雾计算与互联网
云计算、边缘计算、雾计算区别
自从“云计算”与其分支“边缘计算”和“雾计算”推出以来，这三者之间的差异甚至让许多专业人士都感到困惑。
但是当涉及到一般消费者、IT 开发人员、数据分析师和企业网络时，选择一个或多个这样的计算平台可以获得明显的优势。
这些计算将为不同的环境和场合提供不同的功能，即使它们彼此相辅相成。
以下是对这三个层次的计算类別的概述，以及每个计算层次的实际应用情况。
如上所述，术语“云”“边缘”和“雾”代表三层计算：▲云计算层:工业大数据、业务逻辑和分析数据库以及数据存储。
▲雾计算层:本地网络资产、微型数据中心。
▲边缘计算层:工业PC、特定于流程的应用以及自治设备上的实时数据处理。
将它们视为层,在视觉上是有帮助的，因为每一层都建立在前一层的基础功能之上，并且每一层都提供更接近数据源的智能分析。
那么来源来自哪里？在制造业中,它可能是一个带有网络连接的生产设备的车间和工厂。
在IT 环境中，可操作数据的来源可能包括企业路由器和员工终端。
雾计算的实际应用那么什么是雾计算呢？雾计算可以有效地分散计算和分析能力。
它位于本地设备和移动设备之间，换句话说,它们是具有有限的处理能力和存储设备，并提供了一种筛选来自物联网组件信息流的方法。
无人驾驶汽车在城市街区的导航，可以让人们得到雾计算的最初印象。
如果车辆、传感器和控制器是城市智能交通系统的“边缘层”，这意味着就要进行边缘计算——那么就需要构建和运营微型数据中心，那么很可能采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为“雾计算层”。
雾计算并不像边缘计算那样分散，但它确实进一步减少了通过网络或向上传输到云计算层的数据量。
它有助于边缘层中“节点”之间的通信和协作。
在上面的示例中，节点是无人驾驶汽车。
那么，有哪些工业用途的应用呢？与业务相关的一个例子是自动库存系统，它位于供应链中的多个仓库和工厂之间。
在这里,雾计算层可以用于“检查和平衡”多个位置的材料、设备和供应水平，并自动触发重新订单。
雾计算代表了一个重要的中间步骤，它控制着运营数据通过组织的设备和局域网以及决策者（或最终是工业级云数据服务)的移动量和类型。
云和雾任务结构-概述说明以及解释
云和雾任务结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述云和雾任务结构是近年来涌现出的两种重要的计算架构模式。
随着信息技术的迅猛发展和应用需求的不断增长，云计算和雾计算已成为不可忽视的重要领域。
它们的出现改变了传统计算模式，给人们提供了更高效、更灵活的计算和存储方式。
云任务结构是一种基于云计算模式的任务执行和数据存储方式。
它将任务和数据分布在云服务器集群中，通过云平台进行管理和调度，用户可以通过互联网随时随地访问和使用云任务资源。
云任务结构的特点是高度的灵活性和可扩展性，能够满足不同规模和需求的任务执行，并且具备高度的可靠性和安全性。
相对而言，雾任务结构是一种基于边缘计算模式的任务执行和数据存储方式。
它将任务和数据分布在边缘设备、传感器和边缘服务器等物理节点上，通过本地网络进行协同和管理，使得任务执行更加迅速和高效。
雾任务结构的特点是低延迟、高带宽和较强的实时性，能够满足对任务响应时间要求较高的应用场景。
本文将重点对比分析云任务结构和雾任务结构的优缺点，并比较它们适用的应用场景。
此外，本文也将探讨云和雾任务结构的未来发展趋势，包括技术发展前景和它们在社会经济中的重要性和潜在影响。
通过深入了解云和雾任务结构的特点和应用前景，可以为读者提供对于计算架构模式的更全面的理解和把握。
1.2文章结构文章结构：本文主要讨论云和雾任务结构的特点以及二者之间的对比和应用场景比较。
具体而言，文章将分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将给出本文的概述、文章结构和目的。
首先，我们将对云和雾任务结构进行定义和解释，明确它们在计算领域的含义和作用。
接着，我们将探讨云任务结构和雾任务结构各自的特点，包括其优势和局限性。
在正文部分的第二节和第三节，我们将着重分析云任务结构和雾任务结构的定义和解释。
通过对它们的特点的详细阐述，我们将帮助读者更好地理解所讨论的概念。
在接下来的第二节和第三节中，我们将比较云任务结构和雾任务结构的优点和缺点，并对它们在不同应用场景下的比较进行详细论述。
一种基于雾计算的物联网应用
一种基于雾计算的物联网应用随着物联网技术的不断发展，企业和个人对于物联网的应用需求也越来越高。
但是在实际应用过程中，物联网面临着多种问题，包括数据安全、能耗、缺乏可靠的通信带宽等问题。
为了解决这些问题，雾计算技术被提出并受到越来越多的关注。
本文将介绍一种基于雾计算的物联网应用。
一、应用背景现今物联网技术应用范围正在逐渐扩大，已经被广泛应用于智能家居、智能建筑、无人驾驶等领域。
但是，当前物联网面临的重要问题之一是不稳定的通信信道和高能耗。
传统的数据处理方法需要将传感器数据交给云服务器进行处理，然后再将处理结果返回至监测设备终端。
这种传统的数据处理方法会带来数据流量和通信延迟问题，并增加计算资源的消耗。
为了解决这些问题，雾计算技术应运而生。
二、应用方案1.物联网设备智能家居设备包括传感设备、控制器、智能家具等。
这些设备都可以实现与终端设备的通信，收集和处理传感器数据。
2.雾计算层雾计算层位于物联网设备和云计算层之间，是一种分布式计算架构，通过优化数据中心的分级架构，将一些计算资源分配到离终端设备更近的网络边缘。
这样可以降低数据传输量和通信延迟，同时增强设备的隐私和安全性。
3.应用服务层在此应用场景中，应用服务层提供了智能家庭控制和应用程序的远程访问服务。
用户可以通过智能手机或电脑终端访问应用服务层，远程控制家庭设备的开关、调节设备温度等功能。
三、应用流程1.用户通过手机或电脑终端发送请求至应用服务层。
2.应用服务层接收到请求，经过身份验证检验用户权限。
3.应用服务层将请求转发至雾计算层。
4.雾计算层接收到请求后，分析并筛选是否需要进行云计算处理。
5.如果没有需要进行云计算的处理，则处理数据并返回应用服务层。
6.应用服务层完成响应，将结果返回至用户终端。
