没有开玩笑：云计算之后是……雾计算

via BI

云计算现在是风靡一时，随着互联网逐步进入万物互联的时代，行业都瞄准着云计算和物联网。2016年亚马逊云计算业务营收有望达到100亿美元，微软则预计其云计算业务将在2018年前打到200亿美元。但是， 云计算之后是什么呢？ 

有个假设表示，未来物联网将给集中企业和云数据中心带来海量的设备原始数据。因此，业界担忧，企业和云公司能够以多快的速度构建或租用大量的设施来应对不断增长的荷载？

雾是更贴近地面的云

有人提出，设备生成的海量数据不应该是被发送到集中的位置，相反，数据的处理和应用程序的运行会在互联网的某个地方以高度分布的方式进行——即“雾计算”，它可能是任何地方，比如集中式数据，网络的边缘，或介于两者之间。

“雾计算”这个概念由思科首创，到了2015年11月，ARM、戴尔、英特尔、微软等几大科技公司以及普林斯顿大学加入了这个概念阵营，并成立了非盈利性组织 OpenFog Consortium （开放雾联盟），旨在推广和加快开放雾计算的普及，促进物联网发展。2016年5 月17、18日，该组织将在普林斯顿大学召开联盟会议。

雾计算技术采用分布式的计算方式，将计算、通信、控制和存储资源与服务分布给用户或靠近用户的设备与系统。可以说，雾计算扩大了云计算的网络计算模式，将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘，从而更加广泛地应用于各种服务，是云计算概念的延伸。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。

为什么思科提出这个概念？

要理解雾计算的意义，我们首先要知道云计算的优势与缺点。相比较之下，集中式的云计算允许人们高效、廉价地分享昂贵服务器资源，减轻企业用户的负担。但是，这也意味着每一个人都共享一个数据中心，企业需要建设超大型数据中心，而这就要求购买造价高昂的服务器。此外，云计算对服务器的高要求，给服务提供商造成了很大的压力。此外，随着越来越多依赖云计算的智能设备的出现，从云端到移动设备的数据传输变得越来越拥挤，它给我们带来了新的问题。

这时，分布式的雾计算恰好弥补了集中式计算在这方面问题的不足。雾计算在地理上分布更为广泛，而且具有更大范围的移动性，这让它适应如今越来越多不需要进行大量运算的智能设备。对一些对时间延迟敏感的应用如实时和流媒体应用中，雾计算也具有更大的优势。

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。所以，对于思科来说，兜售大量高端的网络设施来连接更多的计算机和数据中心，打造出一个雾计算生态，无疑就是一笔有利可图的买卖。这可是思科的老本行。

不得不提的是，思科已经在云计算革命中出局。

随着思科的客户逐渐转移至云，他们需要的网络设备更少。与此同时，像Facebook、微软等一些云计算运营商巨头相继研发出自己的低成本的新网络设施设备。

至于其余的传统IT玩家，比如英特尔、戴尔、ARM，如果雾计算发展壮大了，他们也会渔翁得利。到处都充满电脑的情景意味着，广阔的计算机服务器、操作系统和芯片的销售空间。

雾计算能够生根发芽吗？

就算发展雾计算初是思科的利己主义计策，但这并不意味着它就不会实现了。

“雾”这个概念是新的，但其概念已经由来已久，它曾被称为“分布式计算”。

许多年前，一家目前已倒闭的公司Sun Microsystems，其品牌口号就是“网络即电脑”。（甲骨文于2010年收购了该公司）

计算机行业一直在集中式和分布式计算模式中来回：集中式的（大型机）变成了分布式，现在又回到了集中式上。所以，接下来又会是分布式。

因为，每一种模式解决的是上一种模式产生的问题。集中式计算让人们可以保持控制并有效共享计算机，但如前文所说，随着物联网的到来伴随着海量级的数据，集中式计算的这个优点最后反而变成为自身的瓶颈。而分布式的雾计算恰好解决了集中式计算出现的问题。

所以说，云计算之后，是雾计算。

但不管雾计算生死何如，我们都未能指出其中的业力影响（业力是因果律，每一个原因就有一种结果）。可以说的是，雾计算与云计算之间并不存在竞争关系，而是让更多种类的应用加入到网络计算中，两者基于同一网络平台相互配合。