霧計算
霧計算（FogComputing）是雲計算（CloudComputing）的延伸概念，由思科（Cisco）首創。這個因“雲”而“霧”的命名源自“霧是更貼近地面的雲”這一名句。霧計算和雲計算一樣，十分形象。雲在天空飄浮，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。霧計算並非由效能強大的伺服器組成，而是由效能較弱、更為分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質生活中的各類用品。
霧計算的概念在2011年被人提出，在2012年被作了詳細定義。正如雲計算一樣，霧計算也定義得十分形象。雲是高高的天上，十分抽象，而霧則接近地面，與你我同在。霧計算沒有強力的計算能力，只有一些弱的，零散的計算裝置。霧是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。當我們發現雲計算時，開始時歡呼雀躍，但接下來卻發現實施起來很困難，資料中心現有的發展階段根本滿足不了雲計算這個高層計算演算法，這就為霧計算的產生提供了空間。也有人提出雲端計算，更加強調邊緣計算裝置的作用，其含義和霧計算都類似，都是希望計算要在物理節點上分散，而不是集中。
霧計算是以個人雲，私有云，企業雲等小型云為主，這和雲計算完全不同。雲計算是以IT運營商服務，社會公有云為主的。霧計算以量制勝，強調數量，不管單個計算節點能力多麼弱都要發揮作用。雲計算則強調整體計算能力，一般由一堆集中的高效能計算裝置完成計算。霧計算擴大了雲計算的網路計算模式，將網路計算從網路中心擴充套件到了網路邊緣，從而更加廣泛地應用於各種服務。霧計算有幾個明顯特徵：低延時和位置感知，更為廣泛的地理分佈，適應移動性的應用，支援更多的邊緣節點。這些特徵使得移動業務部署更加方便，滿足更廣泛的節點接入。現在國家在大力發展物聯網，物聯網發展的最終結果就是將所有的電子裝置，移動終端，家用電器等等一切都互聯起來，這些裝置不僅數量巨大，而且分佈廣泛，只有霧計算才能滿足，現實的需求對霧計算提出了要求，也為霧計算提供了發展機會。有了霧計算才使得很多業務可以部署。比如：車聯網。車聯網的應用和部署要求有豐富的連線方式和相互作用。車到車，車到接入點（ 無線網路， 3G， LTE，智慧交通燈，導航衛星網路等），接入點到接入點。霧計算能夠為車聯網的服務選單中的資訊娛樂，安全，交通保障等服務。智慧交通燈特別需要對移動性和位置資訊的計算，計算量不大，反對時延要求高，顯然只有霧計算最適合。試想如果城市中的所有交通燈都需要有資料中心雲計算來統一計算而指揮所有交通燈，這樣不僅不及時也容易出錯。智慧交通燈本意是根據車流量來自動指揮車輛通行，避免無車遇紅燈時，也要停車等到綠燈再走，那麼實時計算非常重要，所以每個交通燈自己都有計算能力，從而自行完成智慧指揮，這就是霧計算的威力。
相關區別
與雲計算相比，霧計算所採用的架構更呈分散式，更接近網路邊緣。霧計算將資料、資料處理和應用程式集中在網路邊緣的裝置中，而不像雲計算那樣將它們幾乎全部儲存在雲中。資料的儲存及處理更依賴本地裝置，而非伺服器。所以，雲計算是新一代的集中式計算，而霧計算是新一代的分散式計算，符合網際網路的“去中心化”特徵。
霧計算不像雲計算那樣，要求使用者連上遠端的大型資料中心才能存取服務。除了架構上的差異，雲計算所能提供的應用，霧計算基本上都能提供，只是霧計算所採用的計算平臺效能可能不如大型資料中心。
雲計算承載著業界的厚望。業界曾普遍認為，未來計算功能將完全放在雲端。然而，將資料從雲端匯入、匯出實際上比人們想象的要更為複雜和困難。由於接入裝置（尤其是移動裝置）越來越多，在傳輸資料、獲取資訊時，頻寬就顯得捉襟見肘。隨著物聯網和移動網際網路的高速發展，人們越來越依賴雲計算，聯網裝置越來越多，裝置越來越智慧，移動應用成為人們在網路上處理事務的主要方式，資料量和資料節點數不斷增加，不僅會佔用大量網路頻寬，而且會加重資料中心的負擔，資料傳輸和資訊獲取的情況將越來越糟。
因此，搭配分散式的霧計算，透過智慧路由器等裝置和技術手段，在不同裝置之間組成資料傳輸帶，可以有效減少網路流量，資料中心的計算負荷也相應減輕。霧計算可以作為介於M2M（機器與機器對話）網路與雲計算之間的計算處理，以應對M2M網路產生的大量資料——運用處理程式對這些資料進行預處理，以提升其使用價值。
霧計算不僅可以解決聯網裝置自動化的問題，更關鍵的是，它對資料傳輸量的要求更小。霧計算這一“促進雲資料中心內部運作的技術”有利於提高本地儲存與計算能力，消除資料儲存及資料傳輸的瓶頸，非常值得期待。
