如今云计算尚处于高速发展阶段，雾计算和边缘计算等新兴概念也悄然开始落地生根。雾计算和边缘计算到底为何物？它们和云计算有着怎样的区别和联系？就请各位看官听我细细道来！
　　云计算是何物
　　要把雾计算和边缘计算说清楚，我们首先需要搞清楚云计算是何物。云计算设计的出发点也正是如此：向用户屏蔽掉底层硬件的复杂细节和结构上的差異性，整合所有计算资源，透明地向用户提供统一接口的计算服务。在传统的物理服务器时代，用户需要设计并考虑网络的架构，需要采购多少硬件；在云计算时代，用户只需提出相应的要求并购买相关的服务，剩下的只需交给云计算去处理，极大地为用户带来了方便。正如许多人把云计算比喻成自来水的供应一样：云计算就像一个自来水厂，用户要用水，只需要购买一个水龙头（即购买服务），在需要的时候打开水龙头就行，而不需要自己去构建复杂的管道。用户和云之间的关系从图1可以清晰地看出。
　　雾计算是云计算的延伸
　　说完云计算，我们现在来谈谈雾计算。之所以要先观“云”再探“雾”，是因为雾计算并不是一个完全独立的概念，实际上雾计算可以看作是对云计算的一种补充和延伸。正如雾计算中“雾”的命名来源于“雾是更贴近地面的云”，雾计算可以理解为云计算的本地化，雾计算更靠近终端用户（或者说数据产生端）。为了方便更好地理解“雾”和“云”的关系，将图1稍作修改，变成图2。
　　近年来，物联网的兴起，使得雾计算成为大势所趋。传统互联网的数据终端主要是个人电脑等计算设备，随着物联网的快速发展，各种智能终端进入我们生活和工作的方方面面，这些终端每天都会产生大量的数据。传统的云计算中，用户将所有的数据都传输到云上进行存储和处理，势必给网络造成较大压力。物联网中许多应用对于数据处理的实时性有着极高的要求（比如：无人汽车等）；此外，像网络游戏、视频传输等应用也对网络的实时性有较高的要求。为了能更有效地处理各种数据终端产生的实时数据，提供更好的用户体验，“雾”像“云”一样整合计算资源统一对外提供服务，雾计算把从数据终端采集到的大部分数据直接在本地进行处理，只把很小的一部分必要数据发送给云，从而提高数据处理的实时性，减轻网络的负担。
　　边缘计算与雾计算有什么区别
　　边缘计算在概念上和雾计算十分相似：位于网络边缘、更靠近数据源、分布式计算、低延时性、可以缓解网络流量压力等。我们用一个扫地机器人的例子来近似地说明它们的不同：假设您新购进了一个智能扫地机器人；如果，当前它处于雾计算环境中，当它的传感器检测到垃圾后，首先会把这些数据送往雾计算中的雾节点（IoT网关），雾节点对收到的数据进行存储和处理后，给智能机器人下达清洁指令，机器人根据指令开始清洁工作；而边缘计算的解决方案则是：机器人根据自己传感器采集到的垃圾信息，自行作出是否清洁的判断。正如之前所讲的雾计算是本地化的云计算，所有数据终端都把采集到的数据发送到离自己最近的雾节点进行存储和处理，由雾节点确定数据的下一步流向（直接返回结果还是发往云端）；而边缘计算中各个智能数据终端本身就是该边缘计算提供的算力的一部分。
　　无论是雾计算还是边缘计算，其出现都不是为了取代云计算。都只是为了解决云计算发展过程中遇到的一些实际问题。所有这些技术演进的目标都只有一个：为普通用户提供更好的服务、更棒的用户体验。正如笔者一直坚信的那样：推动技术进步的永远是人类的需求。