其實關於邊緣計算、霧計算和雲計算三者的關係，其實三者是具有一定的互補性的，這種互補性尤其是分別相對於雲計算而言，雲計算是基礎也是理解其他相關概念的基石

雲計算定義上是指一種利用網際網路實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、儲存裝置、應用程式等資源的計算模式。

雲計算具有更大、更快、更強的特質！如今越來越多的應用正在遷移到“雲”上，如我們生活中接觸的各種“雲盤”儲存等等。將應用部署到雲端後，可以不必再關注那些令人頭疼的硬體和軟體問題，它們會由雲服務提供商的專業團隊去解決。

使用的是共享的硬體，這意味著像使用一個工具一樣去利用雲服務（就像插上插座，你就能使用電一樣簡單）。只需要按照你的需要來支付相應的費用，而關於軟體的更新，資源的按需擴充套件都能自動完成！

雲計算系統由雲平臺、雲端儲存、雲終端、雲安全四個基本部分組成；雲平臺從使用者的角度可分為公有云、私有云、混合雲等；透過從提供服務的層次可分為基礎設施即服務（Iaas）、平臺即服務（Paas）和軟體即服務（Saas）。

邊緣計算概念上和傳統的中心化思維不同，他的主要計算節點以及應用分散式部署在靠近終端的資料中心，這使得在服務的響應效能、還是可靠性方面都是高於傳統中心化的雲計算概念，

✍具體而言，邊緣計算可以理解為是指利用靠近資料來源的邊緣地帶來完成的運算程式。

如果用更通用的術語來表示即：鄰近計算或者接近計算(Proximity Computing)

那麼，邊緣計算和雲計算之間的區別是什麼？

✔其實如果說雲計算是集中式大資料處理，邊緣計算則可以理解為邊緣式大資料處理。

但不同的是，只是這一次，資料不用再傳到遙遠的雲端，在邊緣側就能解決。

✔邊緣計算更適合實時的資料分析和智慧化處理，相較單純的雲計算也更加高效而且安全！

邊緣計算和雲計算兩者實際上都是處理大資料的計算執行的一種方式。

邊緣計算更準確的說應該是對雲計算的一種補充和最佳化！

✔簡而言之即：雲計算把握整體，邊緣計算更專注區域性

對啦，邊緣計算有哪些特點呢？

邊緣計算而言有以下幾個特質

✓分散式和低延時計算

邊緣計算聚焦實時、短週期數據的分析，能夠更好地支撐本地業務的實時智慧化處理與執行

✓效率更高

由於邊緣計算距離使用者更近，在邊緣節點處實現了對資料的過濾和分析，因此效率更高

✓更加智慧化

AI+邊緣計算的組合出擊讓邊緣計算不止於計算，更多了一份智慧化

✓更加節能

雲計算和邊緣計算結合，成本只有單獨使用雲計算的39%

✓緩解流量壓力

在進行雲端傳輸時透過邊緣節點進行一部分簡單資料處理，進而能夠裝置響應時間，減少從裝置到雲端的資料流量

霧計算概念最初是由美國紐約哥倫比亞大學的斯特爾佛教授(Prof. Stolfo)起的，當時的意圖是利用“霧”來阻擋駭客入侵。

霧計算：可理解為本地化的雲計算

現在正在流行的“雲計算”，是把大量資料放到“雲”裡去計算或儲存，解決諸如電腦或手機儲存量不夠，或者是運算速度不夠快的問題

參自Cisco：霧計算原始定義圖示

在終端和資料中心之間再加一層，叫網路邊緣層。

如再加一個帶有儲存器的小伺服器或路由器，把一些並不需要放到“雲”的資料在這一層直接處理和儲存，以減少“雲”的壓力，提高了效率，也提升了傳輸速率，減低了時延，這個工作原理其實就可以理解為：霧計算

霧計算和雲計算相比，顯得更接地氣了一些！

雲計算重點放在研究計算的方式，霧計算更強調計算的位置。

霧計算相較雲計算更貼近地面！更具體些說，它們在網路拓撲中的位置不同！

霧計算和雲計算實際上又存在有很多相似之處：如都基於虛擬化技術，從共享資源池中，為多使用者提供資源服務等。

相對於雲計算來說，霧計算離產生資料的地方更近，“霧比雲更貼近地面”的說法不是沒有道理的！

“霧計算介於雲計算和個人計算之間的，是半虛擬化的服務計算架構模型。

此外，霧計算實際上並沒有強力的計算能力，霧計算是將物理上分散的計算機聯合起來，形成較弱的計算能力，不過這樣的計算能力對於中小型的資料中心，完全夠用了”

