雾计算精华问答 | 雾计算与云计算的区别？

物联网对于数据的处理能力要求很高，怎么能够从庞大的数据海中挖掘一些有价值的信息对于物联网的发展至关重要，因此云计算，雾计算，边缘计算等等都将发挥其左右。今天先让我们来了解一下雾计算吧。

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Q：雾计算是如何构成的？

A：通常来说，雾计算环境由传统的网络组件例如：路由器、开关、机顶盒、代理服务器、基站等构成，可以安装在离物联网终端设备和传感器较近的地方。这些组件可以提供不同的计算、存储、网络功能，支持服务应用的执行。所以，雾计算依靠这些组件，可以创建分布于不同地方的云服务。

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Q：雾计算有何优势？

A：雾计算促进了位置感知、移动性支持、实时交互、可扩展性和可互操作性。所以，雾计算处理更加高效，能够考虑到服务延时、功耗、网络流量、资本和运营开支、内容发布等等因素。在这个意义上，雾计算相对于单纯使用云计算而言，更好的满足了物联网的应用需求。

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Q：雾计算与云计算的区别？

A：与云计算相比，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。

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Q：雾+云，会产生什么效果？

A：雾计算自提出就是作为云计算的延伸扩展，而不是云计算的替代。在物联网生态中，雾可以过滤，聚合用户消息；匿名处理用户数据保证隐秘性；初步处理数据，做出实时决策；提供临时存储，提升用户体验。

相对的，云可以负责大运算量，或长期存储任务（如：历史数据保存，数据挖掘，状态预测，整体性决策等等），从而弥补单一雾节点在计算资源上的不足。这样，云和雾共同形成一个彼此受益的计算模型，这一新的计算模型能更好的适应物联网应用场景。

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Q：雾计算与边缘计算区别比较？

A：雾计算的特点是处理能力强的单个设备接收多个端点来的信息，处理后的信息发回需要的地方。和云计算相比延迟更短。

和边缘计算相比较的话，雾计算更具备可扩展性。具有集中处理的设备，设想的网络是从多个端点发送数据的大的网络。

雾计算不需要精确划分处理能力的有无。根据设备的能力也可以执行某些受限处理，但是更复杂的处理实施的话需要积极的连接。

以吸尘器为例说明，集中化的雾节点（或者IoT网关）继续从家中的传感器收集信息，检测到垃圾的话就启动吸尘器。

边缘计算，进一步推进了雾计算的「LAN内的处理能力」的理念，处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理，而是在网络内的各设备实施处理。

这样，通过把传感器连接到可编程自动控制器（PAC）上，使处理和通信的把握成为可能。

和雾计算相比的优点，根据它的性质单一的故障点比较少。各自的设备独立动作，可以判断什么数据保存在本地，什么数据发到云端。　

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