@csl1995 传统的云计算场景，一个计算 request 首先由 desktop/smartphone 发出，要依次经过 gateway、router/switch、ISP core network 才能最终到达云服务商比如 AWS、Linode、DO、阿里云这些，云端的服务器处理完之后将处理过的数据传回，整个传输过程耗时超过几百 ms （比如你 ping 云主机可以统计时延）。
计算资源的下沉，简单说，就是以前运营商 /通信设备商的 gateway、router/switch 只是作为数据传输的管道，因为以前这些设备都是专用芯片设计的比如 FPGA/DSP，然而这些 gateway 和 router/switch 现在都用通用服务器代替了，其路由交换功能都用 SDN 这些技术实现软路由，然而这些通用服务器仅仅用来路由和交换相当于大炮打蚊子资源浪费了。因此未来的 gateway、router/switch 也都是虚拟化的，可以看作是云服务器的替代，只是它的物理距离更接近用户了（并且能迎合 LBS 业务），延迟可以大大减小，控制在几个 ms 内。这就是计算资源的下沉，即距离用户端更近了。

思科早些年提出的雾计算更像是一个网关对 IoT 的数据信息采集、处理、分析。
这个概念没啥新颖的，也不是中国最先提的，大家换着名字叫（ Mobile Cloud Computing，Mobile Edge Computing、Cloudlet、Fog Computing 就散其实东西差不多，CMU 早些年也有过一个类似的 demo 产品叫 cloudlet （ http://elijah.cs.cmu.edu/）。

补充一下，雾计算这个概念在虚拟化层面并没有创新，雾计算节点用到的虚拟化技术和云计算节点的虚拟化技术是类似的。且雾计算这个概念目前还没有标准化，更贴切地说应该叫移动边缘计算 Mobile Edge Computing （ http://www.etsi.org/technologies-clusters/technologies/multi-access-edge-computing ）。
雾计算更多地侧重于考虑通信和计算总的延迟问题，比如计算密集型任务和 IO 密集型任务，究竟是在本地处理还是雾端 /云端处理，能够最优化总的通信和计算时延。
特别地，2020 年 5G 商用，不负责任猜测，雾计算技术可以推动计算密集型需求例如 AR/VR 应用真正落地。

本人就是做这个方向 research 的，简而言之就是把云端的计算资源下沉到边缘节点（比如接入点、路由器、Small Cell 小基站、Peer Mobile Device ），进一步将延迟降低在毫秒量级，未来谨慎看好。

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