雾计算的特点是处理能力强的单个设备接收多个端点来的信息，处理后的信息发回需要的地方。
而边缘计算，进一步推进了雾计算的的理念，处理能力更靠近数据源，不是在中央服务器里整理后实施处理，而是在网络内的各设备实施处理。通过把传感器连接到可编程自动控制器（PAC）上，使处理和通信的把握成为可能。
和雾计算相比的优点，根据它的性质单一的故障点比较少。各自的设备独立动作，可以判断什么数据保存在本地，什么数据发到云端。
以吸尘器为例说明：雾计算集中化的雾节点（IoT网关）继续从家中的传感器收集信息，检测到垃圾的话就启动吸尘器。
边缘计算的解决方案里传感器各自判断有没有垃圾，来发送启动吸尘器的信号。
和边缘计算相比较的话，雾计算更具备可扩展性。具有集中处理的设备，设想的网络是从多个端点发送数据的大的网络。
雾计算不需要精确划分处理能力的有无。根据设备的能力也可以执行某些受限处理，但是更复杂的处理实施的话需要积极的连接。
雾计算发展2010年11月28日，“维基揭秘”网站发布了25万余份美国国务院机密文件，将诸多美国外交内幕和盘托出，爆出了美国历史上也是世界历史上最大规模的泄密事件。紧接着又集中爆发了一连串的网络个人信息泄露事件，日益严重的数据泄露引发了各界关注。
最初“雾计算”这个名字还是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授（Prof. Stolfo）起的，不过他当时的目的是利用“雾”来阻挡黑客入侵。显然，这与我们现在所讲的“雾计算”有着巨大的差距。
我们现在所熟知的“雾计算”这个概念是由思科首创，2015年11月，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OpenFog Consortium （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。目前，联盟已经有了60名成员。
有云就有雾，有雾就有霾，有了云计算和雾计算之后，“霾计算”这种比较奇葩的概念也顺理成章地诞生了。边缘计算的概念出来后，接着又有新的几种计算冒了出来，其中包括移动边缘计算（MEC）和移动云计算（MCC），作为云计算和边缘计算的扩充。
有理由相信，接下来还会不断地出现新概念，但云、雾、边缘三大主流技术会长期存在，能理解这三者，就不会再被其它技术弄晕了。