过去十年来，科技领域最大的趋势之一是各企业纷纷向云计算服务的转变——在数据中心存储和处理数据以及运行应用程序的行动，使得包括亚马逊和微软等在内的云巨头受益，而不是企业自己的IT设备。
随着智慧城市、智慧家庭等物联网应用的普及，万物智能互联产生的数据量愈加
庞大，对计算资源及能力提出更高的需求，而云计算在一段时间内充分满足了终端设备的资源期待，但随着智能设备数量日益猛增，内存、CPU等计算资源的内功逐渐显不足，造成目前市场上智能硬件设备不够智能化，此时，雾计算应运而生。
但是，即使当这一趋势正在持续升温，而且云计算也变得越来越重要的时刻，市场上也出现了可能取代或改进它的第一个迹象，即所谓的“边缘”或“雾”计算。这种新型的计算有着巨大的潜力，不仅因为云的趋势，而且还有那些有机会成为大众市场产品的尖端设备，其中最著名的是自动驾驶汽车和机器人。
尽管在云数据中心仍有大量工作要做，但边缘趋势会将大部分关键的处理和决策能力转移到与它们相连的设备和产品上，而这些设备或产品处于网络的边缘地带。
雾计算的概念是思科两年前提出的，在思科的定义中，雾主要使用边缘网络中的设备，这些设备可以说是传统网络设备如部署在网络中的路由器、交换机、网关等，也可以是专门部署的本地服务器。但是，雾计算一直以来只是概念化，并未真正的落地，相关人士表示：雾计算与边缘计算是相通的，即是把云端的能力部分释放到网络的边缘、设备端或网关，推到设备端称为边缘计算，推到网关或路由器就叫雾计算，从而减轻云数据中心的网络及计算负载。
与云计算相比，雾计算是更贴近最终用户的数据通信处理解决方案，但雾计算仅是云计算的延伸，并不是替代，雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘中的设备中直接处理和存储，然后把剩余的有价值的数据传输向云服务器进行存储或者下一步处理，帮助云计算最高效率的发挥其自身的价值，简单的说，就是把云计算的概念即运算效率高、快速更新与部署的优越性转移到设备端或网关，把思科的理念用到企业当中，解决目前处理海量数据时计算资料不足的问题。
在某种程度上，随着边缘计算的发展，技术产业正走向未来。在上世纪80年代之前，企业依赖于集中式的大型计算机，那时工人们可能会使用所谓的“哑终端”进行交互。但后来的PC将处理能力转移到了员工的办公桌上。
最近，云计算趋势再次集中了处理能力。随着边缘计算技术的发展，钟摆开始向后退，更广泛地向终端用户分配计算能力。
云和雾共同形成一个彼此受益的计算模型，这一新的计算模型无疑能更好的适应物联网的应用，而且具有重要的商业价值，在智能硬件、智能电网、车联网及智能家庭等领域的应用场景不胜枚举。比如，在智能交通灯监控系统中，对于需要人为监控的画面，雾节点将视频流直接转发给中心机房，而其他监控视频对实时性要求不高的话，可以直接在雾节点处理，压缩后再传向中心机房，这样从雾节点到机房的网络宽带就得到缓解，当然，在灵活处理云和雾之间的数据流传输及处理，得益于云管端这样的一个技术架构平台。