云计算和雾计算的区别

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一、什么是云计算，雾计算，霾计算，边缘计算和认云计算是访问、使用和交付基于互联网的服务的一个例子，这些服务通常是动态可扩展的，并且通常涉及互联网上的虚拟资源。美国国家标准与技术研究院(NIST)将云计算定义为一种按使用付费的模式，它提供对可配置的共享计算资源（资源）池的现成、及时和按需的网络访问。、应用程序、服务），只需最少的管理工作或与服务提供商的最少交互即可快速提供这些功能。
雾是云计算（CloudComputing）概念的延伸。从云开始，最伟大的云在云计算模型中，数据、流程和应用程序托管在网络边缘设备上，而不是几乎完全存储在云中。云计算并不是由功能强大的服务器组成，而是由各种功能较弱且分散的计算机组成。它已经渗透到工厂、汽车、电器、街道和灯具以及人类物质生活中的各种用品中。
云计算这个概念可以很好地描述相对较差的云计算或者云计算。如果通过“云”或“雾”提供服务，就可以消除损坏、泄露、传输不稳定、成本高昂等问题。其好处可能远远小于对使用者的危害，以及“掩盖”的对人体健康的危害。
边缘计算是指将网络、计算、存储和应用核心能力集成到靠近物或数据源头的网络边缘，并为满足行业需求提供数字化的边缘智能服务的开放平台敏捷连接、实时业务、数据优化。边缘计算和云计算有些相似，都是处理大量数据的计算方法。但不同的是，这一次，数据不再需要传输到远程云端，并且可以按保证金支付。更适合实时分析和智能处理，更高效、更安全。

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二、雾计算的与云计算的区别

与云计算相比，雾计算采用的架构更加分布式，更接近网络边缘。雾计算专注于网络边缘的设备，这与云计算不同，云计算将数据、数据处理和应用程序几乎完全保存在云端。数据存储和处理更多地依赖于本地设备而不是服务器。因此，云计算是新一代的集中式计算，而雾计算则是与互联网“去中心化”性质相匹配的新一代分布式计算。
雾计算与云计算不同，云计算需要用户连接到大型、远程数据中心来访问服务。除了架构上的差异之外，雾计算基本上可以提供云计算可以提供的所有应用，但雾计算所使用的计算平台可能不如大型数据中心那么高效。
云计算被业界寄予厚望。业界普遍认为，未来的计算能力将完全部署在云端。然而，从云端导入和导出数据实际上比人们想象的更加复杂和困难。随着越来越多的设备（尤其是移动设备访问它们，带宽在它们传输数据和获取信息时变得越来越薄。随着物联网和移动互联网的快速发展，人们越来越依赖云计算，互联设备越来越多，移动应用成为人们处理事物的主要方式。随着数据量和数据节点数量的不断增加，不仅会占用大量的网络带宽，还会增加数据中心的负担。而且情况更糟。
因此，利用分布式雾计算，利用智能路由器等设备和技术手段在不同设备之间形成数据输带，可以有效减少网络流量，从而也减轻数据中心的计算负载。雾计算可以作为M2M网络和云计算之间的计算处理，处理M2M网络产生的大量数据。处理程序可用于预处理这些数据以提高其有用性。
雾计算不仅可以解决联网设备的自动化问题，更重要的是它需要更少的数据传输。雾计算这种“促进云数据中心内部运行的技术”值得期待，因为它有助于提高本地存储和计算能力，消除数据存储和数据传输的瓶颈。

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三、雾计算是什么意思？雾计算是近年来出现的一种新的计算模式，是“云计算”发展的补充和延伸。其特点是云计算将大规模的数据中心扩展到数据源附近的节点或边缘，使数据和计算更加紧密，能够更及时地响应和处理客户的数据请求。因此，雾计算能够更好地支持移动互联网、物联网、大数据等新兴应用，这一点非常重要。
雾计算相比云计算最大的优势是数据请求响应快、网络延迟低、可用性高。同时，雾计算还可以减轻云计算中的数据传输压力，提高数据安全性和隐私性。但同时，雾计算设备和节点数量较多，管理和维护成本较高。此外，与云计算相比，雾计算的处理能力和存储容量较小，因此在垂直领域应用存在一定的局限性。
雾计算在物联网、智能制造、自动驾驶等领域有着广泛的应用场景。例如，雾计算系统可以实时监控和处理智能家电的控制和运行情况，确保家电的运行质量和数据安全。在工业制造中，雾计算可以通过监控和分析生产线的运行状态来优化整个生产流程，提高制造效率。在自动驾驶领域，雾计算可以实时监控道路和车辆状况，帮助自动驾驶汽车做出更准确的决策。