云計算不同于本地存儲和計算，在本地存儲和計算中，您可以在硬盤上存儲數(shù)據(jù)或運行程序。免去了硬件、軟件購置、現(xiàn)場數(shù)據(jù)中心搭建、運行、24小時供電制冷、IT專家管理基礎(chǔ)設(shè)施等基本費用。
云計算使業(yè)務(wù)比在本地服務(wù)器上托管靈活的多。如果您需要額外的帶寬，基于云的服務(wù)可以立即滿足需求，而不是更新您的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施。這種改進的自由度和靈活性可以對組織的整體性能和效率產(chǎn)生顯著的影響。最重要的是，快速滿足業(yè)務(wù)需求的能力是首選云計算的最重要原因之一。
霧計算
霧計算的定義是將云計算擴展到企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的邊緣。霧是分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的另一層，與計算和物聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān)。它包含一個分散的計算環(huán)境，其中基礎(chǔ)設(shè)施提供存儲、數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序和計算。
霧化將云計算的概念擴展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，使其成為物聯(lián)網(wǎng)和其他需要實時交互的應(yīng)用程序的理想選擇，F(xiàn)og 組網(wǎng)主要利用本地計算機資源而不是訪問遠程計算機資源，從而減少延遲問題和性能，使其更加強大和高效。
霧計算有助于提高效率，減少需要傳輸?shù)皆浦羞M行處理、分析和存儲的數(shù)據(jù)量。盡管出于效率原因使用，但也可以用于安全性和遵從性原因。在延遲方面，霧計算在網(wǎng)絡(luò)方面具有較低的延遲。
它還可以減少發(fā)送到云計算機的數(shù)據(jù)量，而云計算在發(fā)送或轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)時不會提供任何數(shù)據(jù)減少。如果我們討論響應(yīng)性，與云計算相比，霧系統(tǒng)或霧化系統(tǒng)的響應(yīng)時間很長。在云計算中，可以集成多個數(shù)據(jù)源，但是霧處理允許集成多個數(shù)據(jù)源和設(shè)備，這是云計算和霧計算的主要區(qū)別之一。
雖然霧網(wǎng)絡(luò)是以訪問速度著稱，但云計算速度很大程度上依賴于 VM 的連接。因此，對于大用戶來說，由于霧處理提供的安全性和保障被廣泛推薦。
邊緣計算
邊緣計算通常處理在網(wǎng)絡(luò)周圍創(chuàng)建數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理，以替代集中式數(shù)據(jù)處理倉庫。對于入口點，使用邊緣設(shè)備允許進入核心網(wǎng)絡(luò)。在這里，計算主要或完全在成為智能設(shè)備或邊緣設(shè)備的分布式設(shè)備節(jié)點上執(zhí)行，而不是主要集中在云環(huán)境中。
邊緣計算最偉大的例子之一就是自動駕駛汽車。隨著邊緣計算技術(shù)和人工智能（AI）的集成，用自動駕駛技術(shù)取代人類汽車駕駛員成為可能。然而，要使其正常工作，所需要的是該技術(shù)能夠?qū)Φ缆肥鹿首鞒鰧崟r反應(yīng)。這種前沿技術(shù)的另一個很好的例子是預(yù)測性維護。邊緣計算的應(yīng)用使得物聯(lián)網(wǎng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崟r監(jiān)測機器的健康狀況。通過邊緣計算技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)被發(fā)送到集中式云數(shù)據(jù)中心進一步分析。
優(yōu)化云計算系統(tǒng)中的資源使用是邊緣網(wǎng)絡(luò)提供的眾多優(yōu)勢之一，除此之外，在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計算可以減少網(wǎng)絡(luò)流量，這將有助于降低數(shù)據(jù)瓶頸的風(fēng)險。它提供了高度優(yōu)化的性能，因為它采用具有閃存存儲陣列的小型硬件供電，邊緣計算設(shè)備中使用的處理器提供更好的硬件安全性和低功耗要求。
云、霧和邊緣計算可能看起來相似，但它們是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）的不同層次。Fog 和邊緣計算都是云網(wǎng)絡(luò)的擴展。
