什么是雾计算？雾计算是一种分散的计算基础设施，其中数据、计算、存储和应用程序位于数据源和云之间的某个位置。与边缘计算一样，雾计算将云的优势和力量带到更接近数据创建和操作的地方。许多人交替使用雾计算和边缘计算这两个术语，因为两者都涉及使智能和处理更接近数据的创建位置。这样做通常是为了提高效率，但也可能出于安全和合规性原因而这样做。
雾的比喻来自气象学术语，表示靠近地面的云，就像雾集中在网络的边缘一样。该术语通常与思科相关；该公司的产品线经理 Ginny Nichols 被认为创造了这个词。
雾网络补充——不会取代——云计算；雾化支持在边缘进行短期分析，而云则执行资源密集型的长期分析。尽管边缘设备和传感器是生成和收集数据的地方，但它们有时没有计算和存储资源来执行高级分析和机器学习任务。尽管云服务器有能力做到这一点，但它们通常距离太远而无法处理数据并及时响应。 此外，让所有端点通过互联网连接到云并将原始数据发送到云可能会产生隐私、安全和法律影响，尤其是在处理受不同国家/地区法规约束的敏感数据时。流行的雾计算应用包括智能电网、智能城市、智能建筑、车辆网络和软件定义网络。雾计算如何工作？
如何在边缘和云之间进行选择
这里的选择是应该在整体混合云平台中使用边缘的位置。在大数据工作负载有意义的地方——例如，在查看在线购物者的购买模式或分析完整数据集时——使用中央云平台是有意义的。但是，当查看类似设备的离散分组时，其中大量数据几乎没有用处或需要在决策制定中更加即时，使用边缘设备或服务可以帮助以更优化的方式聚合、过滤和分析数据。
对于IT 架构师来说，确保整体架构满足组织的需求是关键。但是，边缘服务的引入可以以零碎的方式进行，以边缘为优先需求取代现有的中心化服务。
雾计算和边缘云
那些在云世界中研究边缘计算的人也可能会遇到雾计算这个术语——这实质上将这两个概念结合在一起，更像是一个单一的概念。边缘计算设备尽可能接近实际需求，但与主要的集中式云平台紧密集成。
您可能会看到另一个术语是边缘云，这对不同的人意味着不同的事物；许多人认为它与雾计算相同。对于其他人来说，它更像是一个完全集成和优化的整体基础设施平台，依赖于底层网络结构来管理数据流和分析。但是，雾计算和边缘云是相似的概念。
对于大多数组织来说，结果是雾计算/边缘云环境。融合整个平台可为未来提供增强的功能和灵活性。
