雾计算是一种新兴的计算模式，旨在通过将计算资源推送到数据产生的地方，从而在边缘设备上进行数据处理和分析，以降低延迟并节约带宽。与传统的云计算相比，雾计算更加注重在边缘设备上处理数据，而不是将所有数据发送到远程的云服务器进行处理。
实现雾计算和云计算的协同工作可以通过以下方法：
边缘设备与云服务器的协同：边缘设备可以将处理后的数据发送到云服务器进行进一步的分析和存储，从而实现数据的协同处理。数据流的优化：通过合理规划数据的流向，可以将部分数据在边缘设备上处理，而将部分数据发送到云服务器进行处理，以实现计算资源的合理利用。统一的管理平台：构建统一的管理平台，可以对边缘设备和云服务器上的资源进行统一管理和调度，从而实现资源的协同利用。智能决策系统：利用人工智能和机器学习技术，构建智能决策系统，根据实时的数据情况和网络状态，动态调整数据处理的位置，以实现最优的计算资源利用。举个例子来说，某家医院使用雾计算和云计算的协同工作，将患者监测设备采集的数据在边缘设备上进行实时处理和分析，同时将数据发送到云服务器上进行长期的存储和深度学习分析，以提高医疗诊断的准确性和效率。