当云计算对于大多数人已经属于耳熟能详的名词时，最近，边缘计算的概念又成为被重点关注的热点，而另外一个名词——雾计算也已经逐渐进入了更多人的视线，那么雾计算到底是什么呢？它的原理是什么？它的优势和落地应用又是什么呢？
下面，我们为你整合了雾计算你所应该知道的入门知识：
雾，指的是触及地面的云，和飘在高空的云相比，雾更贴近地面，更贴近终端，更现实可及。
而在云计算领域，雾计算是一种去中心化的计算结构，其逻辑是将包括数据、应用程序等资源放置在数据源和云间，它也被称为“雾”和“雾网络”。
雾计算最初是以作为云计算的扩展而产生的，云计算实际上是将数据、存储和应用程序放在远程服务器上，而不是由本地托管。基于此，客户可以从云计算服务供应商手中购买服务，而且还能享受由供应商负责的维护升级服务，这些服务可以在任何地方任何时间均可以被访问，从而能够促进团队的工作效率。
关于雾计算是什么，思科对此有明确的定义：“雾使云延伸至产生和处理物联网数据的事物之处，被称为“雾节点”的设备可以通过网络连接部署到任何地方：工厂车间、电线杆顶、沿着铁路轨道、一辆车，或在一个石油钻井平台上。任何具有计算、存储和连接网络能力的设备都可以是雾节点。例如工业控制器、交换机、路由器、嵌入式的服务器和视频监控摄像机。”
国际数据公司（IDC）预估，在靠近物联网的设备上进行分析的数据量已将近总数据量的40%，这正是一个趋势，因为在收集物联网数据的地点附近对数据进行分析，可以使延迟尽可能减少。这样做可以从核心网络分流千兆字节的网络通信量，并保留内部网络的敏感数据。
实际上，雾计算是将基本的数据分析任务移到网络边缘，经过“初级处理”和“过滤”后的必要数据再传输到云端。雾计算通过将计算资源定位在更接近所需的位置来提高性能，从而缩短数据在网络上传输的距离，提高整体网络效率和性能。雾计算也可以出于安全原因进行部署，因为它能够将带宽流量进行分段，并为网络引入额外的防火墙以提高安全性。
传统云计算的不足促使雾计算的诞生
从谷歌首席执行官埃里克·施密特在2006年的搜索引擎大会首次提出云计算概念以后，云计算随后经历了迅速的发展，时至今日已经进入稳定发展的状态。
但与此同时，云计算在当今发展过程中也遇到了新的问题和挑战：随着智能设备性能不断提高和逐渐普及，全球移动数据将会在即将到来的万物互联时代下呈现出疯狂式的增长，面对大量的数据和新型的应用程序对服务质量的严苛需求，传统云计算的应对能力越来越显得“捉襟见肘”，这样的挑战包括时延高、对移动场景支持不足、无法满足地理位置分布相关的感知环境的实时要求、带宽不足以及安全性和隐私性受到威胁等。
2009 年卡内基梅隆大学的沙特亚教授等人在其发表的论文中提出“微云（Cloudlet）”的概念。即指和云有着同样的技术标准，但邻近用户的新型计算模式，这是雾计算的雏形。
在2014年，思科（Cisco）在 Cisco Live 2014会议上首度提出“雾计算”概念，并强调雾计算是依托于现今无处不在的物联网应用产生的一种新型计算模式。
我们现在所熟知的“雾计算”这个概念是由思科首创，2015年11月，ARM、戴尔、英特尔、微软等几大科技公司以及普林斯顿大学加入了这个概念阵营，并成立了非盈利性组织OpenFog Consortium （开放雾联盟），旨在推广和加快开放雾计算的普及，促进物联网发展。目前，联盟已经有了60名成员。
雾计算是将云扩展到更接近生成数据并对数据采取行动的地方，具有以下好处和优势：
1、提高业务敏捷性：通过选用和使用合适的设备和工具，开发人员可以快速开发雾应用程序，并在需要时进行部署。机器制造商可以向客户提供MaaS（监视即服务，Monitoring as a Service），雾应用程序可以将机器设备编程以满足客户具体需求的方式运行。
2、提高安全性：通过使用与IT环境其他部分相同的策略、管控和过程来保护雾节点，使用相同的物理安全和网络安全解决方案。
3、加深数据洞察力和提高对隐私的控制：在本地分析敏感数据，企业IT团队可以监控收集、分析和存储数据的设备，能够大大降低数据在传输过程中被窃取或遭遇丢失的安全隐患。
