时下，人们对普遍而流行的云计算比较熟悉，但对新兴的雾计算则感到陌生。作为云计算的延伸概念，雾计算是一种新兴的计算范式，旨在使数据计算、存储、分析、管理和控制更贴近网络边缘。雾计算采用“去中心化”的设计思想，解决了云计算中数据时延和拥塞两大难题，可为处于恶劣环境下的作战人员提供实时情报收集、存储、计算和分析能力，帮助指挥员更快地做出决策。对雾计算网络结构及特征进行研究，对解决网络带宽窄、数据信息堵、安全保密差等问题具有重要意义。

“本地化的云计算”

雾计算的概念于2011年提出，通常被认为是“本地化的云计算”。2012年，美国思科公司正式提出雾计算定义，即雾计算是一种新型的数据泄漏检测与追踪技术，使客户能够在本地分析和管理数据中，通过联接迅速获得数据信息。雾计算具有以下几个特征。

一是低时延。雾计算的计算节点在网络拓扑中的位置更接近终端用户，利用靠近服务需求的计算资源进行数据处理，因此时效性更高。

二是位置感知精确。雾计算主要使用边缘网络中的设备，由于网络边缘分布范围较广，节点数量庞大，密度较高，使得设备的位置信息通过移动终端可以精确定位，位置感知更加灵敏、快速、精确。

三是地理分布广泛。雾计算具有辽阔的地理分布，带有大量网络节点的传感器分布在网络边缘设备中，这与云计算形成强烈对比。如果某一区域的服务器发生异常，用户可以快速转移到临近区域。

四是移动性高。雾计算支持很高的移动性，使网络边缘设备之间可以直接通信，且通信信号不必上传云端或通过基站绕走一圈，减少信息传输距离。

雾计算与云计算不同的是，云计算研究计算方式，雾计算强调计算位置。云计算强调整体计算能力，一般由若干台集中的高性能计算设备完成计算；雾计算扩大了云计算的网络计算模式，将计算从网络中心扩展到网络边缘，更广泛地应用于各种服务。

雾计算的战场应用

近些年，随着世界军事革命快速兴起，雾计算被应用于军事领域，逐步走向战场。例如，为获得清晰的战场态势感知信息，外军为士兵配备先进的传感器和设备，以便向云端发送更多数据。同时，为及时处理传感器收集的海量信息，各国计划由高度依赖云计算，转向发掘雾计算的更多潜力。

例如，在带宽有限或战场受限的条件下，雾计算对来自传感器和设备的大量数据进行缓存。当网络连接不稳定时，仅向云端发送经筛选的必要信息，实现资源占用最小化并提高安全性；网络连接稳定后，再向云端发送完整数据。这种模式使得指挥官可优先考虑可用带宽的分配，并允许他们选择何时发送大量信息，从而解决了处在网络边缘的作战人员难以收到大量数据、无法对敏感数据及时做出响应的难题。另外，为保密起见，雾计算采用零信任模型，任何用户必须通过身份验证方可获取权限查看敏感信息。

当前，世界各国军方加大对雾计算的研发建设力度。俄罗斯、德国、日本、以色列等国相继设立研究院，正在成为该行业的领跑者。我们应加大对雾计算的战场应用研究，在这一领域取得优势地位。