云计算服务虽然大大减轻了用户的成本，但是在其他方面仍然有不可规避的风险。面对云数据安全市场存在的乱象和在数据安全上的切实需求，加速建设云计算用户数据保护标准架构与信任体系势在必行。
　　众所周知，大数据时代“催生”一批云计算服务企业。云计算服务虽然大大减轻了用户的成本，但是在其他方面仍然有不可规避的风险。随着云计算、大数据的浪潮席卷全球，大量企业应用正持续向云平台迁移，安全风险日益扩大蔓延。
　　隐私方面，用户的数据是统一存放在云服务提供商那里的，云服务提供商能够看到每家公司的信息，但对于用户而言，如何保证这些数据不被别人恶意利用就成了一个非常大的问题。
　　其次，网络传输问题。我们都知道云计算服务主要是依托网络的，一旦网络运行不稳定，那么云计算服务将会受到十分巨大的影响，甚至可能导致系统瘫痪，信息外泄。而且，云计算平台由于其用户、信息资源的高度集中，容易成为黑客攻击的目标，由此拒绝服务造成的后果和破坏性将会明显超过传统的企业网应用环境。
　　除此之外，云计算应用地域弱、信息流动性大，信息服务或用户数据可能分布在不同地区甚至是不同国家，在政府信息安全监管等方面存在法律差异与纠纷;同时由于虚拟化等技术引起的用户间物理界限模糊可能导致的司法取证问题也不容忽视。
　　确实在这个数据即资产的DT时代，数据的产生量越来越大，托管在云平台上的数据越来越多，全球和数据有关的安全事件层出不穷，如何保护云平台上的用户数据安全已经成为整个行业乃至国家关注的焦点问题。
　　2015年1月，为促进中国云计算创新发展，积极培育信息产业新业态，支持第三方机构开展云计算服务质量、可信度和网络安全等评估测评工作，逐步建立云计算信任体系，国务院颁布了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》。
　　与此同时，国内云服务商也开始重视用户数据安全，很多企业甚至喊出了“用户隐私第一”、“保护用户数据是生命线”这样的口号。然而，这依然难以消除用户的重重顾虑。面对云计算引入的新的数据安全风险，云服务商能否实现对于用户数据安全保护的承诺?如何确保用户在“云”上得到的数据安全服务是有效的?
　　面对云数据安全市场存在的乱象和在数据安全上的切实需求，加速建设云计算用户数据保护标准架构与信任体系势在必行。国内权威云计算评估体系——可信云在7月25日-26日召开的“2017可信云大会”上正式发布《云服务用户数据保护能力参考框架》和《云服务用户数据保护能力评估方法 第1部分：公有云》两项重磅级标准。
　　目前，各云计算服务企业需“持证上岗”，获得可信云等云计算评估认证。工业和信息化部消息称，目前国内部分云计算服务企业需在2018年1月前取得云计算服务的认证资质。
　　可以说，云服务用户数据保护能力标准对于行业安全能力的规范和提升，促进安全生态的形成具有十分重要的意义。一方面为云服务商建立规范完备的用户数据保护体系、保障用户数据安全提供指导，另一方面为第三方行业自律组织评估云服务商用户数据安全保护能力提供依据，同时也为用户选择数据得到良好保护的云计算服务提供参考。

