边缘计算、雾计算、云计算区别几何
云计算中的雾计算
雾计算其实雾计算是在云计算的基础之上提出来的，首先，我们先了解一下云计算。
云计算特性:虚拟化和自动化服务器，存储介质，网络等资源都可以随时替换所有的资源都由云端统一管理高度的伸缩性以满足业务需求集中于将服务传递给业务.雾计算（对比云计算）如上面所提，“云计算”，是把大量数据放到“云”里去计算或存储，解决诸如电脑或手机存储量不够，或者是运算速度不够快的问题。
在终端和数据中心之间再加一层，叫网络边缘层。
如再加一个带有存储器的小服务器或路由器，把一些并不需要放到“云”的数据在这一层直接处理和存储，以减少“云”的压力，提高了效率，也提升了传输速率，减低了时延，这个工作原理其实就可以理解为：雾计算雾计算的原理与云计算一样，都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。
但是雾计算相比于云计而言算要把所有数据集中运输到同一个中心，雾计算的模式是设置众多分散的中心节点，即所谓“雾节点”来处理，这样能够让运算处理速度更快，更高效得出运算结果。
云计算重点放在研究计算的方式，雾计算更强调计算的位置。
雾计算相较云计算更贴近地面！更具体些说，它们在网络拓扑中的位置不同！雾计算和云计算实际上又存在有很多相似之处：如都基于虚拟化技术，从共享资源池中，为多用户提供资源服务等。
相对于云计算来说，雾计算离产生数据的地方更近，“雾比云更贴近地面”的说法不是没有道理的！如果说CDN是弥补TCP/IP本地化缓存问题，那么雾计算就是弥补云计算本地化计算问题！雾计算 VS 云计算有以下几个明显的特点：更轻压：计算资源有限相比较云平台的构成单位——数据中心，雾节点更加轻！雾计算能够过滤，如聚合用户消息（如不停发送的传感器消息），只将必要消息发送给云，减小核心网络压力更低层：雾节点在网络拓扑中位置更低，拥有更小的网络延迟（总延迟=网络延迟计算延迟），反应性更强更可靠：雾节点拥有广泛的地域分布，为了服务不同区域用户，相同的服务会被部署在各个区域的雾节点上，使得高可靠性成为雾计算的内在属性，一旦某一区域的服务异常，用户请求可以快速转向其他临近区域，获取相关的服务。
雾计算技术及其物联网应用
物联网雾计算技术及其物联网应用郭奕星（中国移动通信集团设计院有限公司上海分公司，上海 200060）摘 要：云计算是新一代的集中式计算，而雾计算则是新一代的分布式计算。
介绍了雾计算的概念，分析了雾计算与云计算、边缘计算的区别，然后详细阐述了雾计算的技术架构，包括雾计算的层次结构、系统结构、软件结构、关键点，最后探讨了雾计算技术在中国移动通信集团物联网OneNet平台中的应用。
关键词：雾计算；云计算；物联网；OneNet中图分类号：TP393.4文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2018056Discussion on fog computing technologyand its application in IoTGUO YixingShanghai Branch of China Mobile Group Design Institute Co., Ltd., Shanghai 200060, ChinaAbstract: Cloud computing is a new generation of centralized computing, and fog computing is a new generation of distributed computing. The concept of fog computing was introduced, the difference between fog computing and cloud computing/edge computing was analyzed, and then the technical architecture of fog computing was elaborated, including hierarchical structure, system structure, software structure and key point of fog computing, and the applica-tion of fog computing technology in China Mobile Group OneNet platform was discussed.Key words: fog computing, cloud computing, internet of things, OneNet1 引言1.1 雾计算是什么随着物联网应用的深入，采用云计算架构的物联网应用系统凸显了其不足，主要有以下几方面。
边缘计算
1 边缘计算边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
1.1 从分布式数计算开始对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。
这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。
由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
1.2 边缘计算vs云计算无论是云、雾还是边缘计算，本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式。
严格讲，雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别，都是在接近于现场应用端提供的计算。
就其本质而言，都是相对于云计算而言的。