四、优势1.优化数据传输：在与云计算层相比，雾计算层位于终端和传感器之间。
因此，雾计算层可以直接处理传感器数据，减少对网络通信带宽的需求，避免数据传输阻塞现象。
2021专业课 工业互联网试题及答案
2021专业课工业互联网试题及答案单选题（共30题，每题2分）1 ．边缘计算指的是（）处的计算。
•A．服务器••B．网络••C．应用程序••D．接近于事物，数据和行动源头•2 ．以下关贵州工业云服务平台的描述，不正确的是（）。
•A．2014年11月，以中国航天科工集团为主体的贵州工业云建设团队初步完成贵州工业云平台建设并上线试运行••B．初步形成企业级资源服务、行业级协作服务以及区域级配套服务三个层次的工业云服务体系••C．贵州工业云平台基于航天云网INDICS+CMSS工业互联网公共服务平台••D．依托航天科工的科技创新及制造资源，面向社会企业提供智能制造、协同制造、云制造服务，推进“互联网+先进制造业”发展，建设云制造产业集群生态•3 ．以下关于虚拟现实的描述，不正确的是（）。
•A．利用计算机模拟产生一个四维空间的技术••B．为使用者提供视觉、听觉、触觉等感官的模拟••C．让使用者可以身临其境般及时地、没有限制地观察三维空间内的事物••D．VR是多种技术的综合，包括实时三维计算机图形技术，广角(宽视野)立体显示技术，对使用者头、眼和手等的跟踪技术，以及触觉反馈、立体声、网络传输、语音输入与输出技术等•4 ．工业互联网的总体技术主要是指（）。
•A．对工业互联网作为系统工程开展研发与实施过程中涉及的整体性技术••B．不包括工业互联网的体系架构、各类标准规范构成的标准体系、产业应用模式等••C．从工业技术与互联网技术层面支撑工业互联网系统搭建与应用实施的各类相关技术••D．包括物联网技术、网络通信技术、云计算技术、工业大数据技术以及信息安全技术•5 ．（）是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。
•A．互联网••B．物联网••C．工业互联网••D．移动互联网•6 ．富士康科技集团提出了一个在云计算“云大脑”概念基础上进一步延伸出的新概念（）。
电气机械在雾计算中的应用
电气机械在雾计算中的应用雾计算作为云计算的延伸和补充，其核心理念是将计算、存储和网络资源分布在网络边缘的多个节点上，从而减少数据传输延迟，提高数据处理速度和安全性。
电气机械作为现代工业生产中的重要组成部分，其在雾计算中的应用也日益受到关注。
本文将从电气机械的角度，探讨其在雾计算中的应用及其优势。
在雾计算中，电气机械主要应用于以下几个场景：工业制造工业制造领域中，电气机械设备的运行状态监测和维护是至关重要的。
通过在电气机械设备上安装传感器，收集设备运行数据，并将数据传输到雾节点进行实时分析，可以实现对设备的远程监控和预测性维护。
这不仅可以提高生产效率，降低停机时间，还可以避免设备因长时间运行而导致的故障。
能源管理电气机械在能源管理领域也发挥着重要作用。
例如，在智能电网中，通过雾计算对电气机械设备进行实时监控和调度，可以实现能源的高效利用和负载均衡。
此外，在分布式能源系统中，电气机械设备的协同运行也需要雾计算的支持。
交通运输在交通运输领域，电气机械设备的应用也非常广泛。
例如，在智能交通系统中，通过对车辆和交通设施的实时监控，可以实现交通流量的优化和事故预防。
同时，电气机械设备在无人驾驶、电动汽车等新兴领域也具有巨大的应用潜力。
电气机械在雾计算中的优势电气机械在雾计算中的应用，具有以下几个方面的优势：实时性雾计算将计算和存储资源分布在网络边缘，使得电气机械设备的数据处理更加迅速，满足了实时性要求较高的应用场景。
安全性雾计算可以实现数据在本地进行处理和存储，从而降低了数据泄露和网络攻击的风险。
对于电气机械设备来说，安全性是其正常运行的重要保障。
通过雾计算，可以实现电气机械设备的负载均衡和能源优化，从而降低能源消耗，提高运行效率。
灵活性雾计算的分布式架构使得电气机械设备可以灵活地接入和退出网络，满足了各种复杂场景下的应用需求。
电气机械在雾计算中的应用具有广泛的前景和重要的实际意义。
在未来的发展中，电气机械与雾计算的结合将更加紧密，为工业生产、能源管理、交通运输等领域带来更多的创新和突破。
雾计算
雾计算（fog computing）雾计算是相对于云计算而言提出的一个概念。
雾计算和云计算一样，十分形象。
云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象；而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。
雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
雾计算，又名fogging，在该模式中数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中。
这种集中意味着数据可以在本地智能设备中进行处理而不需要发送到云中进行处理。
雾计算是处理连接互联网的设备数量不断增加的需求的一种途径，它有时也指物联网(IoT)。
在物联网场景下，任何一个自然或人造对象都可以被分配一个IP地址并具有在网络上传输数据的能力。
类似的这些事物可以创造大量数据。
Cisco提供了一个喷气发动机的例子，他们说在一个半小时内可以就其性能和状态创造10千兆字节（TB）的数据。
传送所有数据到云中并传回响应数据带来大量对带宽的需求，这需要一个相当长的时间并可能遭受延迟。
在雾计算环境中，大量处理将在一台路由器中发生，而不必进行传输。
雾计算将云计算模式扩展到网络边缘。
虽然雾计算和云计算使用了相同的资源（网络、计算和存储），也共享了许多相同的机制和属性（虚拟化、多租户），但这种扩展是有意义的，因为其中存在的一些根本性差异导致雾计算被开发出来：为不符合云计算模式的应用程序和服务定址。
这些应用程序和服务包括：• 应用程序要求非常低的和可预测的延迟时间。
云计算从很多实现细节方面释放用户，包括计算或存储发生的精确位置信息。
然而，这种自由是可以选择的，当一个显著程度的延迟不可接受时（比如游戏、视频会议），遇到很多这类情况，自由又变成了不利因素。
• 地理上分布式应用程序（管线监测、监测环境的传感器网络）。