　　那时有个好想法的你正在走向改变世界的路上。你的事业蒸蒸日上，颇具市场规模，研发项目成百上千，因而也需要成千上万台服务器。
　　出于数据安全的需要，这些服务器通常由自己采购和维护。
　　那么问题来了：
　　资源利用低：为了避免冲突，每个研发应用都需要分配独占的物理机。通常这些物理机的配置远远超出应用的实际需求，导致物理机资源利用率低下，意味着浪费成本。
　　资源交付慢：每当你需要服务器，长着需要数周的采购上架，短着数个小时的系统安装和交付。
　　虚拟化技术面世于上世纪 60 年代，之后很长的一段时间里不愠不火;直到十年前，因虚拟化良好的解决上述问题，它逐步赢得大众青睐。虚拟化技术在单个物理机上创建多个虚拟机，对开发人员而言，虚拟机和物理机无任何区别，然后根据业务实际要求分配相应配置的虚拟机。
　　同时，你需要一个管理平台，这套平台能够管理成千上万，乃至数十万虚拟机的生命周期，我们称这套平台叫私有云。随着功能的逐步丰富，私有云平台不仅仅能管理虚拟机，还能管理容器/数据库/缓存/消息中间件等服务。在这套平台上，用户可以在数秒内创建所需要的资源。
　　终于，你踏过千山万水，迈过荆棘丛林，筚路蓝缕，在纳斯达克敲响了怒放的生命。不仅如此，你的企业还成为了行业的 big boss，如果你恰好是电商，你会有促销节，促销节那天，你的流量是平常的几十倍，如果说平日需要 1 万台服务器支撑业务，那么促销节那天你可能需要 30 万台服务器才能支撑业务，意味着 29 万台服务器在平日处于闲置状态。29 万台服务器，那可是上百亿人民币啊。精明的你马上会想到：如果我把私有云对外开放收费，那么这些闲置的服务器不就利用起来了嘛?事实上，AWS 正是这样演化而来，而且溜的飞起，产生了巨大的商业价值，隔壁的 Microsoft，Google 争先恐后加入到这个行业，意图分上一份蛋糕。
　　其实世上本没有这个行业，玩的厂商多了，也便有了公有云行业。最终，云计算是要演变成一个生态圈，它是能集成上下游的产业链，各个厂商都可以在中间找到很多商机，最终能让用户和服务提供商形成良性的互动。
　　这个故事介绍了一家企业在成长过程面临的 IT 资源问题。
　　在初创阶段，公有云往往是最佳的选择，因为初期成本投入底，资源获取快。在颇具规模阶段，私有云往往是更佳的选择，因为达到一定规模后，私有云的成本比公有云低，此外数据安全也是采用私有云的因素之一。企业成熟后，亦可对外提供云服务，增加收入。
　　从中我们可以看到：规模/成本/效率/安全等因素，是决定 IT 资源形态的重要标准。
　　公有云的产品与厂商【产品】
　　每当一个行业出现的时候，总是需要焕然一新的词语和充满想象的概念。没有哪个公有云厂商会说：
　　我是卖云主机(虚拟机)，卖存储的…
　　你应该用高大上的词语来介绍你的业务：
　　我们卖的是服务!(We are service providers.)
　　在一切皆服务(Everyting As A Service，XaaS)的理念下，早期的公有云诞生出了云主机/私有网络 VPC/块存储/文件存储/对象存储/数据库/中间件等基础服务，这些基础设施背后的技术栈，就是虚拟化。
　　在这片红海中，公有云厂商为了提升竞争力和价值，又逐步提供视频处理/图像处理/物联网/移动应用等服务。
　　下图是领头羊 AWS 的部分服务类型：
　　
 

 
　　鉴于篇幅，本文仅简要阐述部分服务：
　　计算：云主机，容器，函数服务等等
　　存储：云硬盘，文件系统，对象存储，关系型数据库，多种 NoSQL，缓存等等
　　网络：VPC，网关，专线，CDN，VPN 等等
　　PaaS/SaaS：大数据，消息中间件，消息通知，版本管理/发布/CI/CD 等等
　　AWS 服务之丰富，涵盖范围之广，下至 IaaS，上至 SaaS，无论移动端，还是服务端，都有相应的产品服务。所以公有云目前对小微企业、初创企业的吸引力是最大的，因为它把整个创业的门槛降低，特别是加快了互联网产品的发布速度。

