搜集、提取和分析速度，提高网络资源部署使用和管理效率，有助于提高人机协同效率，为企业业务创新、服务品质提升提供技术支持。以下是四个行业“云”和“雾”的典型案例和应用场景。

　　GE基于 Pivotal Cloud Foundry打造了 Predix 物联网 PaaS平台，结合戴尔智能仿真技术，实现了“数据双胞胎”。基于云计算，GE 实现了飞机发动机生产过程中的调优，同时，基于雾计算，GE 实现了飞机飞行过程中的“自愈”。
　　GE Predix 作为物联网 PaaS 平台，还助力制造企业将大数据、物联网和人工智能转化为智能制造能力，实现数据创新。GE Predix 平台，融合云计算和雾计算以及“数字双胞胎”，帮助制造企业实现“虚拟 - 现实”的设计生产融合，并为其提供云计算服务。

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