雾计算和边缘计算都是早年提出的概念，但为什么近年来才开始蓬勃发展呢？
之前，物联网产业发展不如现在，物联网设备也不多。
过去，数据在前端采集通过网络传输在云端计算，计算结果等一系列数据返回前端进行相应操作。
然而，我们现在面临的是巨大的物联网设备的接入，每天产生的数据量给网络带来了巨大的传输压力，近 tb 级别的操作转移到云中进行实时数据交互是非常不现实的。
对于一辆自主驾驶的汽车来说，它需要更低的网络延迟，这也要求将计算能力转移到更近的边缘，以提高其工作的安全性。
基于此背景，雾计算和边缘计算得到了广泛的重视。
（1）雾计算
这一概念是思科在 2011 年提出的。
它不是一台功能强大的服务器，而是由功能更弱、更分散的计算机组成，它可以渗透到电器、工厂、汽车、路灯和人们生活中的各种物品中。
简而言之，它扩展了云计算的概念。与云计算相比，它更接近数据生成的地方。数据、与数据相关的处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部存储在云中。
（2）边缘计算
它进一步推广了雾计算 “局域网处理能力” 的概念，但事实上，边缘计算的概念比雾计算的提出要早。
边缘计算的起源可以追溯到 20 世纪 90 年代，当时 akamai 公司推出了内容传输网络（cdn），在终端用户附近设置传输节点，可以存储缓存的静态内容，如图像和视频。
边缘计算的处理能力更接近数据源，其应用是在边缘端发起的，产生更快的网络服务响应，满足了行业在实时业务、应用智能、安全和隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算是在物理实体和工业连接之间，或者在物理实体边缘的末端。
整个边缘计算系统包括四个关键部分：智能设备、工业智能网关、智能系统和智能服务。它是连接物理世界和虚拟世界的 “桥梁”。
雾计算和边缘计算系统都将数据处理传输到数据生成源；
两者都试图减少发送到云端的数据量以减少延迟；
两者都可以改善远程关键应用程序的系统响应时间和系统安全性，因为它们减少了通过公共互联网发送数据的需要，并降低了成本。
一些应用程序可能会收集大量数据，这对于发送到中央云服务来说代价高昂。
但也许他们收集的数据中只有一小部分是有用的。
如果在网络边缘进行一些处理，并且只将相关信息发送到云端，则可以有效地降低成本。
如果采用边缘计算，只有重要的数据才会通过相应的工业智能网关边缘计算发送，而你可以选择只在实际发生时发送，成本会大大降低。
雾计算和边缘计算都涉及到处理更接近原点的数据。关键的区别在于处理发生的确切位置。
如我们所见，这两种技术非常相似。
雾计算是在局域网级的网络结构上进行的，使用一个与智能网关和嵌入式计算机系统交互的集中式系统。
边缘计算处理的大部分数据来自物联网设备本身。
根据 millennium insights 最近的一份报告，到 2025 年，全球边缘计算市场预计将达到约 32.4 亿美元。
随着物联网的不断发展和海量数据的产生，有必要对接近生成点的数据进行处理。
虽然雾计算和边缘计算是相似的，但是数据采集、处理和通信的方法是不同的。
雾计算和边缘计算将在未来的物联网产业中发挥重要作用。
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