若你好不容易才弄清楚技术界所说的“云端”是什么意思（没人能100%肯定其含义），那我们带来的可能是坏消息：人们已经开始谈论 “雾端”了。
好消息是，这个比喻并不若听起来那么模糊难懂。
有时候，你依赖本地设备来完成重要工作，比如在笔记本上编辑Word文档，在手机上修图，或打印机发出“纸张不足”的提醒。
而另外一些时候，你需要的是云端，比如在Google Docs上与他人协作，在微博上分享照片，或上传公司年度报告供地球另一端的同事查看。
本地操作和云端操作各有其优势，本地操作能反应更快、不受网速影响并且可以更好地控制数据的使用和保存；而云端操作则有可靠的中央服务器来管理数据、能处理和储存大量信息以及人与设备之间可以轻松协作。
微软和思科等公司近来频繁使用“雾端”这个术语，那“雾端”究竟是什么呢？从本质上讲，“雾端”指的正是本地操作和云端操作的折中方式：无论负责处理数据的是工业传感器、笔记本电脑还是智能手机，数据不仅可以在相对靠近设备的网络服务器上进行处理，也可以在本地设备端处理，这取决于用户的需求，数据也可以单独或同时被上传到云端服务器上。
3月份，美国国家标准与技术研究所发表文章对“雾计算”及其好处进行阐释之后，“雾端”的说法或多或少变得正式起来（思科声称创造了这个术语）。
一般而言，雾计算是一种更灵活的操作，并非一股脑地将所有信息转移到一个远程数据中心或完全在本地设备上展开计算。反之，雾计算可根据时间、空间和处理能力限制来将数据转移到最适合的地方。“因为雾节点经常与智能终端设备同地协作，所以，这些设备生成分析和数据响应的速度要比集中化的云端服务或数据中心快许多，”美国国家标准与技术研究所说。一个叫做“边缘计算”的类似概念同样将数据处理从中央服务器转移到网络的外围或者边缘上。
类似技术界开放雾联盟（Open Fog Consortium）的支持者认为随着物联网的快速普及，雾计算将大有前途——因为在物联网中，大大小小的设备连接起来产生的数据必须快速进行处理，其对速度的要求超过了云端宽带的能力。比如，自动驾驶汽车就能用到雾计算：这些汽车依赖的是远程服务器，但在紧急关头它们必须可以自己做决定，即使在没有网络连接的情况下。
若雾端和云端的比喻还不够，有些网络还添加了一层“the mist”。这通常包括比雾端更靠近网络边缘的传感器和其他设备的低功耗计算机，目标是实现更低的延迟。
不过到头来，雾端也可以被看作硅谷用来推动服务销售的浮夸术语。它听起来就像旧金山湾区的阴雾天气一样缥缈，但可别忘了：云端，雾端或各种其他的计算都意味着大量的发热设备和大量冷冰冰的现金。
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