近日，世界上首个雾计算实验室落户上海。谁曾想到，云计算还没理解透彻，雾计算就来了。
雾计算的概念是在2011年被提出的，2012年作出了详细定义：一种面向物联网(IoT)的分布式计算基础设施，可将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的见解。
相比云计算，雾计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。所以，云计算是新一代的集中式计算，而雾计算是新一代的分布式计算，符合互联网的”去中心化”特征。
雾计算不像云计算那样，要求使用者连上远端的大型数据中心才能存取服务。除了架构上的差异，云计算所能提供的应用，雾计算基本上都能提供，只是雾计算所采用的计算平台效能可能不如大型数据中心。
其实，雾计算也可以看作是云计算的补充。
业界曾普遍认为，未来计算功能将完全放在云端。然而，将数据从云端导入、导出实际上比人们想象的要更为复杂和困难。由于接入设备(尤其是移动设备)越来越多，在传输数据、获取信息时，带宽就显得捉襟见肘。随着物联网和移动互联网的高速发展，人们越来越依赖云计算，联网设备越来越多，设备越来越智能，移动应用成为人们在网络上处理事务的主要方式，数据量和数据节点数不断增加，不仅会占用大量网络带宽，而且会加重数据中心的负担，数据传输和信息获取的情况将越来越糟。
因此，搭配分布式的雾计算，通过智能路由器等设备和技术手段，在不同设备之间组成数据传输带，可以有效减少网络流量，数据中心的计算负荷也相应减轻。雾计算可以作为介于M2M(机器与机器对话)网络与云计算之间的计算处理，以应对M2M网络产生的大量数据，运用处理程序对这些数据进行预处理，以提升其使用价值。
雾计算有着非常广阔的前景，但也面临着不小的挑战。
雾计算可以解决联网设备自动化的问题，更关键的是，它对数据传输量的要求更小。雾计算这一”促进云数据中心内部运作的技术”有利于提高本地存储与计算能力，消除数据存储及数据传输的瓶颈。
有些用户需求和数据经过分布式的雾计算节点处理后无需再上传云端，更好满足了实时服务的需求，其特有的灵活配置、低成本等优势也让其前景被普遍看好。在解决交通拥堵、勘测复杂地形、视频监控等方面，雾计算都能大显身手。
资源的共享是雾计算的创新之处，也是其面临的挑战。陌生人的节点是否值得信任、能否处于可控状态是当前需要解决的问题。如何在计算与通信之间谋求平衡也是下一阶段要攻克的难题。此外，各行业应用各有所需，如何让雾计算与应用适配，需要我们在实践中摸索规律。
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