延迟性——发送和接收数据过程中存在的延迟——从一开始就限制着云
预计到2020年将迎来一次计算浪潮。
到那时，在大约200亿台物联网设备间进行传输的数据将淹没数据中心——超过从数据中心流向用户的数据的275倍。
然而，未充分利用的设备常常很长一段时间都处于休眠状态，因而在这些设备中存在着大量的计算能力，比亚马逊的无处不在的全球云还要大数百倍。
雾计算的定义
对于外行人来说，雾计算将集中的云数据中心扩大到包括现有的计算设备，从而创建了一个低延迟计算和存储的网络，这样便能在最靠近其产生的地方处理数据。
或者，像Forrester研究分析师Sophia Vargas所说的：
雾是跨各种分布式组件的、更加广泛的集成体系结构….我们说的是专业的基础设施，甚至在设备中的芯片可能都不是真正的计算设备。为了创建雾，可能就需要一整套新的协议。但在这些领域中现在还没有足够多的标准。
ActiveAether是一个必需的基础设施：一种用于托管主机服务的更加快速和更有弹性的方法，因为在我们身边，有数十亿台计算机能为我们提供我们所需要的计算资源。
将计算能力分配给大众
云计算出现以前，企业将网络数据存储在昂贵的、人员配备齐全的本地服务器房间里。
中期，主机供应商意识到，通过托管所有昂贵的计算设备和进行自我维护，他们可以向客户提供租借服务——在云端。付费模型只会根据客户的使用来收取费用，这样便极大地提高了可扩展性，使已经很高的采用率以指数级增长。
尽管出现了这种大众化的高端计算能力，但现在我们面临着两大挑战：物联网从边缘发送到集中位置以进行处理的数据总量正惊人的飙升，以及数据在到达目的地的过程中所产生的高延迟性。
雾解决了云的致命弱点
延迟性——发送和接收数据的过程中存在的延迟——从一开始就限制着云
云计算对集群和集中式的数据中心的依赖性——建在房价和设备低廉的地方，而不是靠近人口集中的地区——意味着在进行处理前数据总是不得不传输数百英里，再返回来传输数百英里。
这是十分低效的，据TechCrunch的投稿人Ben Dickson说，至少可以说成这样：“云就像是让你的大脑在数英里之外控制你的四肢一样——你需要进行快速反应时，它是没有帮助的。”
更广泛的行业对低延迟有着明确的需求已经十分明显了。据IDC报告，由于延迟性和性能方面的问题，大约有50%的云客户正在探索投资额外的本地计算。据Forrester分析师Jeffrey Hammond表示，物联网设备总是被安装在偏远的地区，处于或远离网络连接的边缘，因而有三分之一的企业感到有必要使计算能力靠近这些设备，以实时执行分析。
同时，我们的服务器，工作站，笔记本电脑，平板电脑，甚至是智能手机上都存在着大量的计算资源池，时刻等待着被启动。
补偿用户的计算资源，创建一个公平的市场
想象一下基础设施利用现有设备中的闲置计算能力的场景。如果一个基础设施能将这些资源整合到一起，从而承载起200亿台物联网设备的计算过载？
肯定能构筑这样一个基础设施（也是我们创建ActiveAether的原因），问题是如何激励个人为这个全球计算能力网络做出贡献？
通过向他们支付金钱。
我们相信答案在于创建这样一个市场，在这个市场中，主机提供商，软件提供商和客户都能基于自身需求，以单一货币为结算工具来提供和接收计算资源。
这样，自由市场体系的有效性就能得到提高，同时个人也能不断构建比云更快速和更可靠的网络系统。
因此，当我们每年看到数十亿的连接设备接入网络时，让我们不要忘记关键性的问题。在其存在的地方，它们拥有适合的基础设施吗？目前，没有。但幸运的是，雾就要来了。