• 快速移动应用程序（智能互联车辆、互联铁路）。
• 大型分布式控制系统（智能电网、互联铁路、智能交通信号灯系统）。
基于雾计算的制造物联网数据处理技术综述
基于雾计算的制造物联网数据处理技术综述
韩坤;王政;段俊勇;杨化林
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】制造物联网(MIoT)是一种将制造业生产系统与互联网连接相结合的技术,数据处理更是在制造物联网中发挥着至关重要的作用。
随着制造业规模的不断扩大,传统的云计算已经逐渐不能满足数据处理的需求,雾计算的发展则能有效地减少决策延迟,提高系统效率。
本文概述基于雾计算的制造物联网数据处理技术,首先介绍MIoT数据的产生、特点,以及数据处理过程中所要面对的挑战。
其次,介绍基于雾计算的MIoT数据处理架构。
然后,介绍雾计算数据处理的关键技术。
最后,介绍该架构在部署时需要面对的挑战,以及雾计算在MIoT中应用的未来发展方向。
【总页数】8页(P13-20)
【作者】韩坤;王政;段俊勇;杨化林
【作者单位】青岛科技大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于物联网和雾计算及云计算的低功耗无线储粮害虫监测系统及其应用
2.基于云计算的物联网专利技术综述
3.基于雾计算技术的数据处理的理论设想
4.云计算技
术在计算机数据处理中的应用——评《基于云计算的大数据处理技术发展与应用》5.基于边缘计算的物联网数据处理和存储优化
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国外石油公司信息化建设的现状和发展趋势
IBM咨询：国外石油公司信息化建设的现状和发展趋势一、本文概述1、国外石油公司信息化建设的重要性和必要性随着信息技术的发展，信息化建设已成为国外石油公司提高生产效率和管理水平的重要手段。
信息化建设不仅能够提高石油公司的竞争力，还能够有效地降低成本，提高能源利用率，减少环境污染。
因此，对于国外石油公司来说，信息化建设是非常必要和重要的。
首先，信息化建设可以提高石油公司的竞争力。
通过信息技术应用，可以提高石油公司的生产效率和资源管理能力，优化生产流程和供应链管理，减少资源浪费和成本损失，从而提高石油公司的经济效益和市场竞争力。
其次，信息化建设可以提高石油公司的能源利用率和环保水平。
信息技术可以帮助石油公司更好地监测和管理能源生产和使用，优化能源分配和利用，减少能源浪费和环境污染，从而实现可持续发展。
最后，信息化建设可以促进石油公司的创新和发展。
通过信息技术应用，可以促进石油公司的技术创新和管理创新，推动业务模式创新和产业升级，为石油公司的发展注入新的动力和活力。
因此，对于国外石油公司来说，加强信息化建设是非常必要和重要的。
通过信息技术应用，可以提高生产效率和管理水平，降低成本，提高能源利用率和环保水平，促进创新和发展，从而更好地适应市场变化和满足客户需求。
2、IBM咨询公司的背景和在这篇文章中的角色IBM咨询是全球领先的管理咨询公司之一，隶属于国际商业机器公司（IBM）。
作为一家拥有百年历史的公司，IBM咨询在各个行业都有着丰富的经验和专业知识，特别是在石油和天然气领域，它拥有深入的行业洞察力和专业的信息化咨询能力。
在本文中，IBM咨询扮演了重要的角色。
文章以IBM咨询的调研和分析为基础，详细介绍了国外石油公司信息化建设的现状和发展趋势。
因此，IBM咨询是文章的核心和关键，为读者提供了全面、准确、深入的石油行业信息化建设分析和预测。
3、文章的目的和内容概述本文的目的是探讨IBM咨询关于国外石油公司信息化建设的现状和发展趋势的研究。
《基于移动众包的雾计算实验平台研究》范文
《基于移动众包的雾计算实验平台研究》篇一一、引言随着移动互联网的快速发展和普及，移动众包作为一种新型的分布式计算模式，已经在许多领域得到了广泛的应用。
与此同时，雾计算作为一种新型的计算模式，以其低延迟、高带宽和高效能等特点，为移动众包提供了强大的计算支持。
因此，基于移动众包的雾计算实验平台的研究具有重要的理论和实践意义。
二、移动众包与雾计算的概述2.1 移动众包移动众包是指利用大量分散的移动设备用户来共同完成任务的一种分布式计算模式。
其核心思想是将大量的计算任务分配给众多的移动设备用户，通过众人的力量共同完成任务。
2.2 雾计算雾计算是一种新型的计算模式，其核心思想是在网络边缘进行计算，将大量的数据和计算任务在离用户更近的网络边缘进行处理，从而降低网络延迟，提高处理效率。
三、基于移动众包的雾计算实验平台的设计与实现3.1 平台架构设计本实验平台采用分层架构设计，包括数据层、计算层和应用层。
数据层负责收集和处理来自移动设备用户的数据；计算层采用雾计算模式，将计算任务分配给离用户更近的网络边缘设备进行处理；应用层提供各种应用服务，如任务发布、任务分配、结果收集等。
3.2 关键技术实现本实验平台的关键技术包括任务分配算法、数据传输协议和雾计算技术等。
任务分配算法采用贪婪算法和轮询算法相结合的方式，根据任务的特性和设备的计算能力进行合理的任务分配；数据传输协议采用TCP/IP协议族，保证数据的可靠传输；雾计算技术采用虚拟化技术和容器化技术，实现计算资源的动态分配和任务的快速调度。
四、实验与分析4.1 实验环境与数据集本实验采用真实的移动设备用户数据和模拟的雾计算环境进行实验。
数据集包括各种类型的计算任务和移动设备用户的设备信息、地理位置等信息。
4.2 实验结果与分析通过实验，我们发现在基于移动众包的雾计算实验平台上，任务的完成时间明显缩短，计算效率得到显著提高。
同时，平台的可扩展性和稳定性也得到了很好的保障。
工业物联网核心技术边缘计算网关全书电子教案完整版课件
1.2.2 云计算概述
01 云计算的定义
OPTION
广泛的 网络访
同时，云服务商还需要对虚拟化资源进行管理，主要包括对虚拟化资源的监控、 分配和调度等。
1.2.2 云计算概述
02 云计算支撑技术
OPTION
（2）分布式数据存储技术
布式文件系统
分布式文件系统是一种基于网络、在多台设备上共享文件的系统。它具有高容错性，即使部分 节点失效，它也可以确保数据不丢失。
分布式对象存储系统
1.2.2 云计算概述
