雾计算涉及资源管理和任务调度的问题，主要包括以下几个方面的考虑：
资源管理：雾计算环境中的资源包括计算资源、存储资源和网络资源等。对于计算资源，需要考虑如何进行任务的调度和资源的分配，以最大化资源利用率；对于存储资源，需要考虑如何进行数据的存储和管理，以保证数据的可靠性和安全性；对于网络资源，需要考虑如何进行网络带宽的分配和调度，以保证通信的效率和稳定性。
任务调度：在雾计算环境中，需要对各种任务进行合理的调度，以达到最佳的性能和资源利用率。任务调度涉及到任务的优先级、依赖关系、资源需求等方面的考虑，需要设计合适的调度算法和策略来实现任务的高效执行。
针对资源管理和任务调度的问题，可以采取以下策略和方法：
弹性资源分配：根据任务的需求和当前资源的情况，动态调整资源的分配，以适应不同任务的需求变化。
智能调度算法：设计智能的任务调度算法，考虑任务的特性和资源的情况，以实现任务的高效执行和资源的最大利用。
数据管理策略：采用合适的数据管理策略，包括数据的备份、迁移、压缩等操作，以保证数据的可靠性和高效访问。
实时监控和调整：对资源的使用情况和任务的执行情况进行实时监控，及时调整资源的分配和任务的调度，以应对环境的变化和任务的需求。
总之，资源管理和任务调度是雾计算中的重要问题，需要综合考虑资源的特性、任务的需求和环境的变化，设计合适的策略和方法来实现高效的资源管理和任务调度。