（原标题：“雾计算”应用案例分析：无人机快递）
无人机，是典型的物联网相关应用。传统的快递行业，面临着巨大的人员开销，设备成本，安全问题。然而，无人机快递，却可以精准而及时的完成货物投递，有效地节约各种资源。所以，无论是国内的顺丰，还是国外的谷歌，亚马逊，沃尔玛，DHL，都在研发以及测试自己的无人机快递服务。但是，目前的无人机快递服务，在技术，安全，监管方面，都面临诸多问题，尚未成熟。所以，我们以无人机快递服务为例，剖析一下“雾计算”能如何解决这些问题。
无人机快递服务面临的挑战
无人机快递业务，如果要从测试阶段，走向大规模应用的现实，必须解决以下的问题：
安全性
无人机快递服务，必须要带来空域共享的问题。因为，快递业务的繁忙度，空中可能会有数以万计的无人机，这时就会带来很多的危险和冲突，例如：无人机之间的相互碰撞，无人机和飞鸟，飞机，高层建筑之间的碰撞。所以，无人机必须能够辨别碰撞物，迅速作出反应。
带宽瓶颈和开销
在无人机运输货物和交货的过程中，控制端需要不断的进行通信和追踪。所以，这转化为了每次无人机飞行的数据流。但是，获取这些数据，很可能需要昂贵的卫星导航，这样大大增加了商业应用成本。
无人机调度中心管理
对于每个供应商来说，独立于其他的供应商无人机编队，只管理自己的无人机编程，是不切实际的。为了无人机的大规模应用，业内必须开发无人机调度中心，来协调各个公司无人机编队的飞行，如同机场一样。管理这些调度中心的先进技术，对于协调地面以及空中的无人机操作，十分重要。
监管的复杂性
无人机，需要在复杂的监管环境中操作。世界各地的航空管理局，都为无人机的操作制定了规范。有些规范，限定无人机必须在操作者的视线范围内飞行，禁止在一些区域和条件下飞行。也许未来，当出现能够确保飞行安全的技术后，无人机或许被允许在视线以外的地方飞行。
雾计算解决方案
面对无人机快递应用的种种挑战，下面，我们重点介绍一下，雾计算的应用能够起到什么样的帮助。
地面快速协调
大家可以想想看机场最繁忙时的景象。飞机，排着长队等待起飞，同时又有很多飞机降落在跑道上。商用的无人机调度中心，也以同样的模式运行，每天空中交通的容量和机场一样，甚至更多。
调度中心，有多个无人机的入港位。高度自动化的设备，加载和卸载快递包裹。无人机，在每次飞行前，都需要进行例行检查。所有的无人机，都必须有飞行计划，以便对起飞和降落进行调度，防止冲突。并且，需要在短时间内，完成这么多数量的无人机的装货，起飞，降落，以及维护。
一个无人机在最终进场的时候，速度可达100英里每小时，或者147英尺每秒。在下降的过程中，在无人机和地面“控制塔”之间，需要每秒数几百次循环的实时信息更新。然而，通过云的信息传递，最佳的情况，延时大概在80毫秒左右。所以，无人机在一次消息往复之间，会飞行12英尺。因为，所有的消息要通过云，所以产生了延迟，很难完成瞬间响应。
然而，雾计算，会考虑到高流量无人机交通的安全控制需求，提高迅信息通讯，存储和计算的速度，更加有效地持续响应软件更新，大数据以及其他通信和计算需求。
地面的雾计算控制器，缩短了无人机和“控制塔”之间的通讯循环时间，一定程度上减少了延时，所以无人机只飞行两英寸，就可以进行一次信息更新。如果，同样的通信要通过云，无人机则需要飞行12英里。
然而，某些地面信息仍然需要上传到云端，例如通讯记录，可以发送到云端进行长期存储和分析。
空中自主操作
提及无人机的商业应用，你会召唤出一些列炫酷的无人机技能。但是，这个并不重要。在任何时候，空中的无人机都需要进行安全管理，就像客运和货运的交通管理一样。
但是，空中的无人机安全，有着不同的维度。无人机是无人控制的，所以没有飞行员，副驾驶和导航员，来检查天气状况，或者这个区域的其他飞机，作出相应调整。
因为无人机驾驶，所以无人机需要足够的“智能”来自主运行。首先，这需要无人机上的雾节点，能够意识到任何邻近无人机的物体，包括天气状况，其他无人机，飞鸟或者建筑。
雾计算，也包括自动响应：能够采取适当的自我纠正的操作序列。
无人机感知问题，进行分析，并且做出反应的时间，要达到亚毫秒级 。而在云端，进行这样的处理循环，时间则太久。等到无人机报告问题，处理的问题的最佳时间已经错过。
空中自主飞行，意味着无人机可以进行自我检查，保证所有的系统可以正确操作。并且，一旦发现问题，无人机上的雾计算节点，可以采取适当的措施进行纠正，或者补偿，甚至返回调度中心进行维护。
地面和空中的安全性
安全，是无人机的重要考量因素。如果黑客锁定和控制带有供给，药物甚至数据的无人机，这是多么危险。在多传感器上，增加安全功能，例如加密和防止芯片克隆，将增加无人机的成本。从云端下载安全证书，补丁和更新，需要花费很多数据带宽。所以，最后只能采取折中的安全性方案。
然而，无人机上的雾节点，可以控制安全性，不需要增加复杂度，大小，甚至任何无人机部件的开销。雾节点可以在飞行中，进行安全更新，防御周边黑客的攻击。
商业无人机部署相关的雾计算架构视图
8支柱的雾计算架构
OpenFog Consortium给出了8支柱的雾计算架构。在大规模的无人机部署中，这个八个因素扮演着很重要的角色：
（1）分层：单层的地面支持计算机结构，对于大规模无人机网络来说，无法解决相关的计算问题。雾网络，需要支持分层结构，具有本地，邻居，和区域级别，有效的划分计算任务。
（2）开放：对于大规模应用来说，具有开放标准很重要，因为许多利益相关方，想要提供无人机地面支持系统的硬件和软件。
（3）可编程性：地面支持网络，大部分的价值在于它们的软件。雾节点，提供的支持，必须高度可编程，让软件可以持续创新。
（4）安全性：无人机系统，如果被黑客攻击后，会相当危险。所以雾计算必须增加安全层，来保证系统安全。
（5）可扩展性：无人机网络必须有可扩展的性能和容量。从性能方面所，它必须能构建毫秒级延时的系统。当无人机服务增长时，雾计算架构也必须扩大它的容量。
（6）可靠性/可用性/可服务性（RAS）：无人机支持系统，通常是完成关键任务的，具有严苛的可用性要求。所以，硬件和软件必须高度可靠，支持系统可以高效的配置和维护它们。
（7）自主性：无人机和他们地面支持网络，要能够作出它们自己的决定，特别是在其他网络资源，因为负载或者失败不可用的时候。
（8）敏捷性：支持大规模无人机操作的雾元素，需要满足需求和应用日新月异的迅速变化。