03 云计算服务模式
OPTION
（2）PaaS
云安全的标准化组织云安全联盟（CSA）给出的PaaS 定义如下：以服务的方式交付的 计算平台和解决方案包。在该模式中，云服务商将软件研发的平台做成一种服务对外提供， 如提供虚拟服务器和操作系统。消费者能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序 的托管环境配置，但不掌握操作系统。主流的PaaS 业务如下所示。
近几十年来，分布式系统和网络经历了前所未有的发展，应用在各种各样的领域中，如互 联网、无线通信、云计算或并行计算、多核系统、移动网络等。
1.2.1 分布式计算基础
02 分布式系统的体系结构
OPTION
客户端-服务器架构
服务器向许多远程客户端提供服务，是一对多的 形式。客户进程与各服务器进程交互以访问它们 所管理的共享资源。客户端和服务器通常遵循 “请求-回复”的信息交互形式。
问
云计算、雾计算与霾计算
云计算、雾计算与霾计算
【】如今无论是在科技领域还是社会生活，概念先行已经是一种非常普遍的现象。
2006 年云计算概念被首先提出，2011 年思科举一反三，提出了雾计算
等概念，那么有云就有雾，有雾就有霾，霾计算这种比较奇葩的概念也顺理成章地诞生了。
什么是云和雾
2006 年8 月9 日，Google 首席执行官埃里克-施密特(Eric Schmidt)在搜索
引擎大会(SES San Jose 2006)首次提出云计算(Cloud Computing)的概念，
对云计算的定义有多种说法。
对于到底什么是云计算，至少可以找到100 种解释。
咨询公司埃森哲(Accenture)给出了一种实用、简洁的定义：第三方提
供商通过网络动态提供及配置IT 功能(硬件、软件或服务)。
雾计算(Fog Computing)是云计算(Cloud Computing)的延伸概念，由思科(Cisco)首创。
这个因云而雾的命名源自雾是更贴近地面的云这一名句。
雾计算是以个人云，私有云，企业云等小型云为主，它有几个明显特征：低延时和位置感知，更为广泛的地理分布，适应移动性的应用，支持更多的边缘节点。
这些特征使得移动业务部署更加方便，满足更广泛的节点接入。
云计算可以简单地理解为网络计算，因为云的概念即是指网络。
而雾计算则可以简单地理解为局域网计算，雾的概念可以代指分布式的局域网络。
云计算与雾计算各有优缺点，可以相辅相成，同时又有竞争。
什么是霾
有了上面的知识，那么霾计算就比较好理解了，可以简单理解为垃圾云或雾计算，因为云计算或者雾计算虽然概念先进，但也不是没有缺点。
缺点主要有：。
未来通信2024年通信技术的全面进化
挑战
物联网终端设备面临着安 全性、隐私保护、标准化 等方面的挑战，需要加强 技术研发和标准化建设。
车载终端设备发展趋势及创新点
发展趋势
车载终端设备将朝着更智能化、 更互联化的方向发展，如自动驾 驶、车联网等技术将得到更广泛 应用。
创新点
车载终端设备可能在语音识别、 手势控制、高清地图等领域实现 更多创新，提升驾驶体验和安全 性。
创新点
智能手机可能通过新材料和新技术实现更轻薄的机身、更强大的处理能力；可穿 戴设备则可能在健康监测、虚拟现实等领域实现更多突破。
物联网终端设备类型、应用场景及挑战
01
02
03
设备类型
物联网终端设备包括传感 器、执行器、智能家居设 备等，类型多样。
应用场景
物联网终端设备广泛应用 于智能家居、智能交通、 智能医疗等领域，实现万 物互联。
2024年通信技术全 面进化将引领新一轮 科技革命和产业变革
通信技术成为经济社 会发展的重要支撑
通信技术发展历程回顾
01
02
03
04
05
第一代模拟通信 技术
第二代数字通信 技术
第三代移动通信 技术
第四代移动通信 技术
第五代移动通信 技术（5…
实现了语音通话的基础功 能
提升了通话质量和数据传 输速度
未来通信2024年通 信技术的全面进化
汇报人：XX 2024-02-04
目 录
• 引言 • 通信技术全面进化之网络架构篇 • 通信技术全面进化之传输技术篇 • 通信技术全面进化之终端设备篇 • 通信技术全面进化之安全隐私篇 • 通信技术全面进化之应用场景篇 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
边缘计算开题报告
边缘计算开题报告思科在2016—2021年的全球云指数中指出：接入互联网的设备数量将从2016的171亿增加到271亿。
每天产生的数据量也在激增，全球的设备产生的数据量从 2016年的218 ZB增长到2021年的847 ZB。
自2005年问世以来，云计算已经极大地改变了我们生活、工作和学习的方式。
例如软件即服务(SaaS)的应用如谷歌Apps、Twitter、Facebook、Flickr等已经在我们的日常生活中被广泛使用。
此外，为支持云服务而开发的可扩展基础设施以及处理引擎也显著影响着业务的运行方式，如谷歌文件系统、MapReduce、Apache Hadoop、Apache Spark等。
物联网于1999年首次引入社区以进行供应链管理，然后“无需人工干预即可制作计算机感知信息”的概念被广泛应用于其他领域，例如：医疗保健、家庭、环境和交通工具。
现在有了物联网，我们将进入后云端时代，我们生活中的事物将产生大量的数据，并且许多应用程序还将部署在网络边缘以使用这些数据。
根据思科全球云指数的估计，到2019年由人，机器和事物产生的数据将达到500 ZB，但是到那时，全球数据中心IP流量将仅达到10.4 ZB。
到2019年，物联网创建的数据中的45%将在接近网络的地方或网络边缘被存储、处理、分析和操作。
思科互联网业务解决方案集团预测，到2020年将有500亿的事物连接到互联网。
物联网应用可能会要求极快的响应时间，数据的私密性等等。
如果把物联网产生的数据传输给云计算中心，将会加大网络负载，网路可能造成拥堵，并且会有一定的数据处理延时。
云计算的效率不足以支持这些应用程序的计算任务需求。
传统的云计算模型是将所有数据通过网络上传至云计算中心，利用云计算中心的超强计算能力来集中解决应用的计算需求问题。
然而，云计算的集中处理模式存在难以满足万物互联实时性需求所需带宽，云计算中心数据安全和隐私问题以及云服务器运行能耗较大等问题。
