眾所周知，科技領域，最不缺的就是大量的新概念，新理論，新技術……近幾年，除了人工智能、物聯網、深度學習等較火的技術外，霧計算隨著云計算及邊緣計算的快速發展，逐漸出現的大眾視野中，成為科技界的流行詞。

目前，霧計算是國際上物聯網領域***的概念和技術，由思科在2011年正式提出，是云計算的延伸概念。只不過云計算是將數據幾乎保存在云中，而霧計算是將數據、數據處理和應用程序集中在網絡邊緣的設備中，數據的存儲及處理更依賴本地設備，而非服務器。霧計算強調數量，支持更多的邊緣節點，不管單個計算節點能力多么弱都要發揮作用，很適合移動性的應用。

不過易與邊緣計算混淆，兩者都內置了地理位置。其實，了解霧計算最簡單的方法就是它與位置無關，可以是從邊緣到云，或介于兩者之間的任何地方。

除此之外，在霧計算中，用戶可以根據服務的作用進行編程，即今天部署到云的相同服務可以在明天邊緣部署，可以理解為支持龐大資源生態系統的框架。它可以靈活的消耗計算資源，且可以提供諸如速度、可用性、帶寬、可擴展性及成本等優勢。

隨著物聯網的快速發展，霧計算也在持續增長，各個廠商也抓住時機，推出各類服務及產品來吸引客戶。不過各廠商、用戶需確保符合以下兩個主要標準：

一、提供一系列計算能力，涵蓋從現場到云計算的連續體

在當前以云為中心的計算基礎架構中，所使用的大部分處理能力都位于遠云中。 但隨著連接設備的數據激增，未來兩年內將達到200億，那么，距離傳播的數據量也將急劇增加。

我們知道，通過邊緣計算實現了對更靠近需要設備的處理能力需求激增，進一步推進了霧計算的"LAN內的處理能力"的理念，處理能力更靠近數據源。不是在中央服務器里整理后實施處理，而是在網絡內的各設備實施處理。

由于霧計算可以在任何地方利用計算，包手在地理上最適合的計算機上，它還可以提供低延遲計算，因此通常出于與邊緣計算相同的原因而被尋找。因此，術語"邊緣"和"霧"通過同義使用，盡管邊緣計算只是更全面的霧計算基礎設施的一個方面。

與邊緣計算相比，霧計算更具備可擴展性。不需要精確劃分處理能力的有無，根據設備的能力也可以執行某些受限處理，但是更復雜的處理實施的話需要積極的連接。

事實上，霧計算與邊緣計算很相似，但是在數據的收集，處理，通信的方法層面還是存在諸多不同，各有利弊。

二、根據需求使用***計算資源

霧計算不僅包含比云計算或邊緣計算更廣泛的地理位置，而且其地理位置還是動態的。計算機可以在任何地方處理數據，并且其地理位置是可以動態的。可以在任何地方處理數據，并且位置也可以定期修改，主要是通過使用位置不可知服務來實現的。

對于部署軟件服務的工程師而言，這意味著他們的部署到霧計算架構時指定服務所需的內容，而不是它將運行的位置。例如，如果要求低延遲，則服務將自動部署到***可用匹配，無論是同一房間中的服務器、區域數據中心，還是如果沒有更快的可用性，則可能是云計算數據中心。

通過霧計算廣泛指定業務需求的能力有可能通過減輕配置、擴展和維護固定計算資源的負擔，CIO們只需為每項服務優先考慮低延遲、損失成本或綠色能源等功能，平臺將自動將服務部署到***該標準的計算機上。

總之，隨著科技的高速發展，業內出現的新概念，如霧計算、邊緣計算等，這些并不是用來替換云計算的，而是對云計算的"bug"類問題進行"修補"。毫無疑問，云計算和霧計算融合的力量，未來將會改變更多行業的格局。