物聯網所創造的價值并不真正來源于它所運用的數據，而是源自對這些數據的解讀。解讀后的信息可以令我們獲悉其內涵的科學價值，提高設備的效率、可靠性、和利用率，并由此為我們的生活帶來便利。

從供應鏈管理到自動化制造，甚至再到車輛停泊管理和廢棄物處理，物聯網正通過多種形式實現著它的價值。它使得企業得以用同樣的投入獲得更大的產出、或是用更少的投入獲得同樣的產出（如制造、農業、能源領域）；提升人類的健康與安全系數（如災難預警、老人贍養、環境監測、輔助執法等）；也能為人類生活帶來更佳的體驗（如交通疏導等）。

但，若想真正通過物聯網來節約時間、節省成本，我們必須了解它所利用的數據從何而來——一般來講，這些數據都會來自集中而可伸展的（scalable）的云計算平臺。這些云計算平臺都是為物聯網中的設備、物聯網獨有的連通性、以及物聯網對于數據管理的需要而特殊設計的。

云計算

簡單說來，云計算（cloud computing）是將備用存儲空間與計算基礎結構連接起來的一種使用互聯網的方式，這種網絡使用方式也備受公司與企業的青睞。在物聯網語境下，云計算為公司對物聯網的各級部署管理（包括設備位置信息與管理、記賬、安全協議、數據分析等等）提供了一種靈活的解決方法。

正是因為云服務的強大，才使得軟件開發者得以基于云計算來研發并升級物聯網應用程序。物聯網的愿景十分宏偉：人們將會通過物聯網建立一個由無數高度智能、相互聯系的物品組成的世界。要想讓這愿景成為現實，其關鍵就在于把握云計算的“請求式可伸展性（on-demand scalability）”。

很多科技巨頭都將云存儲和云計算作為一項服務提供給物聯網市場。微軟有他們的 Azure 系列（微軟一款基于云計算的操作系統，可以用來創建云中運行的應用或者基于云的特性來加強現有應用，提供數據庫、云服務、云存儲、人工智能互聯網等云端服務）；云服務大亨 Amazon Web Services（AWS）有 AWS Greengrass，AWS IoT Platform，AWS IoT Button 等一系列針對物聯網的云服務；IBM 同樣通過 Bluemix 云服務來使用戶獲得 Watson 的使用權限。這樣的例子不勝枚舉。

盡管云服務產品豐富多樣，但是它們的共同特征就是令用戶能夠在便捷靈活地使用多樣 IT 產品的同時，無需購買繁多的硬件設施和軟件程序。如此一來，云計算服務還同樣可將管理維護軟硬件的麻煩一同省掉，可謂一舉三得。

但是，對于想要擁有較低延遲率或數據傳輸量有限的應用程序和服務來說，云計算就顯得心有余而力不足了。這時候，開發者們都希望將問題放置在網絡邊緣（edge，通常是指網絡的接入層，就是靠近用戶端）來加以解決。

美國商業管理顧問公司 Senza Fili Consulting 的董事長 Monica Paolini 在 LinkedIn 中寫道：“近幾年，社會上掀起了一場“將所有東西都置于云端”的浪潮。云端是一個高度集中的平臺，隨著虛擬化技術的發展應運而生。它滿足了人們對降低產品成本、節約市場推廣時間、提高創造自由性的渴望。然而在此過程中，我們卻忽視了軟件運行的“實際位置”對軟件表現、網絡資源利用效率、和用戶體驗的重大影響。物理距離將會不可避免地增加反應延遲?！?/span>

霧計算

霧計算（Fog Computing）的命名來源于“霧是更貼近地面的云”這一名句。在霧計算模式中，數據、（數據）處理和應用程序集中在網絡邊緣的設備中，而不是幾乎全部保存在云中，它是云計算的延伸概念。

為使“邊緣-邊緣”的跨產業物聯網部署成為可能，OpenFog Consortium（多個高科技公司與學術機構所成立的聯合組織，旨在促進多領域的云計算標準化與推廣）被有識之士建立起來。他們通過建立一個參考體系結構（reference architecture）來增強網絡邊緣與云端間連接的互操作性（interoperability）。

該組織現已發現多個需使用邊緣計算來實現物聯網應用的案例，包括：智能建筑、無人機運送服務、實時地下影像、交通擁堵管理、以及視頻監控等等。該組織在今年 2 月曾公布了其霧計算參考體系結構的執行概要。

云計算+霧計算：雙管齊下

以自動駕駛（autonomous driving）為例：細胞網絡將配備有激光探測與測量系統（Light Detection And Ranging，簡稱 LiDAR，中文又稱激光雷達）、圖像處理系統、及其他自動駕駛設備的車輛與其他載具、行人、智能基礎設施、以及各類云端服務彼此聯系在一起，來共同實現車內娛樂、預見性維護、遠程診斷等一系列服務。

如果你只是單純地想要在車內通過登錄 Netflix 云賬號看劇，或者想要讓車子記錄運行和維修歷史，云計算是的確能滿足你的需要的。但，對于像幫助車輛避開高速公路碰撞事故這樣關鍵性的任務決定，云計算可能就不是你的最佳選擇了——云計算會帶來延遲，正所謂遠水救不了近火。因此，對時間要求較高的任務最好還是應在網絡邊緣的平臺進行處理。

為了實現“云霧計算”的雙管齊下，思科已和微軟聯手，將早先思科的 Fog Data Services 與微軟后來研發的 Azure 物聯網云平臺整合在一起，使對網絡邊緣的分析、安全、控制、以及數據管理可以與集中化的云端連通性、政策、安全、分析、app 開發等等方面有機結合起來。

思科物聯網戰略組組長 Macario Namie 在他最近的一則博文中寫到：“通過將“萬物”連接起來，人們得到了各式各樣的實時數據，而這也正是我們從這些連接中收獲的最美妙的一點。接下來，我們需要將數據轉換為信息，更重要的是，我們需要將這些數據轉化為可創造商業價值的實際行動。在為這個目標努力的同時，各企業紛紛發現自己已置身于數據的洪流之中?！?/span>

“因此，我們對強大的計算能力和存儲空間的需要驟然增加，而這些需要也恰好被公共云供應商滿足了。但是在云服務發展的同時，數據傳輸和信息提速的費用也水漲船高。對于對時間要求緊迫的關鍵性服務來說，這無疑是個棘手的問題。因此，眾多物聯網項目正在將這種運算能力散布到網絡的各個邊緣、數據中心、和公共云當中?！?/span>

“物聯網”這一概念由美國麻省理工學院 Kevin Ash-ton 教授于 1999 年首次提出，經歷了早些時間“虛無縹緲”的設想，如今已在人們生活中嶄露頭角。通過云計算與霧計算的聯合，相信物聯網的發展定會云開霧散，迎來科技創新的新曙光。

OpenFog Consortium 主席，思科（Cisco，世界知名網絡解決方案供應商、“霧計算”概念首創公司）企業戰略創新團隊資深總監 Helder Antunes 稱該霧計算參考體系結構的公布象征著一個“通用框架”的建立，該框架會促使物聯網被社會所采納。他還說：“盡管霧計算已逐漸開始于智能城市、聯網汽車、無人機等其他領域嶄露頭角，它仍需要一個通用的、可互操作的平臺來推進此項數字革命的進步?！?/span>