工业物联网应用介绍
物联网的主要技术
物联网技术”的核心和基础仍然是“互联网技术”，是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种 网络技术;其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。在物联网应用中 有五项关键技术。
网络通信技术
网络通信技术包含很多重要技术，其中M2M技术最为关键
传感器技术
传感器是摄取信息的关键器件，它是物联网中不可缺少的信息采集手段 RFID,该技术利用射频信号通过空间电磁耦合实现无接触信息传递并通过所传 递的信息实现物体识别
“互联网概念”的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，进
行信息交换和通信的一种网络概念。 目前，国际上公认的物联网是指通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球 定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互 联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、 跟踪、监控和管理的一种网络。
低延时
规模大
统 一 管 控
雾特 雾 点 特点
兼容性
高 移 动 性
云端联动
云计算也有局限
云计算技术往往采用集中式服务模式，即所有的服务响应、数据分析和决策控制等功能都集中在云计算中心。如果把智能物联网比 作一家公司，云计算模式相当于由最高管理者（比如总裁）处理一切事务、作出所有决策，而一线工作人员和中层干部分别负责收 集和传递全部数据，他们都没有进行分析、判断和决策的能力或权限。 很显然，云计算依赖于海量数据的实时采集和宽带网络的快速传输，再利用计算资源、智能算法和同步处理能力都非常集中的巨 大优势，提供全局性数据分析、战略性策略规划和系统性决策优化。但另一方面，云计算中心不但建设成本和运营费用高昂，而且 空间上距离数据产生的实际位置往往较远，也常受到数据采集不同步、通信数据包丢失、传输路径拥堵等因素影响，易发生数据处 理、信息提取和智能决策的时延周期较长，关键性能指标的波动大、预测难等问题。此外，云计算系统的抗毁性较弱，即云计算中 心受到安全攻击时，整个系统会瘫痪并且很难快速恢复。 雾计算延伸了云计算 作为云计算的延伸和拓展，雾计算技术充分挖掘和利用用户周边和通信网络中的资源，通常采用便捷灵活的 分散式服务，可以实现低成本、本地化的实时数据分析和智能控制优化。就好比在公司里，处于不同层级的人员具有不同的数据分 析、任务处理和决策控制的能力和权限，一线工作人员擅长收集数据，负责完成本地数据压缩、信息提取和异常事件监测；中层干 部不仅负责上传下达的信息通信管道，而且能够分析和处理更大区域范围内的复杂数据，做出及时而准确的决策；最高管理者拥有 最广控制范围、最多信息来源、最强分析智能、最大存储空间和最高决策权力，负责全局核心数据的统筹分析和处理、异常诊断和 溯源、隐患预测和搜寻、知识发现和创造、长期规划和战略决策等重要任务。 相比云计算模式，雾计算模式更能充分发挥不同位置、不同层次节点的能力和作用，更能体现广泛物联网应用和服务的智能化和 高效率。现实中，并非所有的数据都需要传输到远方的云计算中心，并非所有的服务都需要超强计算能力和存储空间。于是，雾计 算在节约时间、资源和成本的同时，显著提升了服务质量和用户体验。雾计算的主要优势包括：更短的服务响应时间、更强的本地 化计算能力、更少的数据传输负载、更安全的分散式服务架构，以及更快更精准的分析、决策和控制机制。 云计算中心建设成本和运 营费用高昂
基于雾计算的电力信息高效存储与共享算法
第４６卷第１期２０２４年１月沈 阳 工 业 大 学 学 报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ ４６Ｎｏ １Ｊａｎ ２０２４收稿日期：２０２２－０４－１１基金项目：国家自然科学基金项目（５２０７７１４６）；国网西南分部应用建设项目（７１９９９８２１Ｎ００５）。
作者简介：刘成江（１９８２—），男，四川宜宾人，高级工程师，硕士，主要从事信息通信和电力系统自动化等方面的研究。
檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪殏殏殏殏电气工程 ＤＯＩ：１０．７６８８／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１６４６．２０２４．０１．０１基于雾计算的电力信息高效存储与共享算法刘成江１，２，张千千２，黎 燕１，２，张 洪２（１ 四川大学电气工程学院，四川成都６１００６５；２ 国家电网有限公司西南分部，四川成都６１００４１）摘 要：针对电力信息数据量较大且存储速度较慢的问题，提出了一种基于雾计算的电力信息存储与共享方法。
该方法包含了基于差分同步的数据存储方式与基于雾计算的组合数据共享机制。
数据存储方法将一部分数据的计算和存储工作转移到雾服务器中，以减少云计算平台的工作负载，从而实现更高效的数据存储；组合数据共享机制通过在雾端建立虚拟化数据共享机制来防止电力信息数据的丢失、损坏及恶意修改。
仿真实验与结果表明，该方法能显著减少云服务器的响应次数，进而减轻云计算的负担，具有更高的数据恢复率，相比于传统方法，所提方法可实现高效、安全的电力信息存储及共享。
