《數據時代 2025》預測，2025 年數據量產生的大主體將由消費者轉移到企業，屆時企業產生的數據量將佔到數據總量的 60%。企業領導者將可以從這些海量數據信息和其價值中獲得新的商業機遇，但同時也需要對收集、使用和存儲數據的策略進行詳細規劃。
據 IDC 白皮書顯示，以下幾點即將成為現實：
隨著物聯網、人工智能等技術的不斷髮展，人類對數據數據處理的能力要求也越來越高，怎麼能夠從龐大的數據中挖掘出一些有價值的信息對於企業的發展是至關重要的，因此雲計算、霧計算、邊緣計算等都將發揮其重要作用。
隨著大量的智能終端接入互聯網並不斷產生數據，我們離數據大爆炸又更近了一步。如何這大量的數據不能及時的處理並加以利用，那麼它們將在很短的時間內變成數據垃圾。那麼，就會有一個問題等著我們去解決了：我們不可能給每一個終端裝上一個計算機去負責處理數據，我們如何解決數據分析處理的問題呢？
因此，我們需要對計算資源進行重新整合並加以利用。這個時候，雲計算誕生了，接著便誕生了霧計算、邊緣計算等一系列的計算方式。今天就一起來了解下它們到底是什麼吧！
一、雲計算
雲計算是一種利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序資源的計算模式。（IT屆的共享經濟）
雲計算的系統組成包括了雲平臺、雲存儲、雲終端、雲安全四個基礎部分。
通常情況下，雲平臺從用戶的角度可以分為公有云、私有云、混合雲三種類型。從服務的層次可以分為基礎設施即服務（Iaas）、平臺及服務（Paas）、軟件及服務（Saas）三種類型。
圖一：雲計算
二、霧計算
霧計算的出現從某種意義上來講，是補充了雲計算的不足。由於將數據導出到處到雲端的過程複雜、數據傳輸的帶寬限制以及傳輸的延時性等，在數據指數級上漲的今天，雲計算已經出現了一些瓶頸問題，這個時候，便出現了更貼近我們生活的霧計算。
霧計算主要是由各種性能相對較弱、更為分散的各種功能計算機組成，包含了電器、工業機器、汽車、路燈等人們生活中的各種智能終端物品。霧計算是介於雲計算和個人計算之間的，是版虛擬化的服務計算架構模型，強調的是數量，每一個計算節點都要發揮作用。
霧計算有幾個典型的特徵：低延時、位置感知、廣泛的地理分佈、適應移動性的應用、支持更多地邊緣節點。這些特徵方便了移動業務的部署，滿足了更廣泛的節點接入。
雲計算是新一代的集中式計算，而霧計算是新一代的分佈式計算，符合了互聯網的去中心化特徵，它們是相輔相成的兩種計算方式。
圖二：霧計算
三、邊緣計算
邊緣計算是指在靠近物或者數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數據化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。
我們不難看出，霧計算與邊緣計算的區別：1、霧計算更具層次性和平坦架構，邊緣計算依賴於不構成網絡的單獨節點；2、霧計算在節點之間具有廣泛對等互聯的能力，邊緣計算在孤島中運行其節點，需要通過雲實現對流量傳輸。
如果說物聯網的核心是讓每個物體智能連接、運行，那麼邊緣計算就是通過數據分析處理，實現物與物之間傳感、交互和控制。邊緣計算作為一種將計算、網絡、存儲能力從雲端延伸到了物聯網的邊緣的架構，遵循“業務應用在邊緣，管理在雲端”的模式。這一次數據無需傳輸到遙遠的雲端，在邊緣就可以解決，更適合實時的數據分析和智能化處理，也更加的高效而且安全！
圖三：邊緣計算
好啦！今次給大家總結分享的就這麼多，看完這篇文章您理解了雲計算、霧計算、邊緣計算了嗎？！
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