雖(sui)然(ran)霧(wu)計(ji)算(suan)這(zhe)個(ge)術(shu)語(yu)比(bi)較(jiao)新(xin)，但(dan)其(qi)基(ji)本(ben)前(qian)提(ti)是(shi)經(jing)典(dian)的(de)去(qu)集(ji)中(zhong)化(hua)，即(ji)一(yi)些(xie)處(chu)理(li)功(gong)能(neng)和(he)存(cun)儲(chu)功(gong)能(neng)在(zai)本(ben)地(di)執(zhi)行(xing)，要(yao)比(bi)將(jiang)數(shu)據(ju)從(cong)傳(chuan)感(gan)器(qi)一(yi)路(lu)發(fa)送(song)到(dao)雲(yun)端(duan)
，然(ran)後(hou)再(zai)返(fan)回(hui)執(zhi)行(xing)器(qi)的(de)性(xing)能(neng)更(geng)好(hao)。這(zhe)樣(yang)做(zuo)可(ke)以(yi)縮(suo)短(duan)延(yan)時(shi)，並(bing)減(jian)少(shao)需(xu)要(yao)來(lai)回(hui)傳(chuan)送(song)的(de)數(shu)據(ju)量(liang)。縮(suo)短(duan)延(yan)時(shi)有(you)助(zhu)於(yu)改(gai)善(shan)消(xiao)費(fei)類(lei)應(ying)用(yong)的(de)用(yong)戶(hu)體(ti)驗(yan)，而(er)在(zai)工(gong)業(ye)應(ying)用(yong)中(zhong)，它(ta)還(hai)可(ke)以(yi)改(gai)善(shan)關(guan)鍵(jian)係(xi)統(tong)功(gong)能(neng)的(de)響(xiang)應(ying)時(shi)間(jian)，節(jie)省(sheng)費(fei)用(yong)甚(shen)至(zhi)拯(zheng)救(jiu)生(sheng)命(ming)。

 

這種分布式方法通過減少需要從網絡邊緣傳送到雲端的數據量提高了安全性，還降低了功耗和數據網絡負載，從而提高了總體服務質量(QoS)。霧計算還能促進本地資源池的建立

，以充分利用給定區域的可用資源，並將物聯網的基礎功能之一——數據分析加進來。

 

wujisuanzaichongfenfahuiqiqianlisuoxudewangluojiagouhexieyifangmiancunzaizhexiweichabie，yizhiyuchenglilezhurukaifangwulianmengdezuzhilaidingyizenyangcainenghuodezuijiadeshixian（題圖：開放霧聯盟正在尋求確定最佳的架構和編程方法，以確保從傳感器到雲端以及回傳路徑中的功能和智能的最優分布(來源：開放霧聯盟))。

 

目前為止，開放霧聯盟成員包括思科、英特爾、ARM、戴爾、微軟、東芝、RTI和普林斯頓大學。開放霧聯盟迫切希望與其它組織協同發展，包括工業互聯網聯盟(IIC)
、移動邊緣計算(ETSI-MEC)

、開放互連基金(OCF)以及OpenNFV。開放霧聯盟已經發布了一份白皮書
，用於指導大家當前的思維過程(必須注冊才能下載)。

 

 

suizhewujisuandexingqi，shejishibixugusuanchuxitongdemeigejiedianyinggaiyouduoshaozhinengcainenghuodezuiyouxingneng。zheyiweizhechuanganqixuyaokaishibiandegengjiazhineng
，xuyaojuyouyidingchengdudeneizhichuli、cunchuhetongxinnengli。suiranzhegeyaoqiuyijingtichulaiyiduanshijianle，dansihudaodaleyigelinjiedian，jicongchuanganqitigongshangjiaodukanzhengzaichengweibiyaotiaojian，suirantongchangcunzaizhechengben、空間、功耗和尺寸方麵的折衷。

 

