雾计算和边缘计算都是技术世界中相对较新的概念。雾计算是一种分布式云计算，它使数据的逻辑和处理更接近产生或消耗数据的来源。另一方面，边缘计算是指将计算和存储资源尽可能靠近用户的做法。我们将探讨雾和边缘计算之间的关键区别。我们还将讨论它们各自的一些好处和用例。

什么是雾计算(fog computing)？

雾计算是一个数据处理的术语，它发生在网络边缘或附近，而不是集中的数据中心。在雾计算环境中，数据由位于生成点附近的传感器、路由器和网关等设备收集和处理。这种类型的分布式计算可以减少延迟并提高可靠性，因为数据不必经过很远的距离才能处理。雾计算通常用于工业自动化、智能城市和物联网（IoT）等需要实时数据处理的应用中。虽然雾计算可以提供许多优点，但它也会带来新的安全风险，因为当数据在大量设备上传播时，数据更容易受到攻击。

什么是边缘计算(edge computing)？

边缘计算是一种分布式计算模型，其中数据在靠近数据源的网络边缘进行处理。这与在中央位置处理数据的传统集中式模型形成对比。边缘计算可用于减少延迟、提高可扩展性和提高安全性。在许多情况下，边缘计算与云计算结合使用，以提供混合解决方案。例如，可以在网络边缘处理来自连接设备的数据，以减少延迟并提高响应性。然后可以将处理的结果发送到云以进行存储和进一步分析。边缘计算还可以通过在本地处理敏感数据并将其保持在组织的控制范围内来提高安全性。这降低了数据泄露的风险，有助于保护敏感信息。

雾计算(fog computing)和边缘计算(edge computing)的区别

雾计算和边缘计算是管理分布式系统中数据处理和存储的两种方法。雾和边缘计算都使数据处理和存储更接近信息源，减少了延迟并提高了性能。然而，这两个概念之间存在一些关键差异。雾计算旨在支持需要低延迟的实时应用程序，例如视频流和IP语音。另一方面，边缘计算面向更通用的应用程序，可以容忍稍高的延迟。此外，雾计算通常依赖于专有的硬件和软件，而边缘计算可以使用标准的现成组件来实现。最后，雾计算通常部署在有限的地理区域，例如单个建筑物或校园，而边缘计算可以部署在广泛的区域，例如城市或地区。

结论

边缘计算是数据处理和内容交付的一个术语，它发生在网络边缘，尽可能靠近用户。边缘计算将部分或所有计算功能从集中式服务器和云转移到更接近数据创建或使用位置的位置。这可以提高性能并减少延迟，因为流量不需要走那么远。它还可以通过减少带宽需求和消除用户与中央服务器之间昂贵的网络基础设施的需求来节省资金。雾计算通过在终端设备和云服务之间添加雾节点的中间层来扩展边缘计算。