其实雾计算和边缘计算到底啥区别，简单点怎么说才好理解呢

（信息源：华为云官方技术社区《边缘计算与雾计算的区别》） 其实你可以把云计算、雾计算、边缘计算想象成一个快递配送系统，这样一下子就明白了。

云计算就像是那个巨大的中央仓库，建在远离市中心的郊区，你网购的所有东西，最开始都从这个大仓库发出，它的优点是存储量大、管理方便，但缺点也很明显：如果你的东西要从遥远的中央仓库送过来，那肯定需要很长时间，万一赶上“双十一”快递爆仓，那延迟就更没谱了。

（信息源：IEEE标准协会对雾计算的定义） 那边缘计算和雾计算就是为了解决这个“快递”太慢的问题而生的，它们的核心目标都一样：让数据处理的“仓库”离你更近一点，让“快递”送得更快一点，但“近”的程度和“仓库”的规模不一样，这就是它俩最根本的区别。

边缘计算：相当于在你家门口放了个“智能快递柜”

边缘计算的处理单元,是紧挨着数据产生源头的，就好比是，那个快递不是从中央仓库发车，而是直接在你家小区门口或者你家楼道里设了一个智能快递柜。

• 位置极近：这个“快递柜”就部署在设备本身，或者离设备非常近的地方，自动驾驶汽车本身就是一个强大的边缘计算节点，它需要自己在毫秒之内处理摄像头、雷达的数据，瞬间做出刹车或转向的决策，如果把这个数据传回遥远的“云”大脑去计算，等指令传回来，车早就撞上了，再比如，工厂里监控设备状态的传感器，它需要实时判断机器是否异常，如果等数据传到云上再分析，可能故障已经发生了。
• 处理即时性要求极高：边缘计算负责处理那些等不及的、需要瞬间反应的任务，它的口号是“就地解决”，最大限度地减少延迟。
• 功能单一专注：你家楼下的快递柜，主要功能就是暂存快递，它不会帮你打包、也不会帮你检查商品质量，边缘计算节点也一样，它通常是为了某个特定任务而优化的，功能很专注，不搞复杂的功能。

（信息源：思科公司最早提出的雾计算概念白皮书） 雾计算：相当于在你们小区里开了一个“菜鸟驿站”

雾计算可以看作是边缘计算和云计算之间的一个中间层,它不像边缘计算那样贴身在设备旁边，也不像云计算那样远在天边，还是用快递比喻，它就像是在你们小区里或者街道上设立的“菜鸟驿站”。

• 位置是区域性的：这个“驿站”会汇集一小片区域内的数据，一个智能楼宇里，每层的烟雾传感器、摄像头、空调系统的数据，可能不会各自直接处理，而是先统一传到本楼的一个小型服务器（雾节点）上，这个服务器再进行分析处理，比如综合判断是否发生火情，然后再决定是本地启动喷淋系统，还是需要上报给全市的消防云中心。
• 处理更复杂的数据：雾计算节点比边缘设备能力强一些，它可以处理来自多个设备的数据，做一些需要综合判断的、稍微复杂一点的分析，好比驿站，它能接收好几个快递公司的包裹，帮你暂时保管，你来了可以一起取走。
• 是承上启下的中转站：雾节点会帮云计算中心分担压力，它会把那些不需要上报的琐碎数据直接在本地处理掉（比如正常的温度数据），只把重要的、需要长期存储或宏观分析的结果（比如故障警报、月度能耗报告）上传给云，这样既快了，又省了网络带宽。

一句话总结区别：

边缘计算是“设备自己脑子一热就干了”，而雾计算是“这事儿楼长就能拍板，不用惊动市长”。

再举几个更生活的例子巩固一下：

• 你的智能手机：当你用面部解锁手机时，人脸识别计算就在手机本地（边缘）瞬间完成，不会把你的脸谱传到苹果或谷歌的云服务器上去比对，这保证了速度和隐私，这就是边缘计算。
• 一个智能交通路口：路口的摄像头和传感器会把实时车流量数据发送到路边的交通控制箱（雾节点），这个控制箱里的计算设备会根据当前各方向的车流，实时优化红绿灯的时长，缓解拥堵，这个决策不需要每次都请示城市的交通指挥中心（云），这就是雾计算。
• 你的网盘：你手机里的照片视频自动备份到百度网盘或iCloud，这就是把数据传到了遥远的云计算中心进行存储。

它们三个是协同工作的好朋友,并不是谁要取代谁，边缘计算处理最紧急的秒级响应，雾计算处理局部区域的分钟级或秒级协同，云计算则负责海量数据存储、大数据分析和全局调度，这样一层一层过滤下来，整个系统才会既智能又高效。