霧平台由數量龐大的霧節點（即上文中霧使用的硬體裝置，以及裝置內的管理系統）構成。這些霧節點可以各自散布在不同地理位置，與資源集中的資料中心形成鮮明對比。
根據以上內容，可以總結出霧計算與雲計算的不同：
更低：霧節點在網路拓撲中位置更低，擁有更小的網路延遲（總延遲=網路延遲+計算延遲），反應性更強。
更多：相比較雲平台的構成單位——資料中心，霧節點數量龐大。
更廣：霧節點擁有廣泛的地域分布。
更輕：霧節點更輕量，計算資源有限。
這些不同給霧帶來哪些優點，是什麼使它成為物聯網生態中又一不可或缺的部分呢？
霧計算還有以下優點：
省核心網路頻寬：霧作為雲和終端的中間層，本就在使用者與資料中心的通訊通路上。霧可以過濾，聚合使用者訊息（如不停傳送的感測器訊息），只將必要的訊息傳送給雲，減小核心網路壓力。
高可靠性：為了服務不同區域的使用者，相同的服務會被部署在各個區域的霧節點上。這也使得高可靠性成為霧計算的內在屬性，一旦某一區域的服務異常，使用者請求可以快速轉向其他臨近區域。
省電：資料中心的電力消耗已經成為重要成本，其中冷卻系統占有不可忽視的比重。霧計算節點因為地理位置分散，不會集中產生大量熱量，並不需要額外的冷卻系統，從而減少耗電。
基於以上優點，霧能夠彌補雲的不足，並和雲相互配合，協同工作。
雲+霧霧計算自提出就是作為雲計算的延伸擴充套件，而不是雲計算的替代。如前文所述，在物聯網生態中，霧可以過濾，聚合使用者訊息；匿名處理使用者資料保證隱秘性；初步處理資料，做出實時決策；提供臨時儲存，提公升使用者體驗。
相對的，雲可以負責大運算量，或長期儲存任務（如：歷史資料儲存，資料探勘，狀態**，整體性決策等等），從而彌補單一霧節點在計算資源上的不足。
這樣，雲和霧共同形成乙個彼此受益的計算模型，這一新的計算模型能更好的適應物聯網應用場景。
霧計算挑戰
霧計算帶來新的可能性的同時，也在安全性，高效利用資源，api等方面帶來了新的挑戰。霧使用大量分散裝置，使中心化的控制變得困難；霧節點的資源相對受限，需要節點間的協同配合，才能優化各服務的部署；「何時將服務遷移至何處」則是應對移動終端裝置，動態的應用場景需要考量的問題。
隨著霧計算概念的發展，霧被進一步擴充套件到「地面上」。霧節點不再僅限於網路邊緣層，還包括擁有寬裕資源的終端裝置
終端裝置與使用者直接互動，數量龐大，在豐富霧的裝置種類的同時，也帶來更多動態屬性，如電池電量，霧節點移動性等問題需要解決
從物聯網的應用場景出發，由終端裝置的資源限制談到對雲的需求，再由雲在網路中的位置造成的限制談到霧。**了雲霧的對比，雲霧的結合，霧的優點，霧的應用，霧的挑戰。希望以此文拋磚引玉，和大家共同關注科技發展趨勢。
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