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传统集中云计算面临延迟高、带宽不足和安全性的考验。针对这种情况，边缘计算和雾计算需要及时出现。本文将探讨边缘计算与雾计算之间的关系，并分析他们实际应用中的异同和协同效应。
1. 边缘计算：将计算水准引向网络边缘
定义与特点
边缘计算是一种分布式计算方式，将数据处理和存储能力从中心节点（如数据中心）引向贴近数据库边缘节点（如物联网设备、网关或本地服务器）。其主要特点是低延迟、高带宽利用率和数据本地化解决方法。
优势与应用
通过减少传送数据位置和时长，边缘计算显著减少了延迟，适用自动驾驶、工业控制自动化和智能监控系统等必须立即回应的应用场景。此外，边缘计算能够减少传送数据的总数，提升带宽利用率，降低网络负载和成本。
2. 雾计算：联接云计算和边缘计算的桥梁
定义与特点
雾计算是思科提出的一种分布式计算架构，旨在将计算、存储和网络服务拓展到网络的边缘层，遮盖从云到物联网设备中间的每个节点。雾计算不仅包括边缘设备，还包含路由器、交换机和本地服务器等多层次中间节点。
优势与应用
依据边缘和云中间里层，雾计算实现了更灵活的资源管理和任务分配。它可以更好的处理复杂和多维的计算规定，适用智能交通系统、智慧城市和大型物联网布局。
3. 边缘计算与雾计算的异同点
相似点：边缘计算和雾计算都致力于将计算水准从集中数据中心分散到更贴近数据库节点，以增强响应速度，降低延迟，降低网络负载。他们都能够实现数据的本土化，提升数据的隐私和安全性。
不同点：边缘计算专注于单独边缘节点的数据处理，而雾计算覆盖从边缘到云的多个层级，形成了一个更广泛和分层的计算架构。雾计算更重视多个节点之间的协调，以提升整体系统性能和资源开发。
4. 边缘计算与雾计算间的协同作用
互补关系
边缘计算和雾计算实际应用中常常互为补充，共同构建一个高效、低延迟的计算环境。边缘计算克服了最接近数据库实时任务，并给出了快速反应；雾计算管理更复杂，计算规定遍布更广泛，提升了整体综合资源分配和任务调度。
实际案例
在智能交通系统中，边缘计算能够平行解决车辆传感器数据，及时提供实时路况和安全预警；雾计算承担更大范围数据集成与分析，改进交通指示灯设置和车流量管理，进行智能交通系统的总体改善。
5. 行业发展前景
技术融合
随着物联网设备和应用程序的不断增加，边缘计算和雾计算之间的边界可能慢慢模糊，并产生更密切的技术集成。融合二者的优势，能够搭建更有效、高效、智能的计算架构，以适应多元化的业务需求。
标准化和互操作性
为了达到边缘计算和雾计算的广泛运用和协调，标准化和彼此操作是重要。各技术机构与企业正在积极推进有关标准的制定，确保不同厂家的设备和系统可以无缝相互配合，推动技术的普及与发展。
结论：边缘计算与雾计算的协同共赢
边缘计算和雾计算在物联网时代的计算检测中发挥着主导地位。尽管他在架构和完成方法上各有不同，但实际应用中通常互为补充，一同优化软件特性资源的研发。依据认知融合的优势，能够更好地应对繁杂的计算规定，推动物联网的发展与应用。
