什么是雾计算：

去中心化和灵活性是雾计算和云计算的主要区别。雾计算，也称为雾网络或雾化，描述了一种分散的计算结构，位于云和产生数据的设备之间。这种灵活的结构使用户能够将资源（包括应用程序及其生成的数据）放置在逻辑位置以提高性能。

该结构的目标是将基本分析服务定位在网络边缘，更靠近需要它们的地方。这缩短了用户必须在网络上传输数据的距离，从而提高了性能和整体网络效率。

雾计算安全问题也为用户带来好处。雾计算范式可以分割带宽流量，使用户能够通过网络中的附加防火墙来提高安全性。

雾计算保留了云计算的一些特性，这也是它的起源。用户仍然可以在异地存储应用程序和数据，并且不仅要为异地存储付费，还要为他们的数据进行云升级和维护，同时仍然使用雾计算模型。例如，他们的团队仍然可以远程访问数据。

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雾计算与边缘计算：

云允许用户以经济高效且轻松的方式访问计算、连接和存储解决方案，但它是一种集中式资源。这可能意味着远离集中式云的数据和设备的性能问题和延迟。

边缘计算的目标是将数据源和设备更紧密地结合在一起，从而消除处理时间和距离。从理论上讲，这反过来又提高了应用程序和设备的性能和速度。

雾计算是思科创建的一个术语，也涉及将计算带到网络边缘。然而，它也指的是这个过程在理想情况下应该如何工作的标准。

通过将存储和计算系统尽可能靠近需要它们的应用程序、组件和设备，可以消除或大大减少处理延迟。这对于产生大量数据的物联网连接设备尤其重要。这些设备在雾计算中的延迟要少得多，因为它们更靠近数据源。

思考边缘计算和雾计算之间区别的另一种方式是，雾是在边缘计算框架内实现可重复、结构化、可扩展性能的标准。边缘计算实际上是雾计算的一个子类型，这意味着数据的生成、处理和存储紧密相连。雾计算包括边缘处理以及传输数据所需的基础设施和网络连接。

这是因为雾计算和移动边缘计算都旨在减少延迟和提高效率，但它们处理数据的位置略有不同。边缘计算通常直接发生在传感器连接在设备上、收集数据的地方——数据源和处理位置之间存在物理连接。

雾计算确实缩小了处理位置和数据源之间的距离，但它通过在物联网网关或具有 LAN 连接的处理器的雾节点内或在 LAN 硬件本身内执行边缘计算活动来做到这一点。结果是处理器和传感器之间的物理距离更大，但没有额外的延迟。

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雾计算的优缺点：

雾计算的优势包括：

最小化延迟。使分析更接近数据源，尤其是在分秒必争的垂直行业，可以防止级联系统故障、生产线停机和其他重大问题。实时进行数据分析的能力意味着更快的警报和更少的用户危险和时间损失。

节省网络带宽。许多数据分析任务，甚至是关键分析，都不需要基于云的存储和处理提供的规模。同时，联网设备不断生成更多数据进行分析。雾计算消除了传输大部分此类大量数据的需要，从而为其他关键任务任务节省了带宽。

降低运营成本。在本地处理尽可能多的数据并节省网络带宽意味着降低运营成本。

增强安全性。无论是传输还是存储，保护物联网数据都至关重要。用户可以使用部署在整个 IT 环境和攻击连续体中的相同控制、策略和程序来监控和保护雾节点，以提供增强的网络安全性。

提高可靠性。由于物联网设备通常部署在恶劣的环境条件下和紧急情况下，因此条件可能很恶劣。雾计算可以提高这些条件下的可靠性，减轻数据传输负担。

在不牺牲隐私的情况下加深洞察。您的团队无需冒着将敏感数据发送到云进行分析的风险，而是可以在本地将其分析到收集、分析和存储该数据的设备上。这就是为什么雾计算中数据安全和隐私的性质为更敏感的数据提供了更智能的选择。

提高业务敏捷性。只有了解客户需要什么资源、在哪里需要这些资源以及何时需要支持，企业才能快速响应消费者的需求。雾计算允许开发人员快速开发雾应用并根据需要进行部署。雾计算技术还允许用户为其客户提供更具体的服务和解决方案，并将数据和数据工具定位在最佳处理位置——所有这些都基于现有的计算能力和基础设施。

雾计算挑战包括严重依赖数据传输。5g网络的推出改善了这个问题，但有限的可用性、较低的速度和高峰拥塞都是问题。雾节点的速度和安全性都是需要注意的其他潜在问题。

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