＆nbsp; 2011年，思科率先提出了“雾计算”的概念。根据思科对“雾计算”的定义，“雾计算”是一种分布式计算基础架构，可以将计算能力和数据分析应用程序扩展到网络的“边缘”。它使客户能够在本地分析和管理数据，以通过连接获得即时见解。 ＆nbsp;云计算的发展如火如荼，并且雾计算能力完美结合。我们知道，近年来云计算一直很热门，但是随之而来的问题逐渐暴露出来。例如，一旦服务器关闭，云的集中管理和控制的安全性可能会牵连到几家公司的业务，甚至重要的数据资源也将面临丢失的风险。例如，2015年5月27日，支付宝系统出现故障，导致全国各地的某些用户无法使用支付宝钱包的功能。 5月28日，携程的服务器瘫痪，导致许多公司进行罢工和其他事件。除了集中管理和控制的安全性问题外，云计算在移动应用程序中也有缺点。在当前形式下，人们越来越多地使用移动设备。当移动设备访问增加时，数据量和数据量节点数量的不断增加，不仅会占用大量网络带宽，还会增加数据中心的负担，以及数据传输和信息获取的状况会越来越糟。雾计算恰好是解决此问题的好方法，因为雾计算的几个明显特征是低延迟和位置感知，更广泛的地理分布，适应移动应用程序并支持更多的边缘节点。如今，该国正在大力发展物联网。物联网发展的最终结果是互连所有电子设备，移动终端，家用电器等。这些设备不仅数量巨大，而且分布广泛。实际需求是雾计算。提供发展机会。借助雾计算，可以部署许多服务。例如：车联网。车辆互联网的应用和部署需要大量的连接方法和交互。汽车到汽车，汽车到接入点，接入点到接入点。此外，似乎只有雾计算才最适合实现智能交通信号灯，因为智能交通信号灯对于移动性和位置信息的计算有特殊的需求。智能交通信号灯的初衷是根据交通量自动引导车辆通行，以避免无车通行。在红灯处，您必须停下来，等到绿灯亮后方可离开。那么实时计算就很重要，因此每个交通信号灯都有自己的计算能力，以便自己完成智能命令。想象一下，如果一个城市中的所有交通信号灯都需要数据中心云计算来统一计算和引导所有交通信号灯，那么它不仅会延迟，而且容易出错。雾计算的出现是一种炒作吗？编辑认为这不是因为两者所面对的对象不同。可以说雾计算是云计算的扩展和补充，两者的结合是最完美的。