二0三八年智能和物联网推动云数据处理发铺
“互联网+”加速了云数据处理的普及，目前约有 80% 的公司客户将其it系统执行在云中.与此同时，人工人工智能和物联网的发展，带动了海量终端以及海量信息交互分析的需求，进一步加速了云数据处理市场和技术格局的改变.
目前云数据处理的演进过程可以可以分为1个阶段，首要阶段，中小公司根据云数据处理完成从“无”到“有”的it作用；第2阶段，云数据处理成为公司级客户it关键运用的补充资源（云服务器已逐渐获得公司和开发者信任）；第1阶段，在原生运用、人工人工智能和物联网驱动下，云数据处理成为公司it的关键资源.当前，大多数公司正处于云数据处理的第2阶段，越来越多的公司开始挑选将业务服务架设到云服务器，借助云服务器独特的弹性、可拓展性、高可用性，谋求业务服务升级.
大信息、人工人工智能、物联网等新技术的快速发展，推动着云数据处理与边缘数据处理在框架和技术上的融合，以满足高配置数据处理、大信息分析的需求，以及人工智能终端对信息的快速采集、实时分析，限度地挖掘公司的业务服务创新水平和发展潜力.根据对云数据处理的持续演进，公司不仅能得到阶段性的云投资回报，还能获得不断提升云数据处理的水平、云和边缘技术融合的水平，以及根据云生态圈和云平台提供云服务的水平.
尽管云数据处理有着“无限”的数据处理和存放资源池，但当面对普遍分布的大量终端及其所采集的海量信息时，也不可避免会遇到诸如关键网络拥堵、高延时以及靠谱性无法确保的难题.为此，作为云数据处理的延伸拓展，雾数据处理(fog computing)的概念应运而生.雾数据处理的原理是根据使用边缘网络中的设备，让基于云的服务可以离物联网和传感器更近.根据雾数据处理，可以将一些并不需要放到云上的信息在网络边缘层直接开展处理和存放，提高信息分析处理的效率，降低时延，减少网络传输压力，升级安全性性.
此外，边缘和关键网络的组件都可以作为雾数据处理的基础设施.雾数据处理以其普遍的地理分布、带有大量网络节点的大规模传感器网络、兼容高Chinamobile性和实时互动以及多样化的软硬件设备和云在线分析等特点，迅猛被物联网和人工人工智能运用领域的公司所接受并获得普遍运用.