博纳云：要火了的雾计算，前沿应用场景之一：城市交通系统

目前，随着5G技术的发展，网络连接速度越来越快，如智能设备等的网络节点连入越来越多，网络信号覆盖范围越来越广，网络通信状态越来越稳定，这意味着我们已经迈进万物互联的物联网时代。

智能设备的不断普及使得海量数据实时产生将会是未来社会的常态，设备的逐渐智能化使得设备本身具备即时处理数据的能力，而不必非得把信息传输或存储到距离遥远的“云”中，这正为分布式本地网络架构奠定了基础，这正催生了雾计算技术的崛起和发展。

交通系统中的雾节点构成和网络架构

未来，交通智能基础设施中的各个智能设备（包括街道上的交通灯、路灯等）和车辆本身将构成交通系统雾计算架构的雾节点。智能汽车与交通智能基础设施密切结合就形成了交通系统的雾计算架构。

根据，IEEE采用的雾计算OpenFog 参考架构，交通系统雾网络由三个层次的雾节点组成（如上图所示）：

第一层是基础结构雾节点或街道雾节点。在这个层次上，街道雾传感器从其他如街道摄像头等的边缘设备收集数据。雾节点对本地动作执行部分本地分析，例如发出路况不佳警告、触发自动减速响应，以及一些尽管无法连接到更高层次也可自行执行的功能。

第一层交互的数据聚合后发送到第二层和第三层的雾节点结构（邻域和区域雾节点）以便进行进一步的数据分析和分发。一些数据还可以向东西向分发到其他基础设施节点以备使用。通常情况下，每一层架构将提供比与下一层额外的数据处理、存储和网络功能，以服务于该层次结构级别对应的垂直应用程序。比如，更高级层提供额外的数据处理以提供数据分析或大存储容量。

交通系统雾计算的应用案例

1、实现自动高效指挥的智能交通灯

智能交通灯作为交通系统的雾节点，可以对车流量信息进行实时采集，同时与一些传感器不断交互再进行计算，实时做出判断，改变信号灯变换周期和时序，从而实现自动指挥交通，更大程度地减少交通拥堵，保障道路顺畅。与此同时，相关数据聚合之后再发送到云计算中心做进一步的全景和长期的数据分析。

2、城市中的自动驾驶汽车

在城市中，车辆、传感器和控制器作为交通系统的“边缘层”节点，在采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为微型数据中心的“雾计算层”，可以进一步减少了通过网络或向上传输到云计算层的数据量，有助于边缘层中“节点”之间的及时通信和智能协作，从而可以实现智能汽车更安全、高效、精确地执行自动驾驶功能。

3、智能泊车功能

车辆可以通过连接街道上与之邻近的路灯等智能交通设备，实时且精准地获得关于所在方位附近的空置停车位信息，从而可快速地找到停车位，避免了以往盲目绕路找停车位的问题，如此一来，车主可以节省时间，相应的停车空间也可得到有效的利用，并在一定程度上降低了交通拥堵发生的频率。

4、基于交通系统雾计算架构的智能市政工作开展

让我们以“城市空气质量的监测工作”作为例子来理解和体会：

城市环境保护相关部门可以通过在公共汽车上部署相应的传感器套件，同时开发用于处理这些传感器套件收集到的数据的应用程序，以更高效、智能且精准地监测城市中不同区域的空气质量和污染程度，并将城市空气情况可视化。开发的应用程序通过特定的算法和指令，只收集车辆移动时产生的数据，而车辆静止时捕获且数值不变的数据则不会被收录，以此在不影响研究结果的基础上减少重复数据上传和存储压力。

从这个例子不难发现，通过交通设施和车辆搭建起的雾计算架构不仅能够造福于交通系统本身的发展，同时还能够助力更多市政工作的高效开展。