　   本期要点
　　1.2014年以来，IDC产业发展方式也正从外延式向内涵式、从卖资源到卖服务转型。
　　2.在后摩尔定律时代，为了满足计算需求和计算能力的缺口，除了尝试各种新的芯片架构之外也会需要更多的数据中心承载服务器。
　　3.云计算拉动全球新一代数据中心基础设施建设进入加速期，数据中心的供给呈现绿色、云化、规模化的趋势。
　　4.未来(新)一线城市高端数据中心将呈现供不应求。目前，我国大多数IDC企业集中在一线城市，更多IDC企业正尝试跨地区经营。
　　导言
　　数据中心是指一个物理空间，可以实现对数据信息的集中处理、存储、传输、交换、管理。
　　数据中心起源于计算机机房，20世纪90年代客户端/服务器计算模式普及，服务器开始被单独放置，将分散的IT资源集中到一起供用户通过网络使用，专门的数据中心开始流行。
　　21世纪，随着互联网的发展，互联网数据中心IDC快速发展，所提供的服务不断升级。
　　2014年以来，国内云计算数据中心和新一代大规模数据中心进入快速发展阶段。
　　对比传统数据中心改变了原有的服务交付模式，大规模、绿色化、虚拟化、自动化及安全性成为新一代数据中心的代表特征，整个IDC产业发展方式也正从外延式向内涵式、从卖资源到卖服务转型。
 

图1：IDC产业发展路径

　　IDC行业景气度与互联网相关行业高度相关，未来三年中国IDC市场规模预计还将保持较快增长，电子商务、移动互联网、视频、网络游戏、直播等垂直行业客户数量及客户业务规模仍在持续扩大，传统行业信息化的渗透率仍有提升空间，这些都将是短期内驱动IDC市场规模增长的核心驱动力。
　　从市场区域来看，除北上广深外，江苏、浙江等新一线城市市场需求增长较快，而新疆等一带一路沿线地区也掀起了IDC投资热潮。
　　

表1：中国IDC市场规模(亿元)与增速

表2：全球IDC市场规模(亿美元)与增速

　　大规模云计算数据中心时代拼的将是规模与运营、产品与服务，传统IDC只能属于新兴行业的旧模式而最终被淘汰。
　　相比云计算模式，传统IDC企业在服务可用性、数据持久性、运维成本和弹性、资源效率等方面都将落于下风。
　　新一代数据中心的IT架构也将向高性能、高可靠性、高延展性快速变化和发展，IT设备使用效率的提升会在一定程度上抵偿新建数据中心对IT设备的资本投入，长期来看云计算将同时降低数据中心对IT设备的CAPEX和OPEX。
　　成指数增长的数据流量
　　全球互联网数据流量将持续保持高速增长(2015-2020 CAGR=22%)，绝大多数互联网流量都源自或者终止于数据中心。
　　全球IP流量爆发驱动因素很多，远未看到天花板，全球网民数量的人口红利、全新和高级视频服务、移动端数据流量消费以及连接到IP网络的设备数量激增等都进一步带动IP流量成倍增长。
　　根据Cisco测算，从2015年至2020年，全球数据中心IP流量预计增长三倍，而我国数据中心IP流量规模预计到2020年也将达到8.6ZB。
　　整个数据中心IP流量可划分为数据中心内部流量、数据中心到用户的流量和数据中心之间的流量。
　　在传统数据中心中，应用主要部署在单个或者少量几个服务器上，而服务器之间的通信较少，因此IP流量以南北流量为主。
　　而随着大规模集群计算的部署，未来将有许多服务器协同工作并负责计算，而只有少量服务器对外提供应用接口，服务器之间的数据交换和状态同步将构成数据中心的主要流量。
　　因此，数据中心内部的流量增长速度远远快于数据中心到用户的流量增长，到2020年东西流量预计将占到数据中心总流
　　量预计将占到数据中心总流量的86%，而南北流量仅占数据中心相关流量的14%。
 

图2：数据中心流量划分及2020年预计占比

　　全球产生的数据量未来10年将至少增加10倍(IDC预测从2016年16ZB增至2025年163ZB)，虽然只有15%左右的数据最终将存储在数据中心当中，但数据总量激增同样将带动数据中心数据存储量成倍增加。
　　同时，随着越来越多人将个人数据存储在云端，个人云存储规模的增长同样需要全球数据中心基础设施的支撑。
　　
 