边缘计算的范式，从二者的计算范式可以看出来，边缘侧的数据计算，一下子变得丰富起来。
这里产生了全新的想象空间。
1.3 物联网应用催生全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。
而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。
事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。
一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。
边缘计算在整个计算中的位置：根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。
因此，物联网的大规模应用也开始加速。
因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
Gartner技术成熟曲线边缘计算边缘计算的架构在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology）。
云计算的云边缘计算和雾计算
云计算的云边缘计算和雾计算随着云计算技术的快速发展，云边缘计算和雾计算已经成为热门的计算模式。
这两种技术旨在提高云计算的效率，减少数据的延迟和网络的负载，同时还能确保数据的安全性和稳定性。
云边缘计算是一种分布式计算架构，可以将数据处理和计算任务分布到网络边缘的设备上。
这样做可以减少数据的传输时间和网络延迟，提高计算的效率和速度。
云边缘计算可以通过各种设备和传感器来收集数据，并通过分布式处理的方式对数据进行分析和处理。
这种技术可以广泛应用于智能交通、智能制造、智能城市等领域。
与云边缘计算相似的还有雾计算。
雾计算也是一种分布式计算模式，通过将数据传输到网络边缘的设备上来加速数据的处理和计算。
不同的是，雾计算更加注重对数据的安全性和稳定性。
雾计算可以将数据处理和存储在网络边缘的设备上，这样可以避免数据在网络传输过程中被窃取或篡改。
同时，雾计算还可以对数据进行实时监控和分析，确保数据的稳定性和可靠性。
这种技术可以广泛应用于物联网、智能家居、智能医疗等领域。
云边缘计算和雾计算的出现可以极大地提高云计算的效率和可靠性。
这种技术可以分散云计算的压力，减少网络的延迟和负载，提高计算的速度和效率。
同时，云边缘计算和雾计算还可以确保数据的安全性和稳定性，避免数据在网络传输过程中被窃取或篡改。
然而，云边缘计算和雾计算还存在一些挑战和难题。
首先，这种技术需要大量的设备和传感器来收集和处理数据，这需要大量的投资和成本。
其次，云边缘计算和雾计算需要高度复杂的系统架构和算法，这需要大量的技术人员和专业知识。
最后，云边缘计算和雾计算还存在一些安全和隐私问题，这需要采用相应的安全策略和措施来解决。
总的来说，云边缘计算和雾计算是一种新的计算模式，可以极大地提高云计算的效率和可靠性。
这种技术可以广泛应用于各种领域，如智能交通、智能制造、物联网等。
虽然存在一些挑战和难题，但相信随着技术的不断发展和完善，云边缘计算和雾计算必将为我们带来更多的便利和利益。
云计算边缘计算雾计算区别
云计算边缘计算雾计算区别云计算：云计算是将计算和存储资源集中在远程数据中心，并通过互联网提供服务和资源的模型。
云计算通过虚拟化技术将资源分配给用户，以实现灵活性、可扩展性和高性能。
用户可以根据需要快速获取计算和存储资源，而无需直接管理这些资源。
云计算提供了各种服务模型，包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。
边缘计算：边缘计算是一种将计算和存储资源推向接近终端设备的模型。
边缘计算将计算能力移动到离数据源最近的地方，以减少数据传输的延迟和带宽压力。
边缘计算的目标是提供实时数据处理和低延迟的服务。
边缘计算通常在本地设备、边缘服务器和边缘网关上执行计算任务，使得数据可以在边缘处理，而不需要将其发送到中心数据中心进行处理。
雾计算：雾计算是介于云计算和边缘计算之间的一种计算模型。
它将计算和存储资源部署在相对接近数据源的离散节点上。
雾计算可以在边缘设备、边缘服务器和数据中心之间建立连接。
雾计算提供了一种灵活的计算架构，可以在边缘和云之间自动移动计算任务。
这种模型可以更好地处理数据的实时性、安全性和隐私性问题。
1.资源位置和分布：云计算将计算和存储资源集中在中心数据中心，边缘计算将资源推向接近终端设备的地方，而雾计算则在中心数据中心和边缘设备之间分布资源。
2.延迟和带宽：由于云计算需要将数据传输到远程数据中心进行处理，因此可能会产生较大的延迟和带宽压力。
边缘计算和雾计算则可以减少延迟，提供实时数据处理和低延迟的服务。
3.实时性：云计算适用于对实时性要求不高的任务，例如批处理作业。
边缘计算和雾计算则更适合处理对实时性要求较高的任务，例如物联网设备和自动驾驶车辆。
4.数据隐私和安全性：由于云计算将数据存储在远程数据中心，因此可能会带来一定的隐私和安全风险。
边缘计算和雾计算可以将数据在本地处理，减少了数据传输的风险。
5.可扩展性和灵活性：云计算具有很强的可扩展性和灵活性，用户可以根据需要快速获取计算和存储资源。
雾计算技术
雾计算技术雾计算技术是一种新兴的计算模式，旨在将计算资源从传统的集中式数据中心转移到更靠近数据源的边缘设备上。
这种技术的出现，为解决传统云计算模式面临的延迟、带宽消耗、数据安全等问题提供了新的解决方案。
本文将从雾计算技术的定义、特点、应用场景和发展前景等方面进行探讨。
一、雾计算技术的定义雾计算（Fog Computing）是一种分布式计算模式，其核心思想是将计算资源和存储资源从云端数据中心延伸到边缘设备上，实现在边缘设备上进行数据处理、分析和存储的能力。