如果說CDN是彌補TCP/IP本地化快取問題，那麼霧計算就是彌補雲計算本地化計算問題！

霧計算和雲計算相比較有以下幾個明顯的特點：

更輕壓：計算資源有限相比較雲平臺的構成單位——資料中心，霧節點更加輕！霧計算能夠過濾，如聚合使用者訊息（如不停傳送的感測器訊息），只將必要訊息傳送給雲，減小核心網路壓力

更低層：霧節點在網路拓撲中位置更低，擁有更小的網路延遲（總延遲=網路延遲 計算延遲），反應性更強

更可靠：霧節點擁有廣泛的地域分佈，為了服務不同區域使用者，相同的服務會被部署在各個區域的霧節點上，使得高可靠性成為霧計算的內在屬性，一旦某一區域的服務異常，使用者請求可以快速轉向其他臨近區域，獲取相關的服務。此外，由於使用霧計算後，相較雲計算減少了傳送到雲端和從雲端傳送的資料量，和雲計算相比延遲更短，安全風險也得到了進一步的降低！

更低延：除了物聯網的應用外，網上游戲、影片傳輸、AR等也都需要極低的時延，這點霧計算也是有所發揮的

更靈便：霧計算支援很高的移動性，手機和其他移動裝置可以互相之間直接通訊，訊號不必到雲端甚至基站去繞一圈！此外，霧計算也支援實時互動、多樣化的軟硬體裝置以及雲端線上分析等

更節能：霧計算節點由於地理位置分散，不會集中產生大量熱量，因此不需要額外的冷卻系統，從而減少耗電，霧計算更省電！

霧計算以及邊緣計算、海計算而言等等的出現，不是用來代替雲計算，更多的是對雲計算“bug類”問題的修修補補，本質上是作為雲計算的延伸拓展而誕生的產品和理念！

自從“雲計算”與其分支“邊緣計算”和“霧計算”推出以來，這三者之間的差異甚至讓許多專業人士都感到困惑。但是當涉及到一般消費者、IT 開發人員、資料分析師和企業網路時，選擇一個或多個這樣的計算平臺可以獲得明顯的優勢。這些計算將為不同的環境和場合提供不同的功能，即使它們彼此相輔相成。

以下是對這三個層次的計算類別的概述，以及每個計算層次的實際應用情況。如上所述，術語“雲”“邊緣”和“霧”代表三層計算：

▲ 雲計算層:工業大資料、業務邏輯和分析資料庫以及資料儲存。

▲ 霧計算層:本地網路資產、微型資料中心。

▲ 邊緣計算層:工業 PC、特定於流程的應用以及自治裝置上的實時資料處理。

將它們視為層,在視覺上是有幫助的，因為每一層都建立在前一層的基礎功能之上，並且每一層都提供更接近資料來源的智慧分析。那麼來源來自哪裡？在製造業中,它可能是一個帶有網路連線的生產裝置的車間和工廠。在 IT 環境中，可操作資料的來源可能包括企業路由器和員工終端。

霧計算的實際應用

那麼什麼是霧計算呢？霧計算可以有效地分散計算和分析能力。它位於本地裝置和移動裝置之間，換句話說,它們是具有有限的處理能力和儲存裝置，並提供了一種篩選來自物聯網元件資訊流的方法。

無人駕駛汽車在城市街區的導航，可以讓人們得到霧計算的最初印象。如果車輛、感測器和控制器是城市智慧交通系統的“邊緣層”，這意味著就要進行邊緣計算——那麼就需要構建和運營微型資料中心，那麼很可能採用微型資料中心和網狀路由器以及伺服器作為“霧計算層”。霧計算並不像邊緣計算那樣分散，但它確實進一步減少了透過網路或向上傳輸到雲計算層的資料量。它有助於邊緣層中“節點”之間的通訊和協作。在上面的示例中，節點是無人駕駛汽車。

