雾计算旨在解决困扰集中式云计算系统的延迟问题。
消费者和企业之间物联网设备和技术的发展给云计算资源带来了压力。
数据中心是云端，距离数据源(物联网设备)太远，将信息和数据传输到数据中心进行分析会导致延迟，使得物联网技术的灵活性降低。
通过收集更接近数据源的信息进行实时分析，雾计算可以改进数据分析。
不需要立即采取行动的数据可能仍会上传到云端进行长期存储和分析。
让我们仔细看看雾计算的基本思想以及它如何使公司受益。
它是如何工作的？
雾计算利用雾节点，这是小型的本地设备。
物联网信标收集数据。
该数据被传输到位于数据源附近的雾节点。
雾节点在本地对数据进行分析、过滤，然后在需要时将其发送到云端进行长期存储。
雾节点可以是任何具有计算、存储和网络连接的设备。
物联网设备和边缘计算资源收集的数据不会被路由到云端，而是被发送到本地雾节点。
与将请求发送回数据中心进行分析和操作相比，使用更靠近数据源的雾节点可以加快数据处理速度。
雾计算的好处
雾计算的关键优势在于它提高了公司计算资源和结构的效率。
以下是雾计算的其他一些好处。
• 减少带宽
云计算需要大量带宽，尤其是当用户拥有整个组织的物联网设备和技术与云进行通信并共享数据时。
通过消除对持续云通信的需求，公司可以提高计算能力。
随着云计算使用的带宽减少，设备和网络将运行得更好。
• 实时数据分析
对于机器学习应用程序，实时数据分析是一种宝贵的资源。
如果依赖机器学习技术，组织就不能等待云延迟。
为了提高机器学习洞察的效率和准确性，他们将需要实时数据。
雾计算应用程序有助于提供实时数据。
• 延迟
雾计算消除了将数据传输到云端进行处理的必要性。
从数据流程中消除云延迟问题可提高其效率。
公司仍然可以将数据存储在云中，但不必依赖云计算进行处理。
(原标题：为什么雾计算在行业中越来越受欢迎)