雾计算能够提供更低的延迟和更高的带宽，主要是因为雾计算能够将计算和存储资源更靠近用户，避免了数据传输过程中的长距离传输延迟和带宽瓶颈。具体来说，雾计算通过在靠近用户的边缘设备上部署计算和存储资源，使得用户可以更快地访问到所需的数据和应用程序，从而降低了延迟。此外，雾计算还可以利用边缘设备之间的协同计算和数据共享，提高了整体的带宽利用率，从而提供了更高的带宽。
要实现更低的延迟和更高的带宽，可以考虑以下几点策略：
边缘设备部署：将计算和存储资源尽可能地部署在靠近用户的边缘设备上，减少数据传输的距离，从而降低延迟。
边缘计算优化：针对具体的应用场景，优化边缘设备上的计算任务分配和执行策略，使得计算任务可以更快地响应用户需求。
带宽管理：通过网络优化和带宽管理技术，合理分配和利用边缘设备之间的带宽资源，提高整体带宽利用率。
案例分析：某电子商务公司利用雾计算技术，在各个城市的边缘设备上部署了商品推荐系统的计算和存储资源。当用户打开手机APP浏览商品时，系统可以快速响应并推荐相关商品，因为计算和存储资源就在用户附近，避免了数据传输的长距离延迟，提供了更好的用户体验。
综上所述，雾计算能够通过边缘设备部署、边缘计算优化和带宽管理等策略，提供更低的延迟和更高的带宽，从而满足用户对实时性和响应速度的需求。