如果经常留意“边缘计算”的文章，则会发现它有个兄弟，叫“雾计算”。大多数发表的文章，对这两个词的解释是差不多的：他们都是相对于“云计算”而言的，在网络边缘，更接近原生数据（物理感知）的地方进行的计算。
此前，我们看到的大多数互联网信息处理模式，都是“端-管-云”的模式。在应用的现场，“端”只负责收集数据、执行指令，而“云”负责所有的数据分析和控制逻辑功能。“边缘计算”或者“雾计算”，就是将部分数据分析和控制逻辑功能，放到了应用场景的附近来实现，它们有一个很形象的叫法：“贴地计算。”
虽然，整体上“边缘计算”和“雾计算”的意思差不多，但其实还是有差别的。
“边缘计算”，源自工业领域，主要部署在终端设备或网络接入点上。
目前已经普遍存在于工业物联网（嵌入式物联网）应用、制造业、零售、ATM机、智能手机和虚拟/混合现实等领域。边缘计算使得工业生产中的设备，无需云计算的帮助，也能具有近端的决策控制能力。
“雾计算”（Fog Computing），脱壳于“云计算”，是指将云计算的（部分）功能，部署在网络边缘的设备中，局部的集中化计算。
它其实是云计算（Cloud Computing）的延伸概念，由思科（Cisco）于2011年被提出。
由此可见，“边缘计算”和“雾计算”确实还是有一些差异的。边缘计算主要是在“端”中，这个端是指电子终端设备或传感器；而雾计算还是在“云”中，部署在一定区域内的数据集中站点上。拿一个智慧家庭的（WIFI）网络来举例，一个APP在手机内进行的脱网计算就是边缘计算，而家庭智能盒子（智能的Wifi网关）就是雾运算的主体。
虽然两者有所差别，但网络中不少行业文章并没有严格区分这个差别。事实上，由于物联网业务场景广泛，很多应用在“端”和“网关”上的计算都会有所涉及。所以，以笔者之见，既然他们都是相对于“云计算”而言的，那么也就没有必要区分他们部署的位置（生产设备、传感设备、网关/服务器），一般情况下都以“边缘计算”为表述。
“边缘计算”和“雾计算”的差异，其实给了笔者一个启示：物联网中的计算能力，具有分层部署的特征。这个特征，不同于互联网中的云计算部署模式，可以从两个维度来讨论。
一、参照物联网的边缘架构模型，讨论边缘计算的层域化部署
边缘计算联盟ECC针对边缘计算，定义的了四个领域：
设备域（感知与控制层）、网络域（连接和网络层）、数据域（存储和服务层）、应用域（业务和智能层）。
这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。
1、
设备域：
边缘计算在这一层，可以对感知的信息直接进行计算处理。比如在视频采集、音频采集中直接部署智能鉴别的能力；又或者像手机一样，能够由语音输入直接转换成文字输出。
2、
网络域：
通过部署计算能力，实现各网络协议的自动转换，对数据格式进行标准化处理。要解决物理网中数据异构的问题，就需要在网络域中部署边缘计算，以实现数据格式的标准化和数据传递的标准化（例如将所有的感知数据都换算成MQTT类型数据，并通过HTTP方式传递）。同时，网络域的边缘计算，还能对“融合网络”进行智能化管理，实现网络的冗余，保证网络的安全，并可进一步参与网络的优化工作。
3、
数据域：
边缘计算，使得数据管理更智能、存储方式更灵活。首先，边缘计算可以对数据的完整性和一致性进行分析，并进行数据清洗工作，消灭系统中的“脏”数据。其次，边缘计算可以对计算和存储能力、以及系统负载进行动态地部署。最后，边缘计算还能和云端计算保持高效协同、合理分担运算任务。
4、
应用域：
边缘计算提供属地化的业务逻辑和应用智能。它使得应用具有灵便、快速反应的能力，并在离线的情况下（和云端失去联系时），仍能够独立地提供本地化的应用服务。
在物联网贴近用户和应用场景的地方，边缘计算被部署在以上4个层域中。它使得设备具有智能化的感知能力，装配自适应的连接策略和（数字）部署策略，解决系统中的数据异构问题，并提供局部的业务逻辑甚至智能。
二、参照物联网应用/地域/覆盖范围，讨论边缘计算的层级化部署
从始创的感知数据到终结的云端智能，数据会根据应用的需要而经历多次的汇聚和计算。例如从智慧家庭到智慧城市，海量的数据汇集并非一步到位就实现的。此外,数据汇聚的每个阶段中还各有独立的应用和业务，这样便意味着
计算有层级化部署的需要。
以上图举例，智慧城市被分成了四个“物联网（大小）层级”：家、小区、社区、城市。
这四层“智慧”层级各有应用和服务，服务的范围和覆盖的区域从家到市逐渐扩大。各层级中有部分应用相对独立，与上下层级无关；而另有一部分应用则会“层层升级”：家庭医生（家）->社区医疗（社区）->医疗卫生（城市）。
从物联网层级的角度来看，云计算和边缘计算的关系，会依据应用来区分：
1、对于各层级独有的业务，只需在对应层级独立部署针对性的计算能力（只需要“云计算”）。
