什么是“雾计算”
　　雾计算（Fog Computing）是云计算（Cloud Computing）的延伸概念，主要用于管理来自传感器和边缘设备的数据，将数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是全部保存在云端数据中心。在终端设备和云端数据中心之间再加一层“雾”，即网络边缘层，比如再加一个带有存储器的小服务器或路由器，把一些并不需要放到云端的数据在这一层直接处理和存储，可以大大减少云端的计算和存储压力，提高效率，提升传输速率，减低时延。
　　雾计算技术采用分布式的计算方式，将计算、通信、控制和存储资源与服务分布给用户或靠近用户的设备与系统。可以说，雾计算扩大了云计算的网络计算模式，将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘，从而更加广泛地应用于各种服务。雾计算在地理上分布更为广泛，而且具有更大范围的移动性，这让它适应如今越来越多不需要进行大量运算的智能设备。对一些对时间延迟敏感的应用如实时和流媒体应用中，雾计算也具有更大的优势。
　　雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的，处于大型数据中心以外的庞大外围设备组成，这些外围设别包括智能终端本身，也包括把智能设备与云端相连接的网关或路由设备，可以渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类可计算设备中。
早期“雾计算”所用的设备就是小服务器或路由器，可以放到小区、工厂、企业、家庭等里面。现在，通过传感器、大数据和人工智能的不断发展进步，“雾计算”可以应用在各种需求场景中。例如温度计每秒的读数是无需上传到云里的。雾计算技术要做的是在实时数据的基础上得到一个平均数，然后每半小时左右将其上传到云里。如果温度出现异常，传感器仍然可以相当智能地迅速做出反应。相比于云计算的高高在上和遥不可及，雾计算更为贴近地面，就在你我身边。我们知道，将数据从云端导入和导出实际上比人们想象的要更为复杂，由于接入设备越来越多，在传输数据、获取信息时，带宽就显得不够用了，这就为雾计算的产生提供了空间。
　　雾计算优势
　　雾计算可降低耗能。云计算把大量数据放到“云”里去计算或存储，“云”的核心是装有大量服务器和存储器的“数据中心”。由于目前半导体芯片和其他配套硬件还很耗电，全球数据中心的用电功率相当于30个核电站的供电功率，其中90%的耗电量都被浪费，效率很低。谷歌位于全球数据中心的用电功率就达到3亿瓦特，这一数字超过了3万户美国家庭的用电量。当未来数据传输量（指大量无线终端和“云”之间的传输）进一步成指数式增长，云中心会无法再维持下去。
雾　　计算可提升效率。随着物联网的到来，各行各业包括家庭电器、可穿戴设备、汽车周边、工业农业、商用设备等等各种需要连网的终端设备数量的增长，将产生极其大量的数据发送和接收，可能造成数据中心和终端之间的I/O(输入输出)瓶颈，传输速率大大下降，甚至造成很大的延时，一些需要实时响应的设备将无法保证正常运行，比如：无人机、安防报警、监护设备等。
　　雾计算可用于海量数据分析。大量企业对于海量数据采集需求的解决办法是减少数据采集的频率和总量，比如每10分钟采样一次，一天下来可能就采集上百次，精准度和效率会大打折扣，一些需要海量、不间断数据采集的设备就会降低本身的服务价值，而一些需要及时决策的设备在等待全部数据上传云端运算决策后再返回设备端会大大降低服务能力。
　　雾计算可使升级更安全。在没有成熟技术平台时，大部分设备怎么计算，出厂时就已经定型了，除非用一个很重的办法去远程升级它的整套系统，但这样升级效率低，也很危险，有可能一换操作系统，市面上上百万台设备就永远失联了。