数据繁荣了，我们进入了大数据时代，我们就要学习和适应新时代的特点并迎接新变化的道路。

大数据你还不知道什么意思？一般说来、大数据指无法在一定时间范围内用常规计算机软件进行捕捉、管理和处理的数据集合。

怎么办？是时候来说新处理模式了，这样才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，是时候处理时海量、高增长率和多样化的信息资产了。

大数据时代的物联网发展速度非常快，快到我们刚刚搞懂云计算、又来了不懂的雾计算。我们要跟上时代的步伐绝非易事。

你看看，现今的家庭、工厂、医院、及无数个其他你能想到的地方都有数十亿台连接的设备。

这个数量还在随时增加。

好消息是，我们已经拥有革新性的技术，可以帮助您从设备数据中获得洞察力。

大数据时代出现了云计算这个概念，那么什么是云计算呢？

这要从虚拟化软件和时间灵活性、空间灵活性说起。

时间灵活性，就是想什么时候要就什么时候要，比如需要的时候一点就出来了，这个叫做时间灵活性。

空间灵活性就是想要多少呢就有多少，比如需要一个很小很小的电脑，可以；比如需要一个特别大的空间，永远用不完，也可以；这个叫做空间灵活性。

空间灵活性和时间灵活性，是我们常说的云计算的弹性。

计算机时代的前期，我们称之为物理设备时期。这个时期不能做到很好的灵活性。

穷则思变啊，有人就想办法了，第一个办法就是虚拟化。

在虚拟化阶段，最牛的公司是Vmware，这是一家实现虚拟化技术比较早的公司，可以实现计算，网络，存储的虚拟化。

后来人们发明了各种各样的算法。

算法的名字叫做调度。这个阶段，我们称为池化，或者云化，到了这个阶段，才可以称为云计算，在这之前都只能叫虚拟化。

云计算基本上实现了时间灵活性和空间灵活性，实现了计算，网络，存储资源的弹性。

云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的平台上。

云计算需要大数据，大数据需要云计算，两者就这样结合了。

雾计算和云计算的本质是一样的——都是充分利用「闲置的资源」进行任务的处理。

不同在于云计算利用的是网络核心的资源，而雾计算则利用网络边缘的资源。

雾计算正在成为科技界的流行词，通常用于与云相比，或者与边缘计算混淆，两者都内置了地理位置：计算机处于边缘，或计算机处于云端。

了解雾的独特之处的最简单方法是它与位置无关。

雾计算基础设施中的计算机可以是任何地方：从边缘到云，以及介于两者之间的任何地方。

相比于云计算，雾计算是一种更加新进和广泛的计算模式，更具扩展性和可持续性。

但是雾计算也不能完全取代云计算，必须依托于云计算才能更好地发挥其作用，因此它们的关系是相辅相成，相互联系的。

物联网技术的快速发展和云服务的推动使得云计算模型已经不能很好的解决现在的问题，于是，这里又出现了一种新型的计算模型，边缘计算。

边缘计算指的是在网络的边缘来处理数据，这样能够减少请求响应时间、提升电池续航能力、减少网络带宽同时保证数据的安全性和私密性。

在网络边缘产生的数据正在逐步增加，如果我们能够在网络的边缘结点去处理、分析数据，那么这种计算模型会更高效。许多新的计算模型正在不断的提出，因为我们发现随着物联网的发展，云计算并不总是那么高效的。

边缘计算能够比云计算更高效，更优秀。

试着用通俗的语句来解释一下。

大家都知道，云是分布式技术的大规模应用，计算能力强，规模大，集中开发成本低，解决了企业非常大的问题。

但云不能干所有的事，比如需要微秒级的处理和时延的自动驾驶计算，这些计算如果放到云端来做，网络稍有问题，就错过了时机。

所以，这些环节的计算处理，要放在本地物联网终端或者基站来做。

云计算和边缘计算既是互补也是延续，云的技术可以下放到边缘计算上，只是规模有所缩小，但效率会大幅提高，成本会大幅降低。而遇到更加复杂的计算，可以从边缘再向云计算中心进行平滑过渡。

不管是云计算还是边缘计算，让计算在最合适的地方发生，用最低的成本产生最高的效率，这才是我们做技术的初心。