霧計算
霧計算（FogComputing）是雲計算（CloudComputing）的延伸概念，由思科（Cisco）首創。這個因“雲”而“霧”的命名源自“霧是更貼近地面的雲”這一名句。霧計算和雲計算一樣，十分形象。雲在天空飄浮，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。霧計算並非由效能強大的伺服器組成，而是由效能較弱、更為分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質生活中的各類用品。
霧計算的概念在2011年被人提出，在2012年被作了詳細定義。正如雲計算一樣，霧計算也定義得十分形象。雲是高高的天上，十分抽象，而霧則接近地面，與你我同在。霧計算沒有強力的計算能力，只有一些弱的，零散的計算裝置。霧是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。當我們發現雲計算時，開始時歡呼雀躍，但接下來卻發現實施起來很困難，資料中心現有的發展階段根本滿足不了雲計算這個高層計算演算法，這就為霧計算的產生提供了空間。也有人提出雲端計算，更加強調邊緣計算裝置的作用，其含義和霧計算都類似，都是希望計算要在物理節點上分散，而不是集中。
霧計算是以個人雲，私有云，企業雲等小型云為主，這和雲計算完全不同。雲計算是以IT運營商服務，社會公有云為主的。霧計算以量制勝，強調數量，不管單個計算節點能力多麼弱都要發揮作用。雲計算則強調整體計算能力，一般由一堆集中的高效能計算裝置完成計算。霧計算擴大了雲計算的網路計算模式，將網路計算從網路中心擴充套件到了網路邊緣，從而更加廣泛地應用於各種服務。霧計算有幾個明顯特徵：低延時和位置感知，更為廣泛的地理分佈，適應移動性的應用，支援更多的邊緣節點。這些特徵使得移動業務部署更加方便，滿足更廣泛的節點接入。現在國家在大力發展物聯網，物聯網發展的最終結果就是將所有的電子裝置，移動終端，家用電器等等一切都互聯起來，這些裝置不僅數量巨大，而且分佈廣泛，只有霧計算才能滿足，現實的需求對霧計算提出了要求，也為霧計算提供了發展機會。有了霧計算才使得很多業務可以部署。比如：車聯網。車聯網的應用和部署要求有豐富的連線方式和相互作用。車到車，車到接入點（ 無線網路， 3G， LTE，智慧交通燈，導航衛星網路等），接入點到接入點。霧計算能夠為車聯網的服務選單中的資訊娛樂，安全，交通保障等服務。智慧交通燈特別需要對移動性和位置資訊的計算，計算量不大，反對時延要求高，顯然只有霧計算最適合。試想如果城市中的所有交通燈都需要有資料中心雲計算來統一計算而指揮所有交通燈，這樣不僅不及時也容易出錯。智慧交通燈本意是根據車流量來自動指揮車輛通行，避免無車遇紅燈時，也要停車等到綠燈再走，那麼實時計算非常重要，所以每個交通燈自己都有計算能力，從而自行完成智慧指揮，這就是霧計算的威力。
相關區別
與雲計算相比，霧計算所採用的架構更呈分散式，更接近網路邊緣。霧計算將資料、資料處理和應用程式集中在網路邊緣的裝置中，而不像雲計算那樣將它們幾乎全部儲存在雲中。資料的儲存及處理更依賴本地裝置，而非伺服器。所以，雲計算是新一代的集中式計算，而霧計算是新一代的分散式計算，符合網際網路的“去中心化”特徵。
霧計算不像雲計算那樣，要求使用者連上遠端的大型資料中心才能存取服務。除了架構上的差異，雲計算所能提供的應用，霧計算基本上都能提供，只是霧計算所採用的計算平臺效能可能不如大型資料中心。
雲計算承載著業界的厚望。業界曾普遍認為，未來計算功能將完全放在雲端。然而，將資料從雲端匯入、匯出實際上比人們想象的要更為複雜和困難。由於接入裝置（尤其是移動裝置）越來越多，在傳輸資料、獲取資訊時，頻寬就顯得捉襟見肘。隨著物聯網和移動網際網路的高速發展，人們越來越依賴雲計算，聯網裝置越來越多，裝置越來越智慧，移動應用成為人們在網路上處理事務的主要方式，資料量和資料節點數不斷增加，不僅會佔用大量網路頻寬，而且會加重資料中心的負擔，資料傳輸和資訊獲取的情況將越來越糟。
因此，搭配分散式的霧計算，透過智慧路由器等裝置和技術手段，在不同裝置之間組成資料傳輸帶，可以有效減少網路流量，資料中心的計算負荷也相應減輕。霧計算可以作為介於M2M（機器與機器對話）網路與雲計算之間的計算處理，以應對M2M網路產生的大量資料——運用處理程式對這些資料進行預處理，以提升其使用價值。
霧計算不僅可以解決聯網裝置自動化的問題，更關鍵的是，它對資料傳輸量的要求更小。霧計算這一“促進雲資料中心內部運作的技術”有利於提高本地儲存與計算能力，消除資料儲存及資料傳輸的瓶頸，非常值得期待。