尽管雾计算可能无法完全取代云计算，但它确实能够通过减轻数据负担来辅助其运作。
随着物联网的发展，现有的云网络已面临日益增长的数据负载和处理需求，尤其是在实时性方面。连接到物联网的消费者和企业设备的快速增加，给云服务带来了巨大的压力，甚至连最先进的云服务提供商也难以应对。虽然云计算提供了一个集中式架构，但带宽的不足和高昂的成本成为了主要障碍。此外，物联网云服务还面临高延迟、网络攻击的风险、缺乏位置感知以及停机时间等问题。为了解决这些挑战，越来越多的公司开始转向雾计算，这种技术将云服务扩展到更接近数据源的地方，以便更高效地处理物联网生成的数据。雾计算利用连接端点（如传感器和摄像头）和云数据中心之间的本地计算节点（即雾节点），来收集、存储和处理数据，而不是依赖远程的云数据中心。雾计算本质上是一种分散的计算结构。它的灵活性以及在集中云和网络边缘设备之间收集和处理数据的能力，使其成为应对当今信息过载问题的一种高效新兴技术。
雾计算的主要特点包括低延迟、位置感知、广泛的地理分布、移动性和可扩展性，能够支持多个节点。这就是雾计算系统通常被部署在离最终用户非常接近的位置的原因。托管的雾节点具备足够的计算能力和存储能力，以处理资源密集型的用户请求。此外，这些雾节点能够在没有第三方干扰的情况下独立处理任务，从而在物联网的连续性中提供计算灵活性、改善通信和存储能力。基于雾计算的实时分析可以增强客户需求的自觉性和响应能力。由于雾计算可以在没有云连接的情况下独立运行，确保用户获得连续、不间断的服务。此外，雾计算由于靠近最终用户，也增强了加密数据的安全性，减少了其系统受到恶意攻击的风险。它还提升了服务质量（QoS），并为资源受限的设备提供软件和安全更新。
雾计算有时与边缘计算的概念相互替换。尽管两者都能够将数据和情报推送至数据源附近的分析平台，但边缘计算与雾计算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地方，例如可编程自动化控制器。而在雾计算中，数据则是在雾节点或物联网网关内处理，这些节点通常位于局域网（LAN）级别。
雾计算的应用场景十分广泛。例如，凭借雾网络的能力和弹性，在线流媒体平台能够通过实时数据分析提供低延迟的、不间断的观看服务。在医疗保健领域，每天都会生成大量患者数据，利用雾计算可以将耗时数分钟的数据传输缩短至秒级，这对于提升患者护理的速度至关重要。
在自动驾驶系统（ADS）中，企业需要整合多种先进技术，如多模式传感器、计算机视觉、人工智能和机器学习等。这些技术有助于实现数据融合、图像分析、映射和预测，以决定驱动系统的最佳动作和控制。因此，在雾计算环境下，可以实现汽车及其制造商之间的高效数据通信。
