IoT講求運算力，能夠推動今年3大必爆科技之一的IoT，除了已開始普及的邊緣運算（Edge Computing）外，部分設備管理者亦會選擇以霧運算（Fog Computing）來維持IoT（Internet of Things）的暢順運作。
所謂的Fog Computing，最初是由美國紐約哥倫比亞大學的斯托爾福教授Prof. Stolfo提出，屬於分散式運算（Distributed computing）概念，是指決策過程中的範式轉換（Paradigm Shift），及盡量將運算系統與貼近數據源的方法。Fog Computing與Edge Computing的理念原意相近，目的都是希望降低延時，提升IoT的反應時間，加快處理資料速度（Time Sensative Networking）。
不過，Fog比Edge更進一步！Fog透過IoT收集的資料，完全不須經過雲端運算，再將分析結果傳送回Edge的過程，而是直接在接近信息的源頭收集和分析資料，並且將結果傳送至附近的有IoT功能的物件。
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不同於Edge，Fog Computing的特徵包括低延時、位置感知、分佈廣泛（如攝像監控系統）、適應移動性的應用以及支持更多能進行的邊緣運算邊緣節點（Edge node）。不過，雲端和霧運算均須較強大的運算能力，加上比Edge Computing耗電，因此並非全部需要邊緣運算的企業都會選擇Fog Computing來取代邊緣計算或雲計算。
另外，邊緣運算能夠獨立運作；但霧運算則須依靠每個在節點之間的廣泛互連能力的。有了Edge Computing和Fog Computing，雲端計算的數據分析能系統便能減輕負荷，而IoT也能充分被利用，將更多數據解讀，並反饋在所需系統，令決定所需時間降低。
Smart City的發展需要IoT的配合，霧運算和邊緣運算正正能提升IoT的效率，帶動更多智能化設備提升運作效能。想知道IoT除了邊緣運算和霧運算兩大助手外，還有什麼能幫助IoT走得更遠？立即按這裡，看看5G如何推動IoT的普及吧！
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