那麼，有哪些工業用途的應用呢？與業務相關的一個例子是自動庫存系統，它位於供應鏈中的多個倉庫和工廠之間。在這裡,霧計算層可以用於“檢查和平衡”多個位置的材料、裝置和供應水平，並自動觸發重新訂單。

霧計算代表了一個重要的中間步驟，它控制著運營資料透過組織的裝置和區域網以及決策者（或最終是工業級雲數 據服務)的移動量和型別。透過這種方式，霧計算可以幫助減少頻寬使用，甚至減緩企業進行昂貴升級的需求，以及幫助企業保持 IT 基礎設施平穩執行。“智慧計量”是應用於電網的一個例子。“智慧計量”是指本地資料中心與發電廠和變壓器一起部署，以收集和傳輸有關當地電網的資訊。透過霧計算以這種方式控制的“智慧電網”在限制停電影響方面更具彈性，並使工程師在問題突現時更容易查明。

邊緣計算的實際應用

隨著從雲計算層發展到霧計算，並最終到邊緣計算的每一步,“智慧裝置”是一種更接近資料來源進行資訊處理的裝置。因此，透過邊緣計算,可以在區域網上的單個機器、工作站和移動裝置上進行智慧分析。它就像工廠中的自動化控制器;智慧裝置操作機器，標記維護專案，以及向雲計算和企業決策者“向上”分流傳人資料。工業資料科學家收到來自霧計算層或雲計算即服務層的資料，可以深入瞭解當前運營狀態，並有助於產生更好的預測。

以下是有關如何利用邊緣計算的三個示例：

1.測試大型裝置需要靈活的資料流，通常詳細說明許多關鍵部件的效能。裝置測試設施中的“邊緣層”可能包括無線溫度計、振動感測器和其他儀表。

2.依據前文可以推斷,智慧的交通管理將很快成為常態。有關交通模式的分析和情報將在本地、自動駕駛車輛以及交叉路口和交通管理協議中使用固定感測器進行。在這種情況下,邊緣計算看起來像一種“連線網路”,它允許每個相關裝置透過有意義的、可操作的實時資料來支援其他裝置。

3.更加智慧的工廠是工業用邊緣計算最明顯的應用之一。透過將邊緣節點與霧計算相結合，工廠內的許多系統可以實現自動化，其中包括生產裝置、環境控制、壓縮空氣系統、 冷卻劑迴圈、電力和其他電源等。

霧計算和邊緣計算為消費者、企業、資料科學家和 IT 架構師創造了大量全新的工具，以實現卓越的效果。人們可能已經注意到在某種程度上略勝於一般的雲計算。讓我們重新回到計算層次的頂層，簡要回顧一下雲計算的最新發展，以及它幫助建立的機會和新的專業。

雲計算是什麼

當人們談論雲計算時，往往帶著一種神秘感或混亂感，但它真正指的是現在的網際網路連線。考慮一下之前經歷過的事 物。工廠、商業場所或消費者裝置曾經是一個完全孤立的孤島。它可能包含有用的資料，但是在雲連線變得更容易訪問之前，從這些孤立的系統中提取資料是一項艱鉅的任務。如今的創業公司層出不窮，網際網路無處不在，連線觸手可及，年輕一代可能對雲計算的早期發展沒有太多的印象。然 而,在短短几年內，在工業和商業方面，訪問基於雲計算的連線工具徹底改變了遊戲規則。

現在，即使是預算有限的企業也可以訪問伺服器和進行基於雲計算的分析,這些分析可以集中計算能力，並使其業務的許多部分保持聯絡。有些人甚至聲稱雲計算已經在商業中佔據了一席之地，創業公司可以在沒有大量資金的情況下更快速、更無縫地擴充套件，並且更有效地競爭，提供更多時間擴充套件以及實現基礎設施多樣化。

滿足各種需求的計算層

IT 基礎設施技術的多樣化導致了雲計算層得到廣泛應用。其結果是為各行業專業人士和企業帶來了新的機遇，更不用說為資料科學家、IT 專家和分析專家等提供廣泛的學科選擇和工作保障。企業運營業務是自己構建（或租賃）通用雲計算基礎設施，還是選擇使用霧計算和邊緣計算等更專業的工具？這取決於企業的需求和發展，而企業採用這些計算工具可以獲得競爭優勢。