边缘计算和雾计算不像云那样广为人知，但可以为企业和物联网公司提供很多帮助。这些网络解决了物联网云计算服务无法解决的许多问题，并使分散的数据存储适应特定的需求。让我们分别研究一下边缘计算、雾计算和云计算的优势。
低延迟。雾网络可以处理大量数据，几乎没有延迟。由于大量数据存储在本地，计算速度更快。
更好的数据控制。在云计算中，第三方服务器与本地网络完全断开连接，几乎无法控制数据。在雾计算中，用户可以在本地管理大量信息并依赖其安全措施。
灵活的存储系统。雾计算不需要持续的在线访问。数据可以存储在本地或从本地驱动器中提取 - 这种存储结合了在线和离线访问。
连接集中式和分散式存储。雾计算在本地驱动器和第三方云服务之间架起了一座桥梁，可以平滑过渡到完全去中心化的数据存储。
许多公司专注于边缘计算以实现去中心化，而其他公司则由于雾计算的高速度和更高的可用性而采用雾计算作为主要数据存储系统。
数据处理没有延迟。数据保留在物联网网络的“边缘”，可以立即采取行动。
实时数据分析。当必须立即处理数据时效果很好。
网络流量低。数据首先在本地进行处理，然后才发送到主存储。
降低运营成本。数据管理需要更少的时间和计算能力，因为操作只有一个目的地，而不是从中心循环到本地驱动器。
物联网边缘计算是必须以毫秒速率处理的小型即时操作的最佳解决方案。当许多小型操作同时发生时，在本地执行它们会更快、更便宜。
资源丰富。 在比较云计算、边缘计算和雾计算时，您可以看到云始终是处理大量数据的最足智多谋的方法。除了强大的计算和存储能力外，现代云还提供端到端服务来管理物联网数据，包括安全性、现代数据分析和可视化服务等。这也解释了云商业智能在Web项目开发和高端应用中的流行。加载应用程序。
可扩展性。与边缘和雾相比，云可以更轻松、更快且更具成本效益地进行扩展。
维护方便。云平台提供工具和服务，以实现轻松、经济高效的维护。
云计算、边缘计算和雾计算经常与物联网一起讨论，因为这些技术相互支持。物联网依靠不同的数据管理服务来存储和分析物联网设备数据和指标，实现自动化等。
让我们看看云计算和物联网如何为企业和最终用户带来好处，以及为什么将它们结合使用具有优势。
物联网系统产生和交换大量数据，需要大量存储空间才能无缝运行。AWS、Microsoft Azure、Google Cloud IoT 服务和 IBM IoT 平台等云平台提供强大的云服务，能够处理不断增长的 IoT 数据量。
物联网服务应依赖安全的数据存储，以防止黑客尝试访问和危害系统。去中心化存储是保护敏感资源的方法之一。另一方面，集中式云解决方案提供内置安全性来保护大量数据。
去中心化数据存储方法（雾和边缘）符合一些主要的物联网需求，例如可访问性、安全性、移动性和实时处理。云服务提供了处理不断增长的物联网数据量所需的可扩展性、能力和资源，并在多个服务器之间快速分发信息，随后连接的设备可以随时访问这些信息。