雖然在小尺寸和功能集成方麵，MEMS傳(chuan)感(gan)器(qi)一(yi)直(zhi)是(shi)設(she)計(ji)師(shi)的(de)理(li)想(xiang)選(xuan)擇(ze)，但(dan)在(zai)後(hou)續(xu)集(ji)成(cheng)過(guo)程(cheng)中(zhong)，為(wei)了(le)滿(man)足(zu)霧(wu)計(ji)算(suan)提(ti)出(chu)的(de)智(zhi)能(neng)傳(chuan)感(gan)器(qi)需(xu)求(qiu)，需(xu)要(yao)考(kao)慮(lv)可(ke)靠(kao)性(xing)方(fang)麵(mian)的(de)問(wen)題(ti)。到(dao)目(mu)前(qian)為(wei)止(zhi)，MEMS傳感器上數字功能的集成已經實現了雙向通信
、自檢和補償算法的實現(圖2)。

 

圖2：從基本的模擬信號調節(A)一直到板載MCU(B)、本地內存和ADC(C)提高數字集成程度，有助於MEMS傳感器更好地實現自檢和主動補償例程
，但實時的可靠性監視仍然很難。

 

如果MEMS傳感器對於監視電能分配、醫療係統功能以及工業係統狀態和過程來說，是長時間受信任的
，那麼這些功能就很重要了。這種MEMS傳chuan感gan器qi應ying用yong如ru此ci重zhong要yao，以yi致zhi於yu位wei於yu墨mo西xi哥ge哈ha拉la帕pa市shi的de韋wei拉la克ke魯lu斯si大da學xue研yan究jiu人ren員yuan一yi直zhi在zai調tiao查zha其qi它ta的de可ke靠kao性xing保bao證zheng方fang法fa，這zhe些xie方fang法fa通tong過guo監jian視shi常chang見jian故gu障zhang率lv進jin行xing可ke靠kao性xing預yu測ce。正zheng如ru研yan究jiu人ren員yuan指zhi出chu的de那na樣yang，這zhe些xie方fang法fa都dou缺que少shao實shi際ji能neng力li，來lai預yu測ce從cong北bei極ji圈quan到dao熱re帶dai的de各ge種zhong工gong作zuo環huan境jing中zhong的de可ke靠kao性xing。

 

當dang我wo們men用yong無wu處chu不bu在zai的de智zhi能neng傳chuan感gan器qi義yi無wu反fan顧gu地di實shi現xian霧wu計ji算suan時shi，確que保bao來lai自zi這zhe些xie傳chuan感gan器qi的de數shu據ju的de可ke靠kao性xing變bian得de越yue來lai越yue重zhong要yao。與yu此ci同tong時shi，霧wu計ji算suan原yuan理li的de實shi際ji運yun用yong意yi味wei著zhe通tong信xin基ji礎chu設she施shi正zheng在zai落luo實shi到dao位wei
，以yi確que保bao節jie點dian間jian能neng夠gou更geng好hao地di通tong信xin。這zhe兩liang個ge因yin素su使shi得de韋wei拉la克ke魯lu斯si大da學xue開kai發fa實shi時shi傳chuan感gan器qi故gu障zhang分fen析xi方fang法fa變bian得de令ling人ren更geng加jia感gan興xing趣qu，因yin為wei這zhe些xie方fang法fa適shi用yong於yu新xin的de檢jian測ce和he組zu網wang範fan例li。

 

在建議的設計中，研究小組使用了一個低功耗的8位PIC18F4550 MCU、一個10位的模數轉換器(ADC)
、一個TI INA333儀器放大器和一個HC-05藍牙模塊來監視傳感器健康數據(平均無故障時間(MTBF))，並將數據傳送給智能手機(圖3)。故障可以像通信鏈路丟失這麼簡單。

 

圖3：建議的實時傳感器監視方法消除了傳感器可靠性預測的異常行為
，因而使得關鍵的物聯網MEMS傳感器數據變得在很長時間內都更為可靠。

 

這裏的關鍵是
，所有傳感器的MTBF都存儲在本地的非易失性存儲器中，並且隨著時間的推移
，其可靠性數據會被不斷地重新計算和更新。

 

向傳感器中增加更多的智能是好事，但隨著我們越來越依賴這些傳感器
，更好地理解傳感器(和係統)的狀態，將可以確保我們用於霧計算的數據本身變得更為可靠。

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