雾计算：趋势、架构、需求与研究方向综述
分布式、并行与集群计算
2019-12-18 v1
摘要
物联网（IoT）等新兴技术需要面向实时应用处理的低延迟感知计算。在 IoT 环境中，互联设备产生海量数据，通常被称为大数据。由于云计算范式具备按需服务与可扩展性特征，IoT 设备生成的数据一般在云基础设施中处理。然而，仅在云上处理 IoT 应用请求对某些 IoT 应用（尤其是时间敏感型应用）而言并非高效方案。为解决该问题，位于云与 IoT 设备之间的雾计算被提出。通常，在雾计算环境中，IoT 设备连接至雾设备。这些雾设备靠近用户部署，负责中间计算与存储。雾计算研究尚处起步阶段，仍亟需基于分类法、将雾基础设施、平台与应用需求映射至当前研究的考察。本文首先概述雾计算，回顾其定义、研究趋势及雾与云的技术差异。随后，我们调研多种已提出的雾计算架构，并详述这些架构的组件。由此界定各组件的角色，以助雾计算的部署。接着，通过考量雾计算范式需求，提出一种雾计算分类法。我们还讨论了资源分配与调度、容错、仿真工具及基于雾的微服务方面的现有研究与空白。最后，通过指出现有研究的局限，提出若干开放问题，以明确未来研究方向。
引用
@article{arxiv.1807.00976,
title = {Fog Computing: Survey of Trends, Architectures, Requirements, and Research Directions},
author = {Ranesh Kumar Naha and Saurabh Garg and Dimitrios Georgakopoulos and Prem Prakash Jayaraman and Longxiang Gao and Yong Xiang and Rajiv Ranjan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00976},
year = {2019}
}