有的时候我们的确需要一些更为新奇的概念来刺激一个行业的成长，这个概念可以是新奇的、新颖的，但如果仅仅是因为炒作而炒作就没有必要了，这里毕竟这不是娱乐圈。
水汽凝结成细微的水滴悬浮于空中，便形成了雾，相比于云，雾更加低，人们更能接触到。
存储、计算、传输等互联网的底层技术，可炒作的概念本来就不多，最近一次能够引起大范围讨论、并被大多数人认可的还是十几年前云计算的出现。时至今日，云计算已经成为IT领域除了软件和硬件之外的重要组成部分。虽然云计算取得了不错的成绩，但在具体实施的时候，依然无法做到尽善尽美。
比如云端的传输速度、数据中心的长期成本高层计算算法的难以匹配等等，于是这就为类似“雾计算”这样新奇概念的产生提供了空间，也为一些“始作俑者”提供了机会。
据Gartner的预计，到2020年，物联网服务支出的总量将达到4818亿美元，同时，还将有几百万的消费类物联网产品投入使用。这也意味着物联网将要产生的数据是非常巨大的。
于是有人想出“雾计算”的概念，大体的意思是在终端和数据中心之间新增一个“网络边缘层”或者叫“网络缓冲层”，把一些并不需要或者不马上需要放到“云”的数据在这一层直接处理和存储，这样就可大大减少“云”的压力，提高了效率，也提升了传输速率，减低了时延。
雾计算(Fog Computing)在百度百科的创建时间为2014-10-15，主要内容来自2014年05月19日国内某科技媒体翻译的一篇来自《华尔街日报》网站一篇题为《忘记“云”;“雾”才是科技的未来》的文章。
而最开始的“雾计算”概念，是在2011年由格鲁吉亚信息安全专家(另一种说法是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)起的)提出的一种针对内部威胁和数据泄露的新的计算范型。但显然这个概念和我们今天被众多IT公司大说特说的说的“雾计算”相距甚远。
从字面上就可以感受出“雾计算”这个名字起的是有多么的心虚。而从所谓的产品特点上来说，雾计算的概念则更多的还是继承了“云”的大部分特性，比如网络节点数量更多、数据的在线计算能力以及数据的快速传输。
如果一定要说出雾计算的亮点的话，那么就只能是与物联网的结合，毕竟云计算的概念要早于物联网的概念。但这个结合的基础，并不是计算能力的提高，也不是业务模式的创新，而仅仅是由于传感器的数量增加了。
更为重要的是，物联网本身就是一种“云”和“虚拟化”的理念的应用，随着接入云端的数据的迅速增加，物联网自身会越发的膨胀，甚至变的自身难保，这就好比原本地铁到机场之间需要公交成来接驳，但随着人员的增多或者有些人赶时间，于是就改用出租车来进行接驳，但出租车数量的增加并不会提升整体的运力，如果数量过于冗余，反而会适得其反。
而雾计算另一个引以为傲的就是所谓的“数据本地化”，但遗憾的是几年之前在混合云提出的时候，数据本地化就已经是一个不再新鲜的概念了。甚至在一些没有用到云的概念的场景就能够看到这种数据本地化的存在，比如高速公路上的电子收费系统(ETC)。
雾计算的本质是在云与本地之间搭建一个中转站，这个中转站依靠的以传感器为主的数据中转中心，但这一中转中心并没有解决网络带宽的问题，而只是原本的一个一公里变为两个0.5公里，这个中转中心同样会面临因并发的数据传输量的激增导致的网络拥堵。
至于云端的传输速度的问题，答案并不在于传输的距离，传输的设备，而是取决于传输的数据量的大小，显而易见的是，船速的数据量越小，传输的速度也就更快。
以数据灾备为例，SaaS 的数据灾备方式主要是通过公有云进行存储，所以以往的文件级、快级的数据传输方式往往会造成数据的重复冗余以及带宽的浪费，在带宽有限的条件下，字节级的数据捕获与复制技术就更佳具有优势。
“太阳底下没有新鲜事”，一次足以颠覆一切的创新也许与技术本身无关，也许只是一次“无心插柳”，但这样的创新绝不会仅仅来源于一次概念的炒作。这个世界从来不缺少概念的创新，有成功的，比如移动互联网;也有失败的，比如互联网思维、O2O;有的时候我们的确需要一些更为新奇的概念来刺激一个行业的成长，这个概念可以是新奇的、新颖的，但如果仅仅是因为炒作而炒作就没有必要了，毕竟这里这不是娱乐圈。