表3：每年全球产生的数据量规模(ZB)
　　
 
表4：数据中心内存储的实际数据

　　大数据、人工智能等新兴产业的发展对数据处理速度和计算量提出了新的要求和挑战，也成为未来数据中心需求增长的重要驱动因素之一。
　　大数据和人工智能都是基于海量数据分析的基础上，而且如深度学习、直播中的视频转码、图片解压缩等等复杂算法和模型都非常消耗计算资源。
　　过去，受摩尔定律的影响，计算机体系结构的吞吐量和系统性能每18个月就能翻倍。
　　但随着半导体技术接近物理极限，处理器的性能难以继续按照摩尔定律进行增长，而计算需求却正以超“摩尔定律”的速度激增，处理器本身已经无法满足高性能计算(HPC)应用软件的性能需求。
　　在后摩尔定律时代，为了满足计算需求和计算能力的缺口，一种方式是尝试各种新的芯片架构，如新添一些具备特定功能的芯片(GPU、FPGA等)来满足特定计算需求;而另一种方式便是通过增加服务器的数量来满足计算需求，这就需要更多的数据中心承载服务器。
　　数据中心的供给趋势
　　我国大多数IDC企业集中在一线城市，更多IDC企业尝试跨地区经营。
 

表5：IDC持证企业数量
　　
 
表6：IDC按地域分类情况

　　我国IDC每年建设面积仍呈增长态势，新增大型数据中心数量提升，数量庞大的小型数据中心规模将面临被淘汰或整合。
 

表7：中国数据中心以新建为主

　　我国低端数据中心数量占比很大，高端数据中心成为建设和发展重点，未来热门城市的高端数据中心呈现供不应求。
 

表8：我国每年新增数据中心数量

　　在设计和建设上，为保障数据中心的安全可靠性和持续运营能力，机房安全等级越高，IDC运营商所需投入的建设资金越高。
　　与国际上类似，根据《IDC业机房星级的划分与评定》，我国对于数据中心也采取星级划分的方式，其中五星级机房可以类比为国外Tier4级，三星及以下的机房基本上为低端机房。
　　目前，我国绝大部分的五星级机房是由三大基础电信运营商拥有，而国内大部分机房停留在Tier2及以下水平。
　　自2010年开始，中国高端数据中心(T3及以上级别)的细分市场规模开始快速增长。根据451 Research的预测，15-18年高端数据中心总面积年均增长率预计将达到16.9%，而且第三方中立数据中心服务商占比越来越高。
　　

表9：中国高端数据中心(T3及以上级别)总面积快速增长

　　受到主干网络、高端人力和市场需求等因素影响，我国数据中心呈现集群式发展，北京、上海、深圳、广州、成都的数据中心产业发展较为快速。
　　然而，受到土地、能源等有限资源的限制，这些地域在高端数据中心的市场供给空间有限，未来热门城市的高端数据中心具有较大的升值潜力。
　　从产业政策的角度看，绿色节能、规模化、云化是数据中心未来的发展趋势。
　　自2010年起，利用云计算和绿色节能技术对数据中心进行改造、提高数据中心能耗及能效水平是国家相关产业政策的核心内容，力争2020年新建大型、超大型数据中心的能耗效率(PUE)值达到1.4以下。
　　数据中心对能源的消耗量是非常大的。目前，美国数据中心平均PUE已达1.9,先进数据中心PUE达到1.2以下，相比之下我国数据中心PUE普遍大于2.2，不仅对社会能源造成了极大的浪费，同时也给企业运营成本带来极大的负担。
　　2015年我国在14个地区确定了84个国家数据中心试点单位，到2017年围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点，试点数据中心能效平均提高8%，制定绿色中心相关国家标准4项，推广绿色数据中心先进适用技术、产品和运维管理最佳实践40项。
　　
 

