今天小编要和大家分享的是物联网相关信息，接下来我将从浅谈物联网的四大计算规则，云计算 vs. 雾计算:物联网的发展是否会「云开雾散」?这几个方面来介绍。
物联网相关技术文章浅谈物联网的四大计算规则
从一个实践者的角度来看，我经常看到计算更加可用和分布的必要性。当我开始将物联网与OT和IT系统集成时，我面临的第一个问题是设备发送到我们服务器的数据量太大。我在一个工厂自动化场景中工作，我们集成了400个传感器，这些传感器每1秒发送3组数据。
数据问题
大多数产生的传感数据在产生5秒后就完全没有用了。
我们有400个传感器、多个网关、多个进程和多个系统，需要几乎同时处理这些数据。
大多数数据处理的支持者都支持云模型，在云模型中，您应该始终向云发送一些内容。这也是第一个物联网计算基础。
1. 物联网云计算
使用物联网和云计算模型，您基本上可以在云中推送和处理感觉数据。您有一个接收模块，它接收数据并将其存储在一个数据池(一个非常大的存储空间)中，然后对其应用并行处理(可能是Spark、Azure HD Insight、Hive等)，然后使用这些信息来做出决策。
自从我开始构建物联网解决方案以来，我们现在有许多新的产品和服务，可以让您非常容易地做到这一点：
如果您是AWS的忠实拥护者，则可以利用AWS Kinesis和大数据lambda服务。
你可以利用Azure的生态系统，使构建大数据功能变得非常容易。
或者，您可以将Google Cloud Products与Cloud IoT Core等工具一起使用。
我在物联网中面临的一些云计算挑战是：
企业不愿意将其数据存储在Google，Microsoft和Amazon的平台中。
延迟和网络中断问题。
不断增加的存储成本，数据安全性和持久性。
通常大数据框架不足以创建能够满足数据需求的大型接收模块。
2. 物联网的雾计算(Fog Computing)
有了雾计算，我们变得更强大了。我们现在使用本地处理单元或计算机，而不是将数据一直发送到云端，等待服务器处理和响应。
实施此功能的4到5年前，我们还没有Sigfox和LoraWAN等无线解决方案，而BLE都没有网状网络或远程功能。因此，我们必须使用成本更高的网络解决方案来确保我们可以与数据处理单元建立安全、持久的连接。这个中央单元是我们解决方案的核心，并且很少有专门的解决方案提供商。
