思科的市场团队在2014年1月推出了雾计算，有些供应商也称之为边缘计算。然而，直到2017年，因为物联网，雾计算才真正受到关注。

IDC的一项研究预计，到2020年，全球数据中的10%将由边缘设备产生。这会进一步推动对于可以同时提供低延迟和整体智能的，更有效的雾计算技术的需求。

“网络边缘的计算当然不是新技术——我们已经使用了很多年，用于解决与其他类型的计算相同的问题。”

云的问题

随着物联网的发展，企业对于分析网络边缘数据的需求增长，无论是手机、网关还是物联网传感器。云计算在这里有一个缺点：它不能足够快地处理现代业务应用的数据。

物联网的快速增长，是因为设备和运营技术与分析和机器学习应用的相连接，这有助于从设备生成的数据中收集信息，并使设备在没有人为干预的情况下做出“智能”决策。目前，这些资源主要由拥有计算和存储容量的云服务供应商提供。

然而，尽管有这种能力，但云模型并不适合限时运营或互联网连通性差的环境。在远程医疗和病人护理等场合尤其如此，毫秒之差都可能造成致命后果。对于车对车通信也是如此，碰撞和事故的预防，不能承受由云服务器来回时间引起的延迟。

“云范式就像让你的大脑在几英里之外，控制你的四肢——它不能帮助你快速反应。”

而且，将每个设备都连接到云，并通过互联网发送原始数据，可能涉及隐私、安全性和法律后果，特别是在不同国家，不同法规下处理敏感数据时。

物联网节点更近， 但目前它们没有计算和存储资源，来执行分析和机器学习任务。 另一方面，云服务器具有资源，但是太远，无法实时处理数据并响应。

雾/边缘层是完美的连接点，有足够的计算，存储和网络资源在边缘来模拟云功能，并支持数据的本地摄取，并快速获得结果。

OpenFog Consortium和EdgeX Foundry

OpenFog Consortium是在基于开放架构和标准的前提下创立的，对于无处不在的雾计算生态系统的成功至关重要。

ARM、思科、戴尔、GE、英特尔、微软和施耐德电气等技术巨头之间的合作确定了一个开放的，可互操作的雾计算架构，对于活跃的供应商生态系统毫无疑问是好消息。

EdgeX Foundry是由Linux Foundation负责的供应商中立的开源项目，为物联网边缘计算构建一个通用的开放框架。该项目的核心，是一个由完整的硬件和操作系统无关的参考软件平台构成的互操作性框架，以实现即插即用组件的生态系统，统一市场，并加速物联网解决方案的部署。

雾/边缘计算的优点

• 释放网络容量。雾计算使用的带宽更少，这意味着它不会造成网络瓶颈和其他类似的占用。 网络上的数据移动更少，释放了网络容量，可以用于其他方面。
• 实现实时。雾计算相比其他任何云计算架构，具有更高的适用性。由于所有的数据分析都在现场完成，它代表了一个真正的实时概念，这意味着它是物联网概念需求的完美匹配。
• 提升数据安全性。收集的数据如果不移动，则更安全。它还使数据存储更简单，因为它留在本国内。向国外发送数据可能会违反某些法律。

雾/边缘计算的缺点

• 分析在本地完成。雾计算概念使开发人员能够从其他位置访问最重要的物联网数据，但仍然在本地存储中保留大量不太重要的信息。
• 一些公司不喜欢他们的数据位于本地之外。使用雾计算，大量数据存储在设备本身（通常位于公司办公室之外），这被部分开发人员社区视为风险。
• 整个系统感觉有点混乱。大量的设备存储，分析和发送自己的数据，并位于世界各地，这个概念听起来非常混乱。

雾/边缘计算的未来是什么？

目前的趋势表明，随着物联网的扩展和扩张，雾计算在使用和重要性方面将继续增长。随着便宜的，低功耗的处理和存储变得更加普及，我们预期计算将更靠近边缘，并且根植在生成数据的同一设备中，为设备内的智能和交互创造更大的可能性。只记录数据的传感器也许将成为过去。

雾/边缘计算将是物联网中的下一件大事——至少在未来几年内。很明显，虽然云是物联网的完美搭档，但是我们还有其他场景和物联网技术，需要低延迟和数据的实时处理，雾计算才是解决方案。

雾/边缘计算是否会使云消失？

雾/边缘计算提高了效率，并减少了需要发送到云处理的数据量。但它是云的弥补，而不是替代者。

云将继续在物联网周期中发挥相关作用。事实上，随着雾计算承担了边缘短期分析的负担，云资源将被释放，承担更重的任务，特别是对历史数据和大型数据集的分析。云获得的洞察可以帮助更新和调整雾层的政策和功能。

“雾和云计算的结合，将加速物联网的实施，特别是对企业而言。”