物聯(lián)網(IoT)將產生大量原始數(shù)據(jù)，大家不禁擔憂信息量會超過云端負載量，但只要透過水平分散的霧計算(Fog Computing)，即可有效減輕網絡流量和中央數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)負荷，方便數(shù)據(jù)進行處理、分析、儲存和使用，同時發(fā)揮云端運算的最大效用。

據(jù)CIO報導，試想整合云端和就地部署，兼顧速度、復原力、帶寬和擴充性，不僅可應付本來的工作量，還可以驅動物聯(lián)網和機器學習等新技術，這種新方法稱為霧計算，可能在任何地方進行，例如集中式數(shù)據(jù)或網絡邊緣，或者兩者之間，不久的將來，霧計算的影響力不容小覷。

霧計算看似云端運算，但其實更靠近使用者。霧計算把云端的概念延伸至網絡「邊緣」，把用戶身邊的運算裝置也納入其中。云端運算只利用單一大型數(shù)據(jù)中心來儲存處理資料，霧計算更快速而有效率，因為它善用更接近使用者的運算資源來處理數(shù)據(jù)。

云端運算適合全球運籌、長期數(shù)據(jù)儲存分析，在霧計算的范疇之內，換言之，霧計算兼具云端運算和就地部署的優(yōu)點，針對不同的任務巧妙組合不同的運算資源。霧計算結合就地、云端和兩者之間的運算資源，一來有云端的可擴充性，二來有就地部署的效能，卻能夠避免兩者的缺點。

如果在工廠大型機具安裝傳感器或制動器，一旦網絡掛點或云端當機，工廠便無法監(jiān)控這些機具，但云端的好處是不受地點限制取用數(shù)據(jù)。霧計算更接近數(shù)據(jù)源處，可解決傳統(tǒng)云端運算的不敷使用，格外適合跟物聯(lián)網環(huán)境做整合。

試想未來隨處可見高分辨率監(jiān)視攝影機，把這些數(shù)據(jù)都上傳云端處理是不可能的，這時候霧計算就可以派上用場，作為信息爆炸時代的解套，否則2020年會有300億個傳感器上線，這數(shù)量非同小可。

霧計算可減少網絡等待時間，跟云端運算相輔相成，例如云端運算負責長期儲存任務，以補足單一節(jié)點的運算資源不足。