与传统的云计算模式相比，雾计算将计算和存储资源下沉到边缘，与数据源更加接近，从而降低了延迟、减少了带宽消耗，并提供了更好的数据安全性。
1. 边缘计算：雾计算将计算资源下沉到边缘设备上，实现在离数据源更近的位置进行计算和存储，大大降低了数据传输的时延。
2. 分布式架构：雾计算采用分布式架构，将计算任务分散到多个边缘设备上执行，提高了计算效率和系统的可靠性。
3. 自适应性：雾计算系统能够根据网络和计算资源的变化自动调整任务的分配和调度，保证系统的高效运行。
4. 数据安全性：雾计算将数据处理和存储放置在边缘设备上，减少了数据在传输过程中的风险，提高了数据的安全性。
三、雾计算技术的应用场景1. 物联网：物联网中的大量传感器和设备产生的海量数据可以通过雾计算技术进行实时处理和分析，实现智能化的监测和控制。
2. 车联网：雾计算可以将车载设备上的计算任务下沉到车辆边缘，实现实时的数据处理和决策，提高车联网系统的安全性和效率。
3. 工业自动化：雾计算可以将工业控制系统中的计算任务下沉到生产线边缘设备上，实现实时监控和故障预警，提高工业生产的效率和安全性。
4. 城市管理：通过雾计算技术，可以实现城市中各种传感器数据的实时处理和分析，为城市管理者提供更准确的决策依据，提高城市管理的效率和质量。
四、雾计算技术的发展前景随着物联网、车联网等新兴技术的迅猛发展，对计算和存储资源的需求越来越大，传统的云计算模式已经无法满足实时性和安全性的要求。
用奥卡姆剃刀原理帮你理解云计算和边缘计算
用奥卡姆剃刀原理帮你理解云计算和边缘计算最近几年，经常冒出来一些新词，比如云计算和边缘计算。
但相关的内容介绍往往又比较务虚，让人看了更加不知道它们都是什么。
今天，就依照奥卡姆剃刀原理，帮你理解一下云计算和边缘计算。
云计算可能还是你相对熟悉的概念。
通俗来说，就是把计算任务从本地挪到远程，往往是挪到一个大的计算中心。
在那里完成计算之后，再把计算结果返回本地。
这样本地就不用部署很强的硬件搞计算了。
而边缘计算的介绍大都说，这是把一部分计算任务放在分散各处的本地去完成，这样可以减少云服务器的计算压力，也能缓解传输带宽上的压力。
然后再套上其他流行词，比如边缘计算特别适用于物联网、车联网、AR / VR 等应用场景。
这样的介绍，往往让思维正常的人感到困惑：云计算和边缘计算的宣传话术难道这么精神分裂吗？一分钟前还说，把计算放在云端好处多多；而一分钟后又说，把计算放在本地缓解压力。
这到底是因为什么呢？其实，那些话都没有错，只不过都没有按照奥卡姆剃刀的原理进行阐述，所以看上去好像是在背课文。
奥卡姆剃刀原理并不是一个科学原理，它没有数学或者实验的证明，而是一个美学和价值观上的追求，经常被描述为“如非必须，勿增实体”。
只不过科学进展通常也都是在山穷水尽的时候喷涌而出的，于是往往就和奥卡姆剃刀原理有着同样的价值观，所以科学界也欣赏这样的价值观。
为什么要有云计算？首先，我们按照“如非必须，勿增实体”的逻辑来理解一下云计算。
为什么一定要把计算任务放在远端的服务器上呢？因为有些任务的执行，必须是多点采集数据，然后再把多点数据汇集在一起，计算一番，计算后的那个结果才有价值。
比如，在早晚高峰时城区各处道路的拥堵状况的显示。
必然需要成千上万辆车实时汇报自己的位置，然后画出它们的动态分布情况。
最后再用图形界面在一张地图上把车辆密度渲染出来。
这样的任务，是不可能在某个行驶的汽车里完成的，而是需要上传到一个终端。
同样的，监控街区里有没有在逃分子，那些摄像头采集的数据也都需要挨个分析，通过人脸识别比对出犯罪分子。
边缘计算与云计算的区别与联系
边缘计算与云计算的区别与联系边缘计算（Edge Computing）和云计算（Cloud Computing）是当今信息技术领域备受关注的两大概念。
它们在不同的场景下发挥着重要作用，各自具有独特的优势和特点。
本文将就边缘计算与云计算的区别与联系展开探讨。
一、边缘计算与云计算的概念边缘计算是一种分布式计算范式，它将数据处理的重点从中心化的云端向网络边缘移动，即将计算资源和数据存储靠近数据源头，以减少数据传输时延和带宽占用。
边缘计算强调在数据产生的地方就近进行数据处理和分析，提高数据处理的效率和实时性。
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将数据存储和处理任务交给云端的大型数据中心来实现。
用户可以通过互联网按需获取计算资源和存储空间，实现数据的共享和灵活调度。
云计算强调集中管理和资源共享，为用户提供高效、可靠的计算服务。
二、边缘计算与云计算的区别1. 数据处理位置不同：边缘计算将数据处理的重点放在数据产生的地方，即网络边缘设备上，减少数据传输时延；而云计算将数据处理任务集中在云端的大型数据中心中进行。
2. 数据处理方式不同：边缘计算强调实时性和低时延，数据在产生的地方就近进行处理，减少对网络带宽的依赖；云计算更注重数据的集中管理和资源共享，适合处理大规模数据和复杂计算任务。
3. 应用场景不同：边缘计算适用于对实时性要求较高的场景，如物联网、智能制造等；云计算适用于大规模数据处理和存储的场景，如大数据分析、人工智能等。
4. 管理方式不同：边缘计算需要在边缘设备上部署更多的计算资源和存储空间，对设备的要求较高；云计算则通过云服务提供商来管理和维护计算资源，用户无需关心底层设备的细节。
三、边缘计算与云计算的联系1. 互补关系：边缘计算和云计算并不是相互排斥的关系，而是相辅相成的。
边缘计算可以在一定程度上减轻云端的压力，提高数据处理的效率和实时性；云计算则可以为边缘计算提供更强大的计算和存储支持，实现数据的集中管理和资源共享。
雾计算和边缘计算
雾计算和边缘计算随着物联网的不断进步，出现了雾计算和边缘计算这样的名词。
“雾计算”是一个比较新的词。
因为它比云更紧靠设备，故此表示为雾。