 
表10：IDC产业相关文件与政策

　　云计算拉动全球新一代数据中心基础设施建设进入加速期，互联网巨头是本轮云计算数据中心投资建设的主力军。

——天星资本

　　中国机床商务网 党的十八大以来，我国云计算发展成绩斐然，已经从概念导入迈入应用普及的新阶段，广泛服务于生产生活各领域。五年来，我国云计算发展环境持续优化，云计算市场规模快速扩大，技术实力不断增强，涌现出一批从事云计算的企业，云服务市场接受度显著提升，越来越多企业、机构采用云服务部署信息化应用，云计算在服务创业创新和促进传统产业转型升级中发挥了不可替代的作用，已成为推动网络强国、制造强国建设的重要力量。
 

工业和信息化部赛迪研究院互联网研究所

　　云计算政策环境不断优化
　　国家先后出台《关于数据中心建设布局的指导意见》、《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》、《国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《关于加强党政部门云计算服务网络安全管理的意见》、《云计算综合标准化体系建设指南》、《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》等政策文件，围绕云计算产业发展、技术创新、应用推广、数据中心布局、标准规范、安全保障等方面的良好政策标准环境基本形成，促进了云计算快速健康发展。
　　云计算产业保持高速增长
　　近年来，我国云计算产业规模保持着超过30%的年均增长率，是全球增速最快的市场之一。根据工信部数据，截至“十二五”末期，我国云计算产业规模已达1500亿元，产业链条趋于完整，产业生态日益繁荣，形成了从基础软硬件到咨询、建设、迁移、运维、安全等全流程的产业链，涌现出以阿里云、腾讯云、京东、百度、网易为代表的互联网企业，以华为、浪潮、金蝶为代表的信息技术企业，移动、联通、电信三大电信运营商和以青云、UCloud为代表的新兴创业型企业等一大批云服务提供商。
　　云计算技术水平显著提升
　　我国在云计算相关软硬件设备、支撑平台等方面突破了一批关键技术，部分核心技术达到国际先进水平，如领军企业的单集群服务器规模已达到上万台，数据处理能力达到EB级，支撑金融支付业务等并发业务峰值达世界领先水平，有效解决了12306网站购票高峰瘫痪问题。我国还在诸多行业领域形成了较为成熟的云计算解决方案，在政务、工业、交通、医疗、金融、教育等领域得到广泛应用。
　　企业上云意识增强进程加快
　　在“互联网+”、大数据、“中国制造2025”等系列战略推动和企业自身转型需求下，企业越来越重视信息技术在业务发展中的作用。云计算可为企业提供便捷的信息化部署途径，我国云计算服务能力日臻完善、价格不断下降，为企业上云提供了良好的条件。近年来，企业上云意识不断增强，越来越多企业采用云计算方式部署应用，浙江、济南等地方出台专门行动计划，推动企业上云。根据CNNIC调研数据，截至2016年年底，调研企业中云计算的采用比例达到21.4%，比2015年提高50%，增长趋势明显。
　　云计算广泛渗透到互联网和传统行业领域
