作為時下最流行的模式，“云計算”被運用到多種領域當中，但即使再優秀，“云計算”也存在一些缺點，比如數據傳輸的延遲性等。而為了解決這個問題，科學家提出了一種“云計算”的一個延伸概念——霧計算。
如今，“霧計算”的提出也已經過去了5年，但仍有一些人認為這是一種炒作概念，但事實真是如此嗎？
“霧計算”是什么？
最初“霧計算”這個名字還是由美國紐約哥倫比亞大學的斯特爾佛教授(Prof. Stolfo)起的，不過他當時的目的是利用“霧”來阻擋黑客入侵。顯然，這與我們現在所講的“霧計算”有著巨大的差距。
我們現在所熟知的“霧計算”這個概念是由思科首創，到了2015年11月，ARM、戴爾、英特爾、微軟等幾大科技公司以及普林斯頓大學加入了這個概念陣營，并成立了非盈利性組織OpenFog Consortium (開放霧聯盟)，旨在推廣和加快開放霧計算的普及，促進物聯網發展。
根據Cisco對于“霧計算”的定義，“霧計算”是一種面向物聯網（IoT）的分布式計算基礎設施，可將計算能力和數據分析應用擴展至網絡“邊緣”，它使客戶能夠在本地分析和管理數據，從而通過聯接獲得即時的見解。根據定義，我們了解到，“霧計算”時一種對“云計算”概念的延伸，而它主要使用的是邊緣網絡中的設備，這些設備可以是傳統網絡設備（早已部署在網絡中的路由器、交換機、網關等等），也可以是專門部署的本地服務器。
對于“云計算”與“霧計算”的本質區別，有一句話形容的非常貼切：云在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象；而霧卻現實可及，貼近地面，就在你我身邊。
“霧計算”的優勢
說到“霧計算”的優勢，那就不得不先提一下“云計算”的缺陷。集中式的“云計算”允許人們高效、廉價地分享昂貴服務器資源，減輕企業用戶的負擔。但是，這也意味著每一個人都在共享一個數據中心，要想進行更高效的運用，企業就需要建設超大型數據中心，而這就要求企業購買造價高昂的服務器。此外，“云計算”對服務器的高要求也給服務提供商造成了很大的壓力。而且，隨著依賴云計算的智能設備越來越多的出現，從云端到移動設備的數據傳輸也變得越來越擁擠，從而引發了一個新問題。
這時，分布式的“霧計算”的出現就彌補了集中式計算在這方面問題的不足。因為“霧計算”在地理上分布更為廣泛，而且具有更大范圍的移動性，這些能夠讓它適應如今越來越多不需要進行大量運算的智能設備，在數據傳輸速度上遠勝“云計算”。
而具體來講，“霧計算”主要有以下幾個優勢：
極低時延。這對于目前正在蓬勃發展中的物聯網有著十分重要的意義，除此之外，網上游戲、視頻傳輸、增強現實等也都需要極低的時延。
遼闊的地理分布。這正好與集中在某個地點的云計算(數據中心)形成強烈的對比。例如，如果需把信息和視頻發送到高速移動的汽車時，可以沿著高速公路一路上設置無線接入點。此外，一旦某一區域的服務發生異常，用戶也可快速的轉移到另一個鄰近區域。
帶有大量網絡節點的大規模傳感器網絡，用來監控環境。智能電網本身就是一種帶有計算和存儲資源的大規模分布式網絡，可以作為“霧計算”很好的應用例子。
支持高移動性。對于霧計算來說，手機和其他移動設備可以互相之間直接通信，信號不必到云端甚至基站去繞一圈，因此可以支持很高的移動性。
“霧計算”并不是炒作
在“霧計算”這個概念出來的時候，許多人都說這是一種炒作，但事實并不是如此。“霧計算”只是對“云計算”的一種延伸，并不是對“云計算”的一個取代。
在功能上面，“霧計算”相當于一個可以頻繁使用的“數據庫”，而“云計算”就是一個用于長期存儲文件的“文件室”。在搜尋信息方面，不管是速度，還是利用率，數據庫明顯比文件室具有更大的優勢。而在數據豐富方面，“霧計算”也可以從“云計算”平臺進行獲取，相信在數據分享終端減少之后，“云計算”平臺的數據傳輸速度相比于之前應該快樂許多。基于此，“云”與“霧”可以說是一種相輔相成的關系。
此外，云計算的使用需要大量帶寬，而無線網絡帶寬有限。相比之下“霧計算”所需的帶寬量就少得多了，它在原則上可使傳輸的數據“旁路”，即從互聯網邊上繞過去，使這些數據盡可能本地化。最有價值的數據仍然可以通過“云計算”平臺來傳輸，但是大部分的數據流量可以從這些網絡中分流出去，從而大大減輕了云網絡的流量負擔。另外，對本地數據的使用也可節省大量成本。
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