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用户需求的增加，加大了对服务器的需求；服务器需求的增加，又提高了网站设计和构架的难度；网站设计和构架的难度的增加，又需要引入不同的服务器做支撑。云计算的出现带来了新一轮的技术变革，在极大程度上解决了计算资源被浪费在无线牵制的循环里。

有云就有雾，有雾就少不了霾。那么到底什么是云计算，什么是雾计算，什么又是霾计算呢？

云计算

我们用一种通俗的说法来解释。先来想一下如何让计算机变强呢，无非就是加CPU，加内存，加硬盘，那如果在服务器被插满的情况下该怎么办呢，也很简单，换成更好的CPU等就好了，但还有一种办法，利用更多的服务器就好了。

好比我司在做一个大的项目需要10000个员工，但是没用足够的工位，这时候我们可以从别的地方借用，这些员工属于别的地方暂时用不到的，他们不需要在我们公司坐班，只需在他们原本的位置上工作，这个前提是雇佣的员工不会泄露我司的信息。为了保证信息的同步性，需要有人管理协调分工（并行计算），还要考虑每个人的工作量（负载均衡）和员工生病离职（热备冗余）等等问题。

云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云平台作为提供云计算服务的基础，管理着数量巨大的CPU、存储器、交换机等大量硬件资源，以虚拟化的技术来来整合一个数据中心或多个数据中心的资源，屏蔽不同底层设备的差异性，以一种透明的方式向用户提供计算环境、开发平台、软件应用等在内的多种服务。

通常情况下，云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。

公有云：第三方提供商为用户提供服务的云平台，用户可通过互联网访问公有云。

私有云：为一个用户单独使用而组建的，对数据存储量、处理量、安全性要求高。

混合云：是结合了公有云和私有云的优点而组建的。

再者，通过从提供服务的层次可分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Paas）和软件即服务（Saas）。

雾计算

雾计算相较云计算更贴近地面！更具体些说，它们在网络拓扑中的位置不同！

还是上面那个例子，我司雇佣了一批员工帮我们做大项目，单不是所有的业务都需要这些员工亲自解决，比如简单的数据整理等工作，给他雇几个助手去解决比较简单的业务，既减少了他的压力，又提高了效率。这些小助手就是雾计算，他们不需要多么强的计算能力。

如果说云计算重点放在研究计算的方式，那么雾计算更强调计算的位置。相对于云计算来说，雾计算离产生数据的地方更近，云计算可以简单地理解为网络计算，因为云的概念即是指网络。而雾计算则可以简单地理解为局域网计算，雾的概念可以代指分布式的局域网络。“雾比云更贴近地面”的说法不是没有道理的！  

霾计算

霾计算就是字面意思-垃圾云，如果云雾没处理好就会变成霾。云计算和雾计算虽然概念先进，但并不是说没有缺点。

首先就是安全问题。我如何保证雇佣的员工和助手不会泄露我司机密呢？目前比较热的云计算厂商亚马逊、谷歌、IBM、微软、甲骨文、思科、惠普、Salesforce、VMware、阿里等都没有完全解决这个问题，所以很多企业了解到所用数据的类型和分类后，他们还是会决定通过内部监管来控制这些数据。而绝不会将具备竞争优势或包含用户敏感信息的应用软件放在公共云上，这个也是众多企业保持观望的一个原因。

还有网络延迟或中断的危险，如果因为地震等原因，导致网络中断，那么无论是云还是雾，都无法正常访问了。其他的缺点也有很多，员工之间远距离的通讯成本（带宽耗费预算），雇佣的人员过多（费用超支），高技术员工都是雇佣的，我司的核心竞争力怎么提高（缺乏人力资本）等。

结语：任何事情的发展都会带来两面性，用得好的计算就是云雾，用的不好就成了霾。在计算发展的同时，我们还是尽力预防霾计算的出现，当其出现时，及时作出补救的措施。未来一定是云计算和雾计算相辅相成，相互作用的时代。

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