前言

边缘计算和雾计算都可以被定义为技术平台，使计算过程更接近数据产生和收集的地方，以下详细解释了这两个概念。

雾计算

雾计算在数据源和中心云平台之间放置了一个去中心化的企业计算层。与边缘计算一样，雾计算也使处理能力更接近提取数据的地方。雾计算不仅提高了效率，也可以用于 络安全和法规遵从性。术语“雾计算”是由思科创造的——就像雾在接近地面的地方形成一样，雾计算发生在接近 络边缘的地方。下图为雾计算的系统架构图。

• 运动追踪器等可穿戴智能设备就是雾计算的一个很好的例子。这类设备依靠相互关联的智能手机来处理它们收集的数据，并立即将输出显示给用户。这样就不需要这些设备将数据传输到制造商可能需要创建和维护的远程云平台。
• 同边缘计算一样，雾计算并不意味着要取代云计算。雾计算通过在边缘执行不那么密集的分析和处理任务来辅助云计算。这减少了云的压力，使云可以专注于更长期的、资源密集型的任务。大量的雾计算机实时处理数据并生成分析摘要，然后将这些元数据共享给一个中央云平台，在云中分析它们并作出下一步的操作。
• 生成或提取数据的边缘设备有时缺乏执行高级处理任务所需的存储和计算能力，如与机器学习和分析相关的任务。云有计算能力来完成这些任务，但是它可能放置得太远，无法有效地满足某些应用程序的需要。这就是雾计算弥补这一差距的地方。
• 此外，使用互联 将原始数据传输到远程云服务器可能违反某些司法管辖区的规定。雾计算通过确保处理敏感信息的更私有、更安全、更兼容的计算环境来解决这些问题。雾计算应用于智能城市、智能电 、智能家居、软件定义 络(SDN)等领域。

更多详细的资料: IT Services & Remote Monitoring Solutions for the Edge: An Unmissable Business Opportunity for MSPs

[参考资料]
Hossein Ashtari. Edge Computing vs. Fog Computing: 10 Key Comparisons[EB/OL].https://www.spiceworks.com/tech/cloud/articles/edge-vs-fog-computing/, 2022-02-10.