CCTV - circuito fechado de televisão - é amplamente utilizado para realizar vigilância em uma ampla gama de ambientes, desde instalações militares a shopping centers. Vigilância por vídeo moderna, com recursos de gravação e reprodução, múltiplas câmeras, e outras infraestruturas são bastante complicadas e dependem de servidores de computador caros que podem processar e armazenar vídeo.

Pesquisa realizada na Índia, onde a vigilância por vídeo está se tornando cada vez mais importante à medida que aumenta a incidência de comportamento anti-social nas cidades, busca reduzir as demandas de infraestrutura de computação, empregando, não a computação em nuvem, mas computação de névoa. P. Prakash e Dhinesh Kumar da Escola de Engenharia Amrita, em Coimbatore, Raghavi Suresh da Universidade Jain em Bangalore, explicar como eles modelaram e simularam esse sistema usando um aplicativo conhecido como iFogSim. Computação de nevoeiro, o modelo deles sugere, é mais eficiente e mais seguro do que uma abordagem de computação em nuvem para infraestrutura de computação para vigilância por vídeo urbana.

A equipe explica que os sistemas de vigilância por vídeo inteligentes devem armazenar sequências de vídeo e metadados associados a um local e os eventos que ocorrem naquele local. Embora a computação em nuvem ofereça ferramentas remotas e supostamente distribuídas para tal tarefa, computação de névoa, que é uma extensão da computação em nuvem, torna isso ainda mais eficiente. O paradigma da computação em nuvem oferece agilidade, pooling e compartilhamento de recursos. O paradigma da névoa utiliza recursos na borda do sistema, em vez de reverter para um cluster de nuvem centralizado. Isso significa que o atraso, ou latência, problemas frequentemente associados ao ambiente de nuvem, são evitados por ter parte do processamento e armazenamento manipulados nas bordas da arquitetura mais perto dos usuários finais, em outras palavras.