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Moonshot回答
迷雾计算（Fog Computing）与边缘计算（Edge Computing）在物联网（IoT）环境中的核心区别主要体现在以下几个方面：
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范围和距离：边缘计算通常指的是在数据源附近进行的计算，而迷雾计算则覆盖了从终端设备到云端的整个范围，包括边缘计算。
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架构：边缘计算的架构相对简单，侧重于在网络的边缘进行数据处理。迷雾计算则提供了一个更为复杂的多层次架构，包括网络边缘、近边缘和远边缘。
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服务和应用：边缘计算更侧重于实时数据处理和分析，而迷雾计算则支持更广泛的服务和应用，包括存储、控制、网络和安全等。
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数据管理：边缘计算主要处理和分析来自设备的数据，迷雾计算则在数据产生的地方进行处理，同时支持数据在不同层次之间的流动和处理。
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网络依赖性：边缘计算设备通常对网络的依赖性较低，而迷雾计算则通过在网络的不同层次上分布计算和存储资源，减少对中心化云服务的依赖。
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延迟和响应时间：边缘计算通过在数据源附近进行处理来减少延迟，迷雾计算通过其多层次架构进一步优化延迟和响应时间。
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可扩展性和灵活性：迷雾计算提供了更好的可扩展性和灵活性，因为它允许在多个层次上进行资源分配和负载管理。
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安全性：迷雾计算通过在网络的不同层次上分布计算和存储资源，提高了数据的安全性和隐私保护。
综上所述，迷雾计算和边缘计算在物联网环境中各有优势和特点，选择哪一种技术取决于具体的应用需求和场景。
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