　　一方面，云计算已成为互联网赖以发展的基础设施。目前，我国大部分网站、电子商务平台、移动APP、视频直播、网络游戏均由云平台提供后台支撑，云计算有力地保障了互联网服务的稳定可靠。另一方面，云计算为传统产业转型升级赋能，在制造业、政务、金融、医疗、教育、企业管理等诸多领域广泛应用，助推“互联网+”战略的实施。在政务领域，陕西、浙江、贵州等地建设了基于云计算的电子政务公共平台，有效减少了重复浪费，促进了信息共享和业务协同，推动了政府管理和服务模式创新，提升了社会治理能力。在工业领域，北京等16个省市开展工业云创新服务试点，注册用户超过1300多万，服务企业超过16000家;数码大方推出工业云，为工业企业提供高质量、专业化的软件服务;阿里云为智能制造提供技术与人工智能支持，服务于协鑫光伏、徐工集团、比亚迪等一批工业企业;航天云网利用工业云构建“云制造”模式，提供协同研发、采购、营销、生产、售后等协作服务，促进了产业链上下游整合;海尔、沈阳机床、创维、金立、必康制药等企业利用云计算发展智能制造，提升生产效率和服务质量。在银行业方面，微众银行所有业务系统均使用云计算技术构建，恒丰银行开创传统大中型银行上云先河，实现了百余套系统的大规模云化改造迁移，云计算赋予银行业务系统更好的扩展能力和海量数据处理能力，在大幅降低运维成本的同时，明显提升了业务创新能力。
　　云计算有力支撑了创业创新
　　云计算能够大大降低信息技术应用门槛和成本，为大众创业、万众创新提供了支撑平台，众多中小微企业通过采用云服务，平均节省信息化成本约40%。骨干企业通过云平台开放计算、存储、社交、支付、搜索、大数据、人工智能等各方面能力，聚集了大量开发团队和个人开发者，腾讯开放平台已为超过570万名开发者服务，新浪云应用PaaS平台拥有53万名活跃开发者，促进新业态、新模式、新服务不断涌现，经济效益和社会效益显著。
　　云计算成为新兴技术发展的助燃剂
　　云计算具有资源弹性伸缩、成本低的优势，为大数据、人工智能等新兴技术提供了便捷的部署方式，助推新技术的应用普及，这些新技术也丰富了云服务的内容，带动云计算业务的发展。阿里云“数加”大数据平台提供数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、数据可视化、数据应用等服务，人工智能ET拥有智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等能力，阿里云还发布了解决“城市病”的“城市大脑”和服务智能制造的“工业大脑”。百度云的“天算”、“天工”、“天智”平台，分别提供大数据、物联网和人工智能服务能力。京东云数知大数据服务平台提供数据的采集、清洗、存储、挖掘、分析、建模、应用、开放和交易等大数据服务。
　　云计算企业出海迈出坚实步伐
　　随着我国云计算企业竞争力的增强，领军企业积极拓展海外业务，上线海外云计算服务节点，加速推进国际市场布局。腾讯云拥有16个海外数据中心和数据节点，服务已全面覆盖亚洲、欧洲、北美洲、南美洲、大洋洲。阿里云拥有中国香港、新加坡、美国东部、美国西部、欧洲、日本、中东和澳大利亚等8个中国大陆以外节点，并与韩国SK集团C&C、日本软银等合作开拓当地市场。云计算出海既为海外用户提供云计算、大数据、人工智能等服务，也助力我国互联网、游戏、金融、视频、共享单车等企业出海。
　　云计算这一信息化发展重大变革的大幕已经拉开，我国正抓住这一机遇，继续着力提升云计算服务能力，推动互联网和实体经济深度融合发展，更好发挥云计算在经济社会发展中的带动支撑作用，全面助推我国抢占信息时代国际竞争制高点和打造数字经济新动能。