共享云計算
根據(jù)中國電子學(xué)會發(fā)布《2018中國企業(yè)上云報告》顯示，2018年我國企業(yè)上云率為30.8%，目前，金融、醫(yī)療、教育等行業(yè)均開啟“上云”之路。隨著近幾年上云浪潮開始，阿里巴巴和騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都不約而同的轉(zhuǎn)向 to B,而 to B 的第一個戰(zhàn)場，就是云計算，而這也是影響未來B端產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心技術(shù)。云計算的部署繼續(xù)保持擴張勢頭，預(yù)計2019年，90% 的企業(yè)將會把部分應(yīng)用程序或基礎(chǔ)設(shè)施部署至云端。尤其是廣大的中小企業(yè)，利用云計算服務(wù)，借助云技術(shù)快速實現(xiàn)業(yè)務(wù)和管理信息化，提升商業(yè)競爭力，但是隨著企業(yè)上云部署力度加大，云預(yù)算也會隨之增長。
一面是企業(yè)上云的過程中，云成本的不斷增加，另一方面，隨著區(qū)塊鏈礦工算力競爭和5G的商用，大量設(shè)備換代，空閑將會呈指數(shù)級增長。截止到目前，全球約有 12.5 億臺 PC，且 80% 的 PC 硬件利用率僅為 20%，而計算機的推薦利用率為 80%。由此可見大部分的PC 處于閑置狀態(tài)，造成計算資源的嚴重浪費。
曾測試一次全國推廣活動，推廣時間段內(nèi)，16 核 32G 的服務(wù)器 CPU最高可以跑到80%，推廣結(jié)束后，CPU 一直穩(wěn)定在5%-10%之間，由此可見，高配的服務(wù)器，只使用幾分鐘而已，其他時間低配就完全可以滿足需求。如按計算量來自由調(diào)整，對市場上的營銷公司的費用支出將至少節(jié)省 80% 以上，但是傳統(tǒng)的中心云計算也無法真正做到這樣。
共享云計算項目日趨增多
伯克利開放式網(wǎng)絡(luò)計算平臺（英語：Berkeley Open Infrastructure for Network Computing，簡稱 BOINC，此項目 2002 年 4 月首發(fā)，至今仍在運行，BOINC 旨在為各研究者提供匯集全球各地大量個人電腦的強大運算能力，能夠把許多不同的分布式計算項目聯(lián)系起來統(tǒng)一管理，并對計算機資源進行統(tǒng)一分配，但是 BOINC 面對的用戶更多是對科學(xué)計算有興趣的志愿者，很難形成大規(guī)模的共識.
中國的迅雷通過玩客云與區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)造可信任的共享計算生態(tài)，利用共享經(jīng)濟模式形成規(guī)模化的商業(yè)應(yīng)用，為社會提供 150 多萬個 CDN 加速節(jié)點，超過 1500PB 的海量存儲空間、30Tb/s 的儲備帶寬，可滿足企業(yè)對存儲、網(wǎng)絡(luò)加速、邊緣計算、函數(shù)計算等各類需求，有效提升了社會資源的利用效率，但是定制化的硬件設(shè)備，使得市場上大部分的閑置算力沒有有效的利用起來，還在共享云計算的道路上探索.
Gravity 通過區(qū)塊鏈建立可信的算力市場，提供一個去中心化的跨平臺和終端的調(diào)度系統(tǒng)，統(tǒng)一化異構(gòu)計算資源的度量為 VCU,第一次把大數(shù)據(jù)計算從傳統(tǒng) PC SERVER 拓展到手機，arm 設(shè)備，擁有強大的異構(gòu)計算調(diào)度能力?；诜稚⒏鞯氐乃懔Y源，提供云端彈性計算，函數(shù)計算和大數(shù)據(jù)計算服務(wù)。未來將支持數(shù)據(jù)服務(wù)化，形成一個可信的數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡(luò)。利用區(qū)塊鏈價值網(wǎng)絡(luò)，使資源共享者在互信的網(wǎng)絡(luò)中獲取激勵。
共享云計算不但是去中心化、分布式的計算節(jié)點結(jié)構(gòu)，而且它所需的各種計算資源，都是由用戶共享閑置資源而來。計算規(guī)模越大，參與人數(shù)越多，所能提供的計算能力就越強，而計算成本反而越低，與傳統(tǒng)云計算模式規(guī)模越大、成本越高的特性恰恰相反。而海量的個人計算設(shè)備及資源被閑置，在數(shù)量和能力上遠遠超過企業(yè)中心資源，可以極大降低社會計算成本和提升效率，以便實現(xiàn)在社會統(tǒng)計、氣候預(yù)測、藥物開發(fā)、算法模型訓(xùn)練等多個領(lǐng)域的持續(xù)拓展和延伸。