Cisco和其他公司提倡将其作为实现物联网的框架，在全球范围内采用。
边缘计算一词，则是长期用于表示云和设备之间的边界。
雾计算(FogCompuTIng)，其中数据，(数据)处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部存储在云中。
它是云计算的扩展理念。
思科(Cisco)提出。
因“云”而得名“雾”，是名句“雾是离地面更近的云”的来源。
雾计算不是由功能强大的服务器组成的，反而由功能较弱且分散的计算机组成的，它渗透到工厂，汽车，电器，路灯和人们物质生活中的各式各样用品。
边缘计算，指的是使用开放平台，该平台在紧靠事物或数据源的一端集成了网络，计算，存储和应用程序核心功能，并在附近提供最近端服务。
它的应用程序在边缘启动，以此产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务，应用程序智能，安全性和隐私保护方面的基本需求。
雾计算和边缘计算区别：首先，让我们浅谈雾计算。
它的处理能力，涵盖物联网设备在内的局域网中，该网络中的物联网网关或雾节点用在了数据收集，处理和存储。
在网关中收集来自多个来源的信息，并将处理后的数据发送回需要该数据的设备。
具有强大处理能力的单个设备从多个端点接收信息，并将处理后的信息传送到需要的地方的特点。
与边缘计算相比之下，雾计算具有更高的可伸缩性。
对于集中式处理设备，设想的网络是一个大型网络，可以从多个端点发送数据。
雾计算无需精确划分处理能力。
根据设备的功能，可以执行一些有限制的处理，但是更复杂的处理需要更积极地连接。
以吸尘器为例。
集中式雾节点(或物联网网关)继续从家里的传感器收集信息，并在监测到垃圾时启动真空吸尘器。
而边缘计算则是进一步提升了雾计算的“LAN中的处理能力”的理念，和处理能力更加接近数据源。
在中央服务器中分类后不执行该处理，但是在网络中的每个设备中执行该处理。
云计算中的边缘计算与雾计算
云计算中的边缘计算与雾计算云计算是一种基于互联网的技术模式，提供通过网络共享的计算资源和服务。
随着物联网技术的发展，边缘计算和雾计算作为云计算的延伸和扩展，逐渐引起了人们的关注和研究。
本文将介绍云计算中的边缘计算和雾计算的定义、特点及其在实际应用中的作用。
一、边缘计算的概念与特点边缘计算是一种将计算资源和数据推送到靠近数据源的边缘设备上进行处理和存储的模式。
与传统的集中式云计算相比，边缘计算更加注重数据的处理和决策靠近数据源，以降低延迟、提高响应速度。
边缘计算的特点主要包括以下几个方面：1. 分布式：边缘计算将计算资源分布到网络边缘的设备上，使得数据的产生、处理和存储更加分散，减轻了云端的负载压力。
2. 低延迟：由于边缘计算将计算任务在边缘设备上进行处理，大大减少了数据从设备到云端的传输时间，降低了延迟，提高了实时性。
3. 数据本地化：边缘计算将数据接近数据产生的地方进行处理和存储，避免了数据传输到云端的成本和风险，更好地保护了数据的隐私性和安全性。
4. 自主决策：边缘计算使边缘设备能够进行自主的决策和响应，减少了对云端的依赖，提高了系统的可靠性和稳定性。
二、雾计算的概念与应用场景雾计算是一种介于云计算和边缘计算之间的架构模式，通过在网络边缘的虚拟化层上提供计算、存储和网络服务。
雾计算主要用于解决边缘计算中的一些问题，如数据可靠性、网络带宽限制等。
雾计算的应用场景主要包括以下几个方面：1. 智能交通：雾计算可以在交通管理中应用，例如实时监测交通状况、调整信号灯时间、提供实时导航等，提高交通的效率和安全性。
2. 工业自动化：雾计算可以用于工业自动化系统中的远程监测和控制，例如实时监测设备状态、预测设备故障、远程调整参数等，提高生产效率和降低成本。
3. 智能家居：雾计算可以实现智能家居中的远程控制和管理，例如智能安防、智能家电控制、智能家居能耗监测等，提高家居生活的便捷性和舒适度。
4. 医疗健康：雾计算可以应用于医疗健康领域，例如远程医疗、医疗数据的实时监测与分析、智能医疗设备等，提高医疗服务的质量和便利性。
边缘计算的三种模式MEC微云和雾计算
边缘计算的三种模式MEC微云和雾计算边缘计算是一种将计算资源和服务移动到离用户设备更近的地方，以满足用户对实时性、低延迟和高带宽的需求的计算模式。
它通过将数据处理和分析功能从传统的云服务器移动到离用户更近的边缘设备上，提供了更快速的数据处理和实时响应能力。
在边缘计算的实践应用中，有三种常见的边缘计算模式：MEC（移动边缘计算）、微云和雾计算。
下面将对这三种模式进行详细介绍。
1.MEC（移动边缘计算）MEC是一种将处理和存储任务从云服务器移动到离用户设备较近的移动通信基站上的计算模式。
它利用基站上的计算和存储资源，为移动终端设备提供低延迟、高带宽和实时响应的服务。
在MEC中，移动终端设备可以将处理任务直接发送到基站上进行处理，而不需要将数据发送到远程的云服务器上。
这种模式可以大大减少数据传输和处理的延迟，并提高用户对实时应用和服务的体验。
2.微云微云是一种将云计算资源移动到离用户设备更近的边缘设备上的计算模式。
它可以将云服务器的计算和存储能力移植到边缘设备上，提供与传统云服务器相媲美的计算能力和服务。
在微云模式下，边缘设备可以运行一些轻量级的云计算平台，如边缘操作系统或边缘虚拟化平台，以提供计算和存储功能。
这种模式可以减少数据传输和处理的延迟，同时提高系统的弹性和可靠性。
3.雾计算雾计算是一种将计算和存储任务从云服务器移动到离用户设备更近的边缘设备上的计算模式。
它利用边缘设备上的计算和存储资源，为用户提供低延迟、高带宽和实时响应的服务。
在雾计算模式下，边缘设备可以像云服务器一样运行复杂的应用程序和服务，如视频监控、智能交通系统等。
这种模式可以减少数据传输和处理的延迟，并提高用户对实时应用和服务的体验。
