吴韧认为，从这个意义讲, 也许所谓的“雾计算”（fog computing），是一个更加贴切的表述，意指由身边设备完成计算。他强调称,，云和雾是相辅相成, 云端无所不能，雾则无处不在，两者间的信息交换不是原始数据而是智能。 把任何数据都放入云端进行处理，需要非常大的带宽和存储支持和非常小的延时，很多情况下并非最优选择，甚至根本就无法做到。
雾计算（Fog Computing）是云计算（Cloud Computing）的延伸概念，由思科（Cisco）首创。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这一名句。
雾计算和云计算一样，十分形象。云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象；而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
与云计算相比，雾计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。所以，云计算是新一代的集中式计算，而雾计算是新一代的分布式计算，符合互联网的“去中心化”特征。
雾计算不像云计算那样，要求使用者连上远端的大型数据中心才能存取服务。除了架构上的差异，云计算所能提供的应用，雾计算基本上都能提供，只是雾计算所采用的计算平台效能可能不如大型数据中心。
云计算承载着业界的厚望。业界曾普遍认为，未来计算功能将完全放在云端。然而，将数据从云端导入、导出实际上比人们想象的要更为复杂和困难。由于接入设备（尤其是移动设备）越来越多，在传输数据、获取信息时，带宽就显得捉襟见肘。随着物联网和移动互联网的高速发展，人们越来越依赖云计算，联网设备越来越多，设备越来越智能，移动应用成为人们在网络上处理事务的主要方式，数据量和数据节点数不断增加，不仅会占用大量网络带宽，而且会加重数据中心的负担，数据传输和信息获取的情况将越来越糟。
因此，搭配分布式的雾计算，通过智能路由器等设备和技术手段，在不同设备之间组成数据传输带，可以有效减少网络流量，数据中心的计算负荷也相应减轻。雾计算可以作为介于M2M（机器与机器对话）网络与云计算之间的计算处理，以应对M2M网络产生的大量数据——运用处理程序对这些数据进行预处理，以提升其使用价值。
雾计算不仅可以解决联网设备自动化的问题，更关键的是，它对数据传输量的要求更小。雾计算这一“促进云数据中心内部运作的技术”有利于提高本地存储与计算能力，消除数据存储及数据传输的瓶颈，非常值得期待。
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