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鈦媒體注：前不久鈦媒體作者張臣雄的一篇《無處不在的云計算又多了一個兄弟——霧計算》，在圈內引發(fā)了關于霧計算的探討，在這篇文章里，主要論述了霧計算的有點，比如可大大減少“云”的壓力，提高了效率，也提升了傳輸速率，減低了時延......但現在有人認為霧計算純屬忽悠，并沒有宣揚的如此牛掰，他的邏輯是什么？來看鈦媒體作者程小微的解讀：

水汽凝結成細微的水滴懸浮于空中，便形成了霧，相比于云，霧更加低，人們更能接觸到。

存儲、計算、傳輸等互聯網的底層技術，可炒作的概念本來就不多，最近一次能夠引起大范圍討論、并被大多數人認可的還是十幾年前云計算的出現。時至今日，云計算已經成為IT領域除了軟件和硬件之外的重要組成部分。雖然云計算取得了不錯的成績，但在具體實施的時候，依然無法做到盡善盡美。

比如云端的傳輸速度、數據中心的長期成本高層計算算法的難以匹配等等，于是這就為類似“霧計算”這樣新奇概念的產生提供了空間，也為一些“始作俑者”提供了機會。

據Gartner的預計，到2020年，物聯網服務支出的總量將達到4818億美元，同時，還將有幾百萬的消費類物聯網產品投入使用。這也意味著物聯網將要產生的數據是非常巨大的。

于是有人想出“霧計算”的概念，大體的意思是在終端和數據中心之間新增一個“網絡邊緣層”或者叫“網絡緩沖層”，把一些并不需要或者不馬上需要放到“云”的數據在這一層直接處理和存儲，這樣就可大大減少“云”的壓力，提高了效率，也提升了傳輸速率，減低了時延。

霧計算（Fog Computing）在百度百科的創(chuàng)建時間為2014-10-15，主要內容來自2014年05月19日國內某科技媒體翻譯的一篇來自《華爾街日報》網站一篇題為《忘記“云”；“霧”才是科技的未來》的文章。

而最開始的“霧計算”概念，是在2011年由格魯吉亞信息安全專家（另一種說法是由美國紐約哥倫比亞大學的斯特爾佛教授(Prof. Stolfo)起的）提出的一種針對內部威脅和數據泄露的新的計算范型。但顯然這個概念和我們今天被眾多IT公司大說特說的說的“霧計算”相距甚遠。

從字面上就可以感受出“霧計算”這個名字起的是有多么的心虛。而從所謂的產品特點上來說，霧計算的概念則更多的還是繼承了“云”的大部分特性，比如網絡節(jié)點數量更多、數據的在線計算能力以及數據的快速傳輸。

如果一定要說出霧計算的亮點的話，那么就只能是與物聯網的結合，畢竟云計算的概念要早于物聯網的概念。但這個結合的基礎，并不是計算能力的提高，也不是業(yè)務模式的創(chuàng)新，而僅僅是由于傳感器的數量增加了。

更為重要的是，物聯網本身就是一種“云”和“虛擬化”的理念的應用，隨著接入云端的數據的迅速增加，物聯網自身會越發(fā)的膨脹，甚至變的自身難保，這就好比原本地鐵到機場之間需要公交成來接駁，但隨著人員的增多或者有些人趕時間，于是就改用出租車來進行接駁，但出租車數量的增加并不會提升整體的運力，如果數量過于冗余，反而會適得其反。

而霧計算另一個引以為傲的就是所謂的“數據本地化”，但遺憾的是幾年之前在混合云提出的時候，數據本地化就已經是一個不再新鮮的概念了。甚至在一些沒有用到云的概念的場景就能夠看到這種數據本地化的存在，比如高速公路上的電子收費系統(tǒng)（ETC）。

霧計算的本質是在云與本地之間搭建一個中轉站，這個中轉站依靠的以傳感器為主的數據中轉中心，但這一中轉中心并沒有解決網絡帶寬的問題，而只是原本的一個一公里變?yōu)閮蓚€0.5公里，這個中轉中心同樣會面臨因并發(fā)的數據傳輸量的激增導致的網絡擁堵。

至于云端的傳輸速度的問題，答案并不在于傳輸的距離，傳輸的設備，而是取決于傳輸的數據量的大小，顯而易見的是，船速的數據量越小，傳輸的速度也就更快。

以數據災備為例，SaaS 的數據災備方式主要是通過公有云進行存儲，所以以往的文件級、快級的數據傳輸方式往往會造成數據的重復冗余以及帶寬的浪費，在帶寬有限的條件下，字節(jié)級的數據捕獲與復制技術就更佳具有優(yōu)勢。

“太陽底下沒有新鮮事”，一次足以顛覆一切的創(chuàng)新也許與技術本身無關，也許只是一次“無心插柳”，但這樣的創(chuàng)新絕不會僅僅來源于一次概念的炒作。這個世界從來不缺少概念的創(chuàng)新，有成功的，比如移動互聯網；也有失敗的，比如互聯網思維、O2O；有的時候我們的確需要一些更為新奇的概念來刺激一個行業(yè)的成長，這個概念可以是新奇的、新穎的，但如果僅僅是因為炒作而炒作就沒有必要了，畢竟這里這不是娛樂圈。