尽管雾计算无法完全替代云计算，但它确实能够通过降低数据负载来支持云服务。
随着物联网的迅速发展，现有的云网络逐渐无法满足日益增长的数据处理需求，尤其是实时应用的需求。连接到物联网的消费者和企业设备数量激增，给云服务提供商带来了前所未有的压力。虽然云计算提供集中式架构，但带宽不足和高成本问题依然存在。此外，物联网云服务还面临高延迟、易受网络攻击、缺乏地理位置感知和停机等诸多挑战。为了解决这些问题，越来越多的公司开始转向雾计算，雾计算能够在物联网生成数据的近旁进行处理。
雾计算利用端点（如传感器和摄像头）和云数据中心之间的本地计算节点（雾节点），来收集、存储和处理数据，而不是依赖远程的云数据中心。这种计算结构是分散的，同时，它的灵活性和从集中式云与网络边缘设备中收集和处理数据的能力，使其成为应对信息过载的一个新兴且有效的解决方案。
雾计算的主要特性包括低延迟、地理位置感知、广泛的地理分布以及移动性和可扩展性，能够支持多个节点的连接。这就是为什么雾计算节点通常部署在离最终用户非常近的位置。托管的雾节点具备足够的计算和存储能力，以应对资源密集型的用户请求。这些节点能够在没有第三方干扰的情况下完成任务，并在物联网中提供计算灵活性、改善通信以及增强存储能力。基于雾计算的分析可以促进实时交互，提升对客户需求的响应能力。同时，雾计算的服务器能够独立于云运行，确保用户在没有网络连接时也能获得持续的服务。由于其接近最终用户，雾计算还增强了加密数据的安全性，降低了系统受到攻击的风险，并提高了服务质量，为资源有限的设备提供软件和安全更新。
雾计算有时与边缘计算互换使用。尽管两者都可以将数据和信息分析推向数据源附近，但它们之间的关键区别在于数据处理的位置。在边缘计算中，数据处理发生在靠近数据生成的位置，例如可编程自动化控制器；而在雾计算中，数据则在雾节点或物联网网关内处理，这些节点位于局域网（LAN）层级。
雾计算的应用范围广泛。例如，在线流媒体平台能够利用雾网络的能力和弹性，实现不间断的观看服务，通过实时数据分析确保低延迟、移动性和位置标识。在医疗保健领域，每天都会产生大量患者数据，雾计算能够将耗时几分钟的数据传输缩短到秒级，这对于提高患者护理的速度至关重要。
在自动驾驶系统（ADS）的开发中，企业需要整合多种先进技术，包括多模式传感器、计算机视觉、人工智能和机器学习等。这些技术有助于系统进行数据融合、图像分析、映射和预测，从而确定最佳的控制策略。在雾计算环境下，这些数据功能能够在汽车与其制造商之间高效通信。
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