——中国机床商务网

　 云计算成名较早，现在是大名鼎鼎，经过这几年的努力，俨然成为了科学技术界的一名当红巨星。正所谓人红是非多，不少人也是盯着云计算，眼睛里揉沙子，找云计算身上的弱点。人无完人，技术也一样，有优点必然有弱点呐。这不，有一些人质疑云计算：云计算耍大牌，永远给人以高高在上的感觉，不够亲民;云计算出场费太高，一些中小型数据中心根本走不进它的法眼;云计算参加活动总是迟到，可这也是没办法的事儿，云计算都是建在大型数据中心上，这些数据中心在世界各地都有分支机构，之间数据传输必然有些延迟嘛。总之，对云计算抱怨的大有人在，于是就有人开始捧另外两个小兄弟，另辟蹊径，与云计算形成互补市场。这两个小兄弟就是：雾计算和霾计算，兄弟俩名字听起来不是让人那么喜欢“雾霾兄弟”，真是哪壶不开提哪壶啊。不过，看到这两个名字，人们一下子就记住了，营销目的达到了。虽然不是那么让人喜欢，可借用名字，俩兄弟迅速蹿红，以现在的发展趋势，大有和云计算三分天下之势。说这么多，接下来还是详细讲讲这两个主角吧。
 

 
　　雾计算，这个名字由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授起的，他当时的目的是利用“雾”来阻挡黑客入侵。后来思科首次正是提出，赋予雾计算新含义。雾计算是一种面向物联网的分布式计算基础设施，可将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，它使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的见解。雾计算是一种对云计算概念的延伸，上面介绍的云计算弱点，雾计算都不具备。除此之外，它主要使用的是边缘网络中的设备，数据传递具有极低时延。雾计算具有辽阔的地理分布，带有大量网络节点的大规模传感器网络。雾计算移动性好，手机和其他移动设备可以互相之间直接通信，信号不必到云端甚至基站去绕一圈，支持很高的移动性。雾计算并非是些性能强大的服务器，而是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成，雾计算是介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型，强调数量，不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。与云计算相比，雾计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中，数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。雾计算是新一代分布式计算，符合互联网的“去中心化”特征。自从思科提出了雾计算，已经有ARM、戴尔、英特尔、微软等几大科技公司以及普林斯顿大学加入了这个概念阵营，并成立了非盈利性组织开放雾联盟，旨在推广和加快开放雾计算的普及，促进物联网发展。雾计算是以个人云，私有云，企业云等小型云为主。
　　霾计算，有云就有雾，有雾就有霾，“霾计算”这种比较奇葩的概念也顺理成章地诞生了。霾计算可以简单理解为垃圾云或雾计算，就是云计算和雾计算的对立面。霾计算概念可以很好地形容比较差的云计算或者雾计算，如果“云”或“雾”提供的服务，存在着安全问题、隐私数据被丢失泄露、数据传输不稳定、网络频繁出现中断、费用严重超支、用户访问体验差等一系列问题，其优势则可能远不如对用户的伤害，恰如“霾”对人体健康的危害，显然霾计算带来的负面更多，更像是一个玩世不恭的坏小子。正所谓人分三六九等，有好人也有坏人，霾计算就算是云计算和雾计算的反面教材，做的不好的云计算和雾计算就很可能成为霾计算。当然，霾计算并不是都是阴暗面，它也有更接地气、表现积极的一面。现在除了云计算，又出来一个雾计算，雾比云矮一点，现在北京有雾霾，就来了个霾计算，就是说越来越靠近底下，靠近底下的好处是什么呢?就是说直接就可以处理了，这样宽带的视频就不需要把流量的压力压到核心网了，在其边缘就有可利用分配网，就直接可以上网了，霾计算就是接近实用的计算方式，所以也有人将霾计算当做中性词，中国工程院院士邬贺铨在2017年全球未来网络发展峰会上，就首次正是提到霾计算，将其作为一种新的计算方式定义，着重强调霾计算更接地气的一面，而不是那些缺点，赋予了霾计算更多积极的含义。
　　目前云计算、雾计算方兴未艾，相关市场还很不成熟，未来的网络需要云计算集中处理，同时也需要雾计算、霾计算分级处理，根据业务不同因地制宜。云计算的这两个小兄弟：雾计算和霾计算也会不断开始有自己的地盘，这三种计算方式各有各的优缺点，相信未来是谁也替代不了谁。当然，三个兄弟也不是水火不容的，在很多地方依然可以共存。在一个数据中心里，可以既有云计算，也可以部署雾计算，由于三者具有不同技术特点，所处数据中心网络位置也不同，三者依然可以在一个数据中心里共存，在一个屋檐下共处，这样才能发挥出更好的优势。说归说，云也好，雾也好，霾也好，更多是一种形象生动的概念，让人们很快地理解其特点，可以根据其自身不同特点，再来看自己数据中心需要哪种计算方式，找到最适合自己的。数据中心无论身处“云”中还是“雾”中，都要做好防“霾”的准备，也可以部署霾计算，但要高度警惕霾计算的负面影响。

——企业网