总的来说，MEC、微云和雾计算都是边缘计算的重要模式，它们通过将计算资源和服务移动到离用户设备更近的地方，可以在满足用户对实时性、低延迟和高带宽的需求的同时，减少数据传输和处理的延迟，并提高用户体验和系统的弹性和可靠性。
云计算中的边缘计算与雾计算(八)
云计算中的边缘计算与雾计算云计算作为一种新兴的计算模式，正在逐渐改变着我们的生活和工作方式。
在云计算中，边缘计算和雾计算作为两种新兴的计算模式，正逐渐成为人们关注的焦点。
本文将从边缘计算和雾计算的概念、特点以及应用等方面来进行论述。
边缘计算是指在网络边缘设备上进行数据处理和存储的一种计算模式。
边缘计算的出现，主要是为了解决云计算模式中数据传输时延长的问题。
在云计算中，数据需要通过网络传输到云端服务器进行处理和存储，然后再将处理后的数据传输回来。
这个过程中，数据的传输时延会相对较长，尤其是对于一些对数据传输时延要求较高的应用场景，如工业自动化、智能交通等来说，这种传输时延会带来一定的不便。
边缘计算的出现，就是为了解决这一问题。
边缘计算将数据处理和存储的计算任务放在了网络边缘设备上，使得数据处理和存储更加近距离地与数据产生地点相结合，从而减小了数据传输时延。
雾计算是指在网络边缘设备和云端服务器之间进行数据处理和存储的一种计算模式。
雾计算是在边缘计算的基础上发展而来的，它将部分计算任务放在了网络边缘设备上，而将另一部分计算任务放在了云端服务器上，从而实现了边缘计算和云计算的结合。
雾计算的出现，更多地是为了解决云计算模式中数据传输时延长和数据隐私安全等问题。
通过雾计算，在解决数据传输时延长的同时，也可以更好地保护数据的隐私安全，因为部分计算任务是在网络边缘设备上进行的，用户的数据并不会全部传输到云端服务器上。
边缘计算和雾计算的出现，为云计算模式的发展带来了更多的可能性。
在实际应用中，边缘计算和雾计算被广泛地应用于工业自动化、智能交通、智能家居等各个领域。
在工业自动化中，边缘计算可以帮助实现设备之间的快速通信和数据处理，从而提高生产效率；在智能交通中，边缘计算可以帮助实现实时交通监控和管理，从而缓解交通拥堵问题；在智能家居中，边缘计算可以帮助实现设备之间的智能互联和控制，从而提高家居生活的便利性。
总的来说，边缘计算和雾计算作为云计算模式的新兴计算模式，正在逐渐改变着我们的生活和工作方式。
云计算和边缘计算的区别和联系
云计算和边缘计算的区别和联系当今时代，计算机技术已经成为了我们生活中不可或缺的一部分，而在计算机技术的发展中，云计算和边缘计算这两个概念逐渐成为了热点讨论的话题。
虽然两者经常被放在一起讨论，但是它们之间也有着一些不同点和联系。
接下来，我们就来探究一下云计算和边缘计算之间的区别和联系。
首先，云计算和边缘计算在硬件设备上有所不同。
云计算是基于互联网的计算资源服务，用户可以通过互联网来获取云计算提供的各种服务。
而云计算的计算资源主要是集中在远程的数据中心中，通过互联网传输到用户端。
与之不同的是，边缘计算更注重本地的计算资源，将计算和数据处理分散到各个终端设备。
这就要求边缘计算需要使用更为有效的算法来解决分散在终端的数据和计算资源不统一的问题。
其次，云计算和边缘计算在应用场景上也有所不同。
云计算更适合处理大规模数据和对计算速度要求不那么高的应用，例如在线存储、电子邮件、网站访问等。
而边缘计算更注重处理实时性要求高、对计算速度要求高的应用，例如物联网、自动驾驶、智能家居等。
在这些应用场景中，一定的延迟是无法承受的，因此边缘计算更适合在终端设备上处理数据和计算。
但是，云计算和边缘计算并不是互相排斥的两个概念，它们之间还存在着联系。
由于边缘计算的计算资源和数据处理都是分散在各个终端设备上的，因此如果直接将这些数据和计算结果传输到云端进行处理，会浪费大量的带宽资源。
因此，在一些需要处理大规模数据的场景下，边缘计算可以将部分计算结果上传到云端进行整合，并进一步进行分析和应用。
另外，云计算的服务器平台可以为边缘计算提供更好的基础设施和支持，包括网络架构、数据库、存储等，从而提升边缘计算的性能和可靠性。
综上，云计算和边缘计算虽然在很多方面有所不同，但是它们之间还存在着联系，可以相互补充。
在未来的发展中，云计算和边缘计算将会持续发挥巨大的作用，并为我们的生活带来更多的便利和效益。
云计算、雾计算和边缘计算的基本含义
文章标题：深度解析云计算、雾计算和边缘计算的基本含义一、引言在当今数字化时代，云计算、雾计算和边缘计算成为了热门话题。
它们各自承载着不同的含义和作用，为了更好地理解它们，本文将对这三种计算模型进行深度解析，从而帮助读者更全面地把握它们的基本含义。
二、云计算的基本含义1. 云计算是什么？云计算是一种基于互联网的计算模式，通过这种模式，用户可以通过网络按需获取、配置和使用计算资源，而无需了解或控制实际的计算基础设施。
云计算的核心是虚拟化技术和分布式计算技术，通过这些技术，云计算可以提供高效、灵活和可扩展的计算服务。
2. 云计算的特点（1）虚拟化技术：通过虚拟化技术，云计算可以将物理计算资源抽象成虚拟计算资源，从而实现资源的灵活分配和管理。
（2）按需服务：用户可以根据自己的需求随时随地获取和使用计算资源，而不受时间和空间的限制。
（3）资源共享：云计算将计算资源进行集中管理，实现了资源的共享和高效利用。
三、雾计算的基本含义1. 雾计算是什么？雾计算是一种分布式计算模式，它将计算资源和数据存储近距离地部署在网络边缘，以便更快速地响应用户请求和处理数据。
雾计算的核心是在网络边缘部署大量的计算节点，通过这些节点来实现数据处理和计算任务。
2. 雾计算的特点（1）近距离部署：雾计算将计算资源部署在离用户更近的地方，以便更快速地响应用户请求和处理数据。
（2）灵活性：雾计算可以根据需要灵活地部署和调整计算节点，从而适应不同的场景和需求。
（3）边缘智能：雾计算通过在网络边缘部署计算节点，实现了更智能的数据处理和响应能力。