关 键 词：云数据；数据存储；数据安全；雾计算；组合共享；数据共享；差分同步；虚拟化中图分类号：ＴＭ７６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１０００－１６４６（２０２４）０１－０００１－０６ＥｆｆｉｃｉｅｎｔｓｔｏｒｉｎｇａｎｄｓｈａｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｐｏｗｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｆｏｇｃｏｍｐｕｔｉｎｇＬＩＵＣｈｅｎｇｊｉａｎｇ１，２，ＺＨＡＮＧＱｉａｎｑｉａｎ２，ＬＩＹａｎ１，２，ＺＨＡＮＧＨｏｎｇ２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６５，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＢｒａｎｃｈｏｆＳｔａｔｅＧｒｉｄＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００４１，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｐｏｗｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄａｔａａｎｄｓｌｏｗｓｔｏｒａｇｅｓｐｅｅｄ，ａｓｔｏｒｉｎｇａｎｄｓｈａｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｐｏｗｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｆｏｇｃｏｍｐｕｔｉｎｇｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃｏｎｓｉｓｔｅｄｏｆａｄａｔａｓｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎａｎｄａｃｏｍｂｉｎｅｄｄａｔａｓｈａｒｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｂａｓｅｄｏｎｆｏｇｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ａｍｏｎｇｔｈｅｍ，ｔｈｅｄａｔａｓｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｄｐａｒｔｏｆｔｈｅｄａｔａｃｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄｓｔｏｒｉｎｇｗｏｒｋｔｏｔｈｅｆｏｇｓｅｒｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｂｙｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｗｏｒｋｌｏａｄｏｆｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄａｃｈｉｅｖｉｎｇｍｏｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄａｔａｓｔｏｒａｇｅ．Ｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｄａｔａｓｈａｒｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｐｒｅｖｅｎｔｅｄｔｈｅｌｏｓｓ，ｄａｍａｇｅａｎｄｍａｌｉｃｉｏｕｓｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄａｔａｂｙｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇａｖｉｒｔｕａｌｉｚｅｄｄａｔａｓｈａｒｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｎｔｈｅｆｏｇｅｎｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｎｄｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｌｏｕｄｓｅｒｖｅｒｓ，ｔｈｕｓｒｅｄｕｃｅｔｈｅｂｕｒｄｅｎｏｆｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｆｏｒａｈｉｇｈｅｒｄａｔａｒｅｃｏｖｅｒｙｒａｔｅ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎａｃｈｉｅｖｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｓａｆｅｐｏｗｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｔｏｒｉｎｇａｎｄｓｈａｒｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｌｏｕｄｄａｔａ；ｄａｔａｓｔｏｒａｇｅ；ｄａｔａｓｅｃｕｒｉｔｙ；ｆｏｇｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｃｏｍｂｉｎｅｄｓｈａｒｉｎｇ；ｄａｔａｓｈａｒｉｎｇ；ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ；ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ 随着互联网与物联网技术的快速发展，电力系统开始使用大量的传感器设备对电网运行状态进行监测，由此产生了海量数据［１］。
云计算与雾计算
雾计算定义与特点
雾计算是一种分布式计算技术，将计算节点部署在靠近数据 源的网络边缘，以减少数据传输延迟和提高数据处理效率。 雾计算具有低延迟、高可用性、本地化数据处理等特点。
雾计算和云计算在数据处理和 应用方面各有优势，未来，两 者将形成互补关系，共同为企 业提供更加全面和高效的数据 处理和应用服务。
安全性将是雾计算发展的 重要挑战
随着雾计算的普及，安全问题 也日益突出。未来，雾计算技 术的发展将重点关注安全性和 隐私保护方面的问题。
05
云计算与雾计算面临的挑战与解决方案
雾计算
由于边缘设备和终端设备的计算能力有限，主要适用于轻量级计算任务和实时 数据处理。
03
云计算与雾计算的应用场景
云计算应用场景
01
02
03
04
企业数据存储和管理
云计算为企业提供高效、安全 的数据存储和管理服务，降低 IT成本和风险。
软件开发与测试
云计算平台提供强大的计算和 存储资源，支持软件开发、测 试和部署。
