15、雾计算与智能家居：技术革新与未来展望

雾计算与智能家居：技术革新与未来展望

雾计算在智慧城市中的应用与挑战

随着物联网设备的迅速增加，产生的数据量呈爆炸式增长，传统的云计算已难以满足实时性要求，如移动支持、位置感知和低延迟等。雾计算作为一种新兴的计算模型应运而生，它通过在靠近物联网设备的地方提供实时分析、处理和存储服务，对云计算进行了补充。

在交通领域，SUMO系统可用于跟踪交通信号处的长队，并将这些信号传输到本地雾系统。本地雾系统处理任务后，再将信号传输到本地交通照明系统。这种本地化的处理方式减轻了集中式云服务器的负担，提高了响应速度。

雾计算中的任务数据卸载是一个重要研究方向。其主要目标是实现相邻雾节点之间的负载平衡。在选择接收任务的节点时，需考虑以下参数：
- 节点之间的物理距离应较短。
- 所选节点不应忙于其他任务，且任务等待队列不宜过长。
- 实时环境中的数据传输延迟应尽可能小。

然而，将任务从一个雾节点卸载到另一个雾节点可能是一个耗时的过程。如果大多数本地雾节点都很忙，检查和卸载任务将花费更多时间。在这种情况下，若没有空闲的雾节点，任务将被转移到云系统。此外，雾节点还需满足最低能耗要求，否则雾网络模型将不能被视为成功的模型。针对这些情况，可以考虑采用联合优化任务卸载技术。

为了减少对时间敏感应用的延迟，研究人员设计了一种最优作业调度算法——SJF算法。该算法根据作业长度在雾设备上调度作业，减少了平均循环延迟和网络使用，降低了常见的等待时间。

智慧城市Ware架构

将整个城市的交通数据传输到集中式云服务器会使云服务器负担过重。实际上，本地交通数据可通过本地服务器进行处理。SmartCityWar