四、边缘计算的基本含义1. 边缘计算是什么？边缘计算是一种计算模式，它将计算资源和数据存储部署在接近用户的网络边缘，以便更快速地响应用户请求和处理数据。
边缘计算的核心是在网络边缘部署大量的计算节点，通过这些节点来实现数据处理和计算任务。
2. 边缘计算的特点（1）接近用户：边缘计算将计算资源部署在用户更接近的地方，以便更快速地响应用户请求和处理数据。
云计算中的边缘计算与雾计算(六)
云计算是当前信息技术领域发展的热点之一，其强大的计算和存储能力为各行各业带来了巨大的便利。
然而，由于云计算的数据中心通常分布在离用户较远的地方，因此在一些对实时性要求较高的应用场景下，云计算并不是最佳的选择。
为了解决这一问题，边缘计算和雾计算作为云计算的补充，被广泛研究和应用。
边缘计算是指将计算资源和数据存储资源放置在离数据源较近的地方，以减少数据传输的时延和带宽消耗，提高数据处理的实时性。
边缘计算的核心理念是“尽可能将计算资源放置在数据产生的地方”，这种模式下，数据不需要全部传输到云端进行处理，而是在离数据源较近的地方即可完成处理。
边缘计算适用于智能交通、智能医疗、智能制造等领域，能够有效减少数据的传输成本和时延，提高数据处理的实时性。
与边缘计算相比，雾计算是一种更为简化的边缘计算模型。
雾计算强调的是将数据处理的逻辑放置在离数据源更近的地方，同时保持较低的复杂度。
雾计算通常使用轻量级的设备和软件，能够在离数据源较近的地方快速完成数据处理。
雾计算适用于较为简单的数据处理场景，如智能家居、物联网等领域。
边缘计算和雾计算在解决数据处理实时性问题的同时，也为云计算带来了更多的挑战和机遇。
与此同时，边缘计算和雾计算也面临着诸多的挑战，如计算资源受限、数据安全性等问题，需要在技术和标准上不断完善和提升。
在边缘计算和雾计算的发展过程中，安全问题是一个极为重要的议题。
由于边缘计算和雾计算将数据处理的逻辑放置在离数据源较近的地方，因此数据的安全性显得尤为重要。
如何在计算资源受限的情况下保障数据的安全性，是当前亟待解决的问题。
同时，由于边缘计算和雾计算的设备数量众多，管理和维护也是一个非常具有挑战性的问题。
因此，在这方面的技术研究和标准制定也是当前亟待解决的问题。
除了安全问题之外，边缘计算和雾计算的计算资源受限也是一个亟待解决的问题。
由于边缘计算和雾计算需要在离数据源较近的地方完成数据处理，因此计算资源受限成为了一个制约其发展的瓶颈。
云计算雾计算边缘计算的关系
云计算雾计算边缘计算的关系云计算、雾计算和边缘计算是当前最流行的三个概念，它们有着紧密的联系和相互依赖的关系。
在这篇文章中，我们将会以步骤的方式详细阐述它们之间的关系。
第一步：云计算的概念和特点云计算，顾名思义，就是通过网络将计算资源分配给多个用户。
云计算的主要特点是资源共享和可弹性伸缩性，这使得用户可以根据实际需求快速调整它们的计算资源。
第二步：雾计算的概念和特点雾计算是一种分布式计算的概念，它是将计算和存储资源移动到数据源的边缘，以便更快地响应用户需求。
它的主要特点是低时延、高可靠性和实时数据处理。
雾计算还可以通过传感器、设备和物联网等收集数据。
第三步：边缘计算的概念和特点边缘计算是一种计算模式，它是将计算和存储资源放置在数据源附近，以便更快地处理数据和响应用户请求。
边缘计算是一种高效、实时的计算模式，可以完成更复杂的计算任务，并且可以降低数据传输量。
第四步：云计算、雾计算和边缘计算的关系云计算、雾计算和边缘计算都是一种计算和存储资源的方式。
它们的区别在于资源的位置和规模。
云计算是大规模地集中计算和存储资源，以便多个用户共享。
雾计算是将计算和存储资源放置在数据源附近，以便更快地响应用户需求。
边缘计算是将计算和存储资源放置在离数据源最近的位置附近，以更快地处理数据和响应用户需求。
但它们有一个共同的目标，那就是为用户提供更快、更便捷和更高效的计算和存储服务。
总之，云计算、雾计算和边缘计算都是三种不同的计算和存储资源的方式，它们有着密不可分的关系和相互依存的联系。
当用户需要更快、更可靠的服务时，可以选择使用云计算、雾计算和边缘计算中的任一种。
不论是公有云、私有云还是混合云，都需要雾计算和边缘计算技术的支持，这样才能更好地为用户提供资源分配及管理服务。
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。
云计算中的边缘计算与雾计算
云计算是当今科技领域中备受关注的一个概念，它将大量的计算资源和存储资源集中到一些大型的数据中心中，通过网络进行分发和使用。
云计算的出现极大地推动了信息技术的发展，使得企业和个人能够更加便捷地获取和利用计算资源。
然而，随着物联网、5G等新技术的快速发展，云计算也面临着一些挑战，例如延迟过高、数据安全等问题。
在这样的背景下，边缘计算和雾计算应运而生，成为了云计算的重要补充和扩展。
边缘计算是指将计算能力和数据存储资源放置在离数据源较近的位置，以减少数据传输的延迟和网络拥塞。
边缘计算的出现得益于物联网设备的快速发展，这些设备往往需要即时的反馈和响应。
比如，在智能家居和工业自动化中，大量的传感器和执行器需要高效的数据处理和指令传输。
如果将这些数据传输到远处的云端进行处理，就会产生较高的延迟，影响设备的响应速度。
因此，边缘计算通过将计算资源部署在离数据源更近的位置，能够有效地降低延迟，提高系统的实时性。
雾计算则是一种介于边缘计算和云计算之间的计算模式。
它将一部分计算资源和存储资源放置在离数据源较近的位置，同时又与远程的云端进行协作，以实现更加灵活和高效的资源利用。
雾计算在城市智能化、智能交通等领域有着广泛的应用，能够将计算资源和存储资源部署在城市中的各个角落，为城市智能化建设提供了有力的支持。
边缘计算和雾计算的出现，使得云计算的应用范围更加广泛，为各种新兴的应用场景提供了更多的可能性。