4、降低带宽压力，降低运营成本：在物理层面来看，这个更接近雾计算布局中数据产生源的额外算力位于雾节点上，而雾节点被认为是“云-雾-物”网络的关键组成部分。位于智能路由器或网关设备中的雾节点允许在这些智能设备上处理数据，随后再把有必要的数据进一步传输到云端，这样可以减少使用的带宽。
一、智能电网
目前，电网是动态的，在电力消耗欠缺高效性时会做出减低产电量的应对操作。为了有效运行，智能电网系统需要对关于电力生产及消耗的实时数据具有较高的依赖性和敏感度。
雾计算则在这个场景下可以被有效应用，因为在某些情况下，数据是在距离数据中心较远的位置产生的，数据如果可以在数据产生之处就被处理则是一个十分好的选择。在其他情况下，数据是来自一组传感器而非仅仅某一个传感器，例如某个住宅街区的电表，最好在本地处理和汇总数据，而不是将整个原始数据原封不动地传输到数据中心再被处理，这样一来会大大增加数据的吞吐量。
二、物联网
雾计算的另一个用例则是物联网应用，例如下一代智能交通网络——在美国的V2V和在欧洲的车车通信联盟（car to car communication consortium）。在车辆互联网下，每辆车和交通工具及设备均为物联网设备，它们产生数据流且彼此连接，共同搭建和维护一个安全性更高的交通系统，以更大程度地避免交通拥堵，保持交通道路的畅通。
每辆车都有可以产生较多关于驾驶速度和方向的数据，并在制动时传输给其他车辆。由于数据来自于移动的车辆，在美国这需要以5.9GHz的频率进行无线传输；如果进行传输出现错误，数据量很容易让有限的移动带宽超载。共享有限移动带宽的关键是用车载车辆处理部件通过雾计算方法在车辆级别上处理数据。
雾计算也已经被应用于工业物联网（IIOT）制造业中，带有传感器和摄像头的联网制造设备在本地收集和处理数据，而无需将所有这些数据发送到云端。在一个现实世界无线模型中处理本地产生的数据，使得分布式数据雾计算模型中传输的数据包减少98%，同时保证数据准确率高达97%。此外，节能是高效能耗的理想方案，这也是电池供电设备设置中的一个关键功能。
雾计算作为云计算范式中一个较新的发展，其潜力巨大，目前也已经具备进一步不断发展成熟的条件。相比于云计算，雾计算是一种更加新进和广泛的计算模式，更具扩展性和可持续性。但是雾计算也不能完全取代云计算，必须依托于云计算才能更好地发挥其作用，因此云计算和雾计算关系是相辅相成，相互联系的。
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文章参考来源：
1、思科：《雾计算与物联网：将云延伸至物联网》（Fog Computing and the Internet of Things: Extend the Cloud to Where the Things Are）
原文链接：https://www.cisco.com/c/dam/en_us/solutions/trends/iot/docs/computing-overview.pdf
2、什么是雾计算（What is fog computing?）
原文链接：https://www.techradar.com/news/what-is-fog-computing
3、雾计算简史
原文链接：https://www.cnblogs.com/bakari/p/8371580.html
4、云计算、雾计算、边缘计算到底是怎么回事？
原文链接：http://cloud.idcquan.com/yzx/139295.shtml
5、The Case for VM-Based Cloudlets in Mobile Computing
原文链接：http://elijah.cs.cmu.edu/DOCS/satya-ieeepvc-cloudlets-2009.pdf
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