边缘计算正在改变全球数百万台设备处理和传输数据的方式。互联网连接设备（IoT）的爆裂性增长，以及需要实时计算能力的新应用，继续推动着边缘计算系统的发展。更快的网络技术，如5G无线，使边缘计算系统能够加速创建或支持实时应用，例如视频处理和分析、自动驾驶汽车、人工智能和机器人等。从根本上讲，边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖于可能远在数千英里之外的中心位置。这样做是为了使数据（尤其是实时数据）不会遇到可能影响应用程序性能的延迟问题。此外，公司可以通过在本地完成处理来节省资金，从而减少需要在集中式或基于云的位置处理的数据量。边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。云南算力强大边缘计算OEM生产
边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。广东高性能边缘计算OEM生产借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。
边缘计算传送海量数据需要一定的时间，云中心处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间，用户体验极差。
物联网的推动：现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网，这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据，在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。在传统的内容分发网络中，数据都会缓存到边缘结点，随着物联网的发展，数据的生产和消费都是在边缘结点。
开放和安全的使用边缘节点：安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端的防护。由于更贴近万物互联的设备，网络边缘侧访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。此外，关键数据的完整性、保密性是安全领域需要重点关注的内容。如果把终端设备（例如交换机、路由器和基站）当作可共享接入的边缘节点，则需要解决许多问题：首先，需要定义边缘设备使用者和拥有者相关联的风险。其次，当设备用于边缘计算节点时，设备的原有的功能不能被损害。第三，边缘节点上的多重用户都需要将安全性作为首要关注指标。第四，需要向边缘节点的用户保证较低服务水平。结尾，需要考虑工作负载、计算能力、数据位置和迁移、维护成本和能源消耗，以便建立合适的定价模型。边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。
随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。使用边缘计算的优势在哪里呢：让计算变得更为灵活和可控。前面说到，接入设备的服务器比较难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。边缘计算非常适合应用于农业，因为农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中。北京低延时边缘计算无人零售
边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。云南算力强大边缘计算OEM生产
边缘计算的大数据计算体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。
计算层级内的优化技术，构建计算系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此计算系统通常采用多层不同性价比的计算器件组成计算层次结构。边缘计算的计算规模是比较庞大的。 云南算力强大边缘计算OEM生产