云计算与雾计算
汇报人:
202X-12-27
目
CONTENCT
录
• 云计算与雾计算概述 • 云计算与雾计算的区别 • 云计算与雾计算的应用场景 • 云计算与雾计算的未来发展 • 云计算与雾计算面临的挑战与解决
方案
01
云计算与雾计算概述
云计算定义与特点
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过虚拟化技术将计算资 源（如服务器、存储设备和应用程序）汇集到一个虚拟的云中， 然后通过网络对外提供服务。云计算具有弹性可扩展、高可用性 、按需付费等特点。
雾计算 数据集
雾计算数据集雾计算是一种将计算资源和数据存储推向网络边缘的新兴技术。
它将云计算的概念延伸到边缘设备，使得数据处理更加高效和快速。
本文将介绍雾计算的基本概念、优势和应用，并对相关数据集进行分析和讨论。
一、雾计算的基本概念雾计算是一种分布式计算模型，将计算和存储资源推向网络边缘，以满足边缘设备对实时性和低延迟的需求。
它可以将数据处理和应用部署在离用户更近的地方，从而提高响应速度和用户体验。
相比于传统的云计算模型，雾计算更加灵活和高效。
二、雾计算的优势1. 低延迟：由于雾计算将数据处理推向边缘设备，可以减少数据传输的距离和时间，从而降低延迟，提高实时性。
2. 高可靠性：雾计算采用分布式的计算和存储模型，可以实现资源共享和冗余备份，提高系统的可靠性和容错性。
3. 高安全性：由于雾计算将数据处理在边缘设备上进行，可以实现数据的本地处理和加密传输，提高数据的安全性和隐私保护。
三、雾计算的应用1. 物联网：雾计算可以将数据处理和应用部署在物联网设备上，实现实时监测和控制，例如智能家居、智能城市等。
2. 边缘计算：雾计算可以将数据处理和应用部署在边缘服务器上，实现快速响应和高效计算，例如视频监控、智能交通等。
3. 移动互联网：雾计算可以将数据处理和应用部署在移动设备上，实现离线计算和个性化服务，例如移动办公、移动支付等。
四、雾计算的数据集分析现有的雾计算数据集主要集中在物联网、边缘计算和移动互联网领域。
这些数据集包含了大量的传感器数据、网络流量数据和移动设备数据等，可以用于开展相关的研究和应用。
1. 物联网数据集：物联网数据集主要包含传感器数据，例如温度、湿度、光照等。
这些数据可以用于分析环境变化、预测天气、优化能源消耗等。
2. 边缘计算数据集：边缘计算数据集主要包含网络流量数据，例如网站访问量、数据传输速度等。
这些数据可以用于分析网络性能、优化数据传输、提高用户体验等。
3. 移动互联网数据集：移动互联网数据集主要包含移动设备数据，例如用户位置、应用使用量等。
fog aware density evaluator算法
fog aware density evaluator算法1. 引言1.1 概述本文介绍了一种名为fog aware density evaluator的算法，该算法用于评估雾计算环境中的密度。
随着物联网（IoT）和边缘计算的兴起，越来越多的设备和传感器被部署在边缘网络中。
这些设备产生大量数据，并需要在边缘节点进行处理和分析。
然而，边缘节点的资源有限，因此如何有效地利用这些资源成为一个重要问题。
本文提出的fog aware density evaluator算法可以帮助判断不同区域内设备密度，并根据密度分布智能地决策数据处理任务的分配。
1.2 文章结构本文总共包含5个部分，除此引言部分外，还包括：算法背景、Fog Aware Density Evaluator算法原理、实验设计和结果分析以及结论与展望。
接下来将逐一介绍每个部分内容。
1.3 目的本文旨在介绍fog aware density evaluator算法并探讨其在雾计算领域中的应用。
首先，我们将对物联网（IoT）和边缘计算进行简要概述，并介绍雾计算的基本概念和特点。
然后详细阐述fog aware density evaluator算法的原理，包括基本思想、数据收集与处理方法、算法步骤和流程描述等。
接下来，我们将设计实验并使用相应的数据集进行测试，通过结果分析和对比评估来验证该算法的性能。
最后，在结论部分总结研究成果，并讨论开发过程中存在的问题和限制性因素，给出进一步扩展与改进方向的展望。
以上是“1. 引言”部分内容的详细清晰说明，请根据需要自行修改或补充相关内容。
2. 算法背景2.1 IoT和边缘计算简介物联网（IoT）是指通过互联网自动连接、通信以及互操作的各种物理设备，它们能够收集和交换数据。
边缘计算是一种分布式计算范式，它将数据处理和存储功能从中心化的云服务迁移到接近数据源的本地网络边缘。
这两个概念已经在现代计算架构中扮演了重要角色。
基于雾计算的计算资源分配方案
基于雾计算的计算资源分配方案汤琳煜; 蒋加伏; 谷科【期刊名称】《《计算机工程与应用》》【年(卷),期】2019(055)019【总页数】9页(P96-104)【关键词】雾计算; 任务调度; 计算资源分配; 匹配策略【作者】汤琳煜; 蒋加伏; 谷科【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙 410114【正文语种】中文【中图分类】TP3931 引言随着网络技术的蓬勃发展，云计算凭借其强大的计算和存储能力，得到了广泛的发展与应用，成为当前相当流行的范式。
然而，由于终端设备的爆炸式增长以及云供应商与终端用户之间较大的物距离，云计算集中式地处理大量数据的模式需要面对网络拥塞、较大的网络延迟以及较高的运营成本等问题。
对于一些时间敏感的应用，需要一种新的体系结构快速响应底层设备的需求。
2011 年，思科公司首次提出了雾计算的概念[1]，在用户和云服务层之间增加一个雾层，利用距离用户较近的雾层中的设备提供有弹性的计算资源（如图1 所示）。
雾计算靠近终端用户，拥有稠密的地理分布，支持移动性、低延迟性、位置感知、异构性，包括终端用户设备、接入设备、智能路由、交换机等都可以成为雾设备（节点）[2]。
与云计算类似，雾计算是基于网络的计算模式，它通过互联网上的雾节点提供数据共享、计算、存储等服务。
云计算是一种相对集中的计算模型，利用核心网络中强大的资源处理来自网络环境的请求，在实现高速计算存储等功能的同时也带来了更大的网络延迟等问题。