在智能制造领域，边缘计算和雾计算能够提供更加高效的生产调度和设备监控，使得工厂的生产效率得到进一步提高。
在智能城市领域，这两种计算模式则能够为城市的各种设施和服务提供更加智能化的支持，例如智能交通、智能环保等方面。
然而，边缘计算和雾计算也面临着一些挑战。
首先是安全性问题，由于这些计算资源往往分布在各个角落，因此需要更加严格的安全控制和隔离机制，以防止未经授权的访问和攻击。
其次是资源管理问题，由于边缘计算和雾计算的资源分布较为分散，因此需要更加智能和灵活的资源管理和调度算法，以实现资源的高效利用和负载均衡。
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边缘计算、雾计算、云计算区别几何笔记北京航天智造科技发展有限公司审签记录目录1产品概述 ............................................................................................ 错误！未定义书签。
1.1背景及目标.................................................................................错误！未定义书签。
1.2名词解释.....................................................................................错误！未定义书签。
1.3功能摘要.....................................................................................错误！未定义书签。
2产品特性 ............................................................................................ 错误！未定义书签。
2.1功能框架图.................................................................................错误！未定义书签。
2.2用户角色用例.............................................................................错误！未定义书签。
2.3功能特性——用户登录 .............................................................错误！未定义书签。
2.3.1功能用例图.................................................................................错误！未定义书签。
2.3.2功能业务流程图.........................................................................错误！未定义书签。
2.3.3功能点清单.................................................................................错误！未定义书签。
2.3.4功能点详细描述.........................................................................错误！未定义书签。
2.4功能特性——用户注册 .............................................................错误！未定义书签。
2.4.1功能用例图.................................................................................错误！未定义书签。
2.4.2功能业务流程图.........................................................................错误！未定义书签。
2.4.3功能点清单.................................................................................错误！未定义书签。
2.4.4功能点详细描述.........................................................................错误！未定义书签。
2.5功能特性——密码找回 .............................................................错误！未定义书签。
2.5.1功能用例图.................................................................................错误！未定义书签。
2.5.2功能业务流程图.........................................................................错误！未定义书签。
2.5.3功能点清单.................................................................................错误！未定义书签。
2.5.4功能点详细描述.........................................................................错误！未定义书签。