而雾计算则是一种具有更广泛分布式部署的处理环境，数据的存储和处理更依赖边缘设备，充分利用边缘网络中的资源提供更有效的服务。
相较于边缘计算，雾计算更充分地利用了网络丰富的结构，而不单依赖于单独的边缘节点。
因此，雾计算环境需要大量的边缘设备为用户提供更有效的服务，雾计算的用户通常需要为此支付一定的费用，计算服务设备则可以通过出借自身多余的计算资源来获得一定的收益奖励[3]。
图1 雾计算结构近年来，雾计算逐渐吸引了越来越多学者的关注和研究。
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雾计算与智能电网
摘要
雾计算的概念在2011年被人提出，在2012年被作了详细定义。
与云计算相同，雾计算也定义得十分形象。
云是高高的天上，十分抽象，而雾则接近地面，与你我同在。
雾计算没有强力的计算能力，只有一些弱的，零散的计算设备。
雾是介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型。
当人们发现云计算时，十分兴奋，准备加以利用，但接下来却发现实施起来很困难，数据中心现有的发展阶段根本满足不了云计算这个高层计算算法，随之人们开始寻求一个硬件要求不那么高的计算方法。
也有人提出雾计算，更加强调边缘计算设备的作用，其含义是希望计算要在物理节点上分散，而不是集中。
本文简单介绍了雾计算的概念以及其应用。
关键词：雾计算，云计算，智能电网
雾计算与云计算
雾计算是以个人云，私有云，企业云等小型云为主，这和云计算完全不同。
云计算是以社会公有云，IT运营商服务为主的。
换而言之雾计算以量制胜，强调数量，不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。
云计算则强调整体计算能力，一般由一堆集中的高性能计算设备完成计算。
雾计算扩大了云计算的网络计算模式，将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘，从而更加广泛地应用于各种服务。
雾计算有几个明显特征：低延时和位置感知，更为广泛的地理分布，适应移动性的应用，支持更多的边缘节点。
这些特征使得移动业务部署更加方便，满足更广泛的节点接入。
现在国家在大力发展物联网，物联网发展的最终结果就是将所有的电子设备，移动终端，家用电器等等一切都互联起来，这些设备不仅数量巨大，而且分布广泛，只有雾计算才能满足，现实的需求对雾计算提出了要求，也为雾计算提供了发展机会。
有了雾计算才使得很多业务可以部署。
比如：车联网。
车联网的应用和部署要求有丰富的连接方式和相互作用。
车到车，车到接入点（无线网络，3G，LTE，智能交通灯，导航卫星网络等），接入点到接入点。
雾计算能够为车联网的服务菜单中的信息娱乐，安全，交通保障等服务。
智能交通灯特别需要对移动性和位置信息的计算，计算量不大，反对时延要求高，显然只有雾计算最适合。
试想如果城市中的所有交通灯都需要有数据中心云计算来统一计算而指挥所有交通灯，这样不仅不及时也容易出错。
智能交通灯本意是根据车流量来自动指挥车辆通行，避免无车遇红灯时，也要停车等到绿灯再走，那么实时计算非常重要，所以每个交通灯自己都有计算能力，从而自行完成智能指挥，这就是雾计算的最大优势。
与云计算相
比，雾计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。
雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。
数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。
所以，云计算是新一代的集中式计算，而雾计算是新一代的分布式计算，符合互联网的“去中心化”特征。
雾计算不像云计算那样，要求使用者连上远端的大型数据中心才能存取服务。
除了架构上的差异，云计算所能提供的应用，雾计算基本上都能提供，只是雾计算所采用的计算平台效能可能不如大型数据中心。
人们普遍认为未来计算功能将完全放在云端。
然而，将数据从云端导入、导出实际上比人们想象的要更为复杂和困难。
由于接入设备（尤其是移动设备）越来越多，在传输数据、获取信息时，带宽就显得捉襟见肘。
随着物联网和移动互联网的高速发展，人们越来越依赖云计算，联网设备越来越多，设备越来越智能，移动应用成为人们在网络上处理事务的主要方式，数据量和数据节点数不断增加，不仅会占用大量网络带宽，而且会加重数据中心的负担，数据传输和信息获取的情况将越来越糟。
因此，搭配分布式的雾计算，通过智能路由器等设备和技术手段，在不同设备之间组成数据传输带，可以有效减少网络流量，数据中心的计算负荷也相应减轻。
雾计算可以作为介于M2M（机械交互）网络与云计算之间的计算处理，以应对M2M网络产生的大量数据——运用处理程序对这些数据进行预处理，以提升其使用价值。
雾计算不仅可以解决联网设备自动化的问题，更关键的是，它对数据传输量的要求更小。
雾计算可促进云数据中心内部运作，有利于提高本地存储与计算能力，消除数据存储及数据传输的瓶颈。
雾计算与智能电网
起初雾计算最早应用于智能信号灯，近几年来人们把目光投到了智能电网上。
利用数据分层我们可以更好的理解雾计算在智能电网中的作用。
在网络的边缘的雾数据收集器采集来自电网探测器和设备传来的数据。
一些数据涉及到需要实时处理的继电保护和控制环业务，换而言之，这些业务对时延非常敏感（毫秒级）。
雾计算低延时的特性完美的满足了电网通信的需求。
雾计算体系的第一层为机械对机械交互层（M2M）。
此层的主要作用为收集，过滤，处理数据，并根据数据对上一层发生器发出控制命令。
第二三层为可视化报告层，也被称作人机交互层。
在此阶段数据通过可视化的途径传达到操作人员面前，操作人员可根据具体情况做出下一步指示。
人机交互的机制所需的时间从几秒钟到几分钟，甚至几天不等，因此雾计算系统必须要支持多种储存方式，如底层数据的暂时储存，上层数据的半永久储存等等。
研究表明数据的分层越高则覆盖的地理范围也就越大，随之数据处理的时间也越长。
随着地理覆盖范围的增大，最终以云的形式形成全球覆盖。
在云端数据得到永久的存储。
这些数据作为商业智能分析的基础对人类发展有巨大作用。