2.5.4.1密码找回.............................................................................错误！未定义书签。
2.6功能特性——企业管理（企业信息维护） .............................错误！未定义书签。
2.6.1功能用例图.................................................................................错误！未定义书签。
2.6.2功能点清单.................................................................................错误！未定义书签。
2.6.3功能点详细描述.........................................................................错误！未定义书签。
2.6.3.1账号信息.............................................................................错误！未定义书签。
3非功能性需求 .................................................................................... 错误！未定义书签。
3.1BI需求........................................................................................错误！未定义书签。
4产品项目实施计划 ............................................................................ 错误！未定义书签。
1 云计算一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。
云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。
通过从提供服务的层次可分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Paas）和软件即服务（Saas）云计算：更大、更快、更强将应用部署到云端后，可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题，它们会由云服务提供商的专业团队去解决。
使用的是共享的硬件，这意味着像使用一个工具一样去利用云服务（就像插上插座，你就能使用电一样简单）。
只需要按照你的需要来支付相应的费用，而关于软件的更新，资源的按需扩展都能自动完成。
云计算，像在每个不同地区开设不同的自来水公司，没有地域限制，优秀的云软件服务商，向世界每个角落提供软件服务——就像天空上的云一样，不论你身处何方，只要你抬头，就能看见！云计算已经走过了它辉煌的10年，云计算架构也日臻完善，越来越多的产品登上了云！但是现阶段依然会存在计算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题！基于此，作为云计算的补充：边缘计算和雾计算等开始被提出，以弥补云计算的一些短板问题！2 雾计算vs 云计算最初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)起的，当时的意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵。
没成想美国思科公司把这个名词嫁接了过去并得到了发扬光大，也就是我们现在所讨论的「雾计算」！雾计算可理解为本地化的云计算现在正在流行的“云计算”，是把大量数据放到“云”里去计算或存储，解决诸如电脑或手机存储量不够，或者是运算速度不够快的问题在终端和数据中心之间再加一层，叫网络边缘层。
如再加一个带有存储器的小服务器或路由器，把一些并不需要放到“云”的数据在这一层直接处理和存储，以减少“云”的压力，提高了效率，也提升了传输速率，减低了时延，这个工作原理其实就可以理解为：雾计算雾计算和云计算相比，显得更接地气了一些！云计算重点放在研究计算的方式，雾计算更强调计算的位置。
雾计算相较云计算更贴近地面！更具体些说，它们在网络拓扑中的位置不同！雾计算和云计算实际上又存在有很多相似之处：如都基于虚拟化技术，从共享资源池中，为多用户提供资源服务等。
相对于云计算来说，雾计算离产生数据的地方更近，“雾比云更贴近地面”的说法不是没有道理的！“雾计算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。
此外，雾计算实际上并没有强力的计算能力，雾计算是将物理上分散的计算机联合起来，形成较弱的计算能力，不过这样的计算能力对于中小型的数据中心，完全够用了”如果说CDN是弥补TCP/IP本地化缓存问题，那么雾计算就是弥补云计算本地化计算问题！2.4 雾计算VS 云计算有以下几个明星的特点：更轻压：计算资源有限相比较云平台的构成单位——数据中心，雾节点更加轻！雾计算能够过滤，如聚合用户消息（如不停发送的传感器消息），只将必要消息发送给云，减小核心网络压力更底层：雾节点在网络拓扑中位置更低，拥有更小的网络延迟（总延迟=网络延迟计算延迟），反应性更强更可靠：雾节点拥有广泛的地域分布，为了服务不同区域用户，相同的服务会被部署在各个区域的雾节点上，使得高可靠性成为雾计算的内在属性，一旦某一区域的服务异常，用户请求可以快速转向其他临近区域，获取相关的服务。