市场研究公司IDC称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中心数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性--云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟--就会降低。这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。在智能制造、工业物联网等领域，同样需要设计下沉到领域内、符合行业标准的边缘计算系统。湖南低延时边缘计算无人机
工业领域，边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。从工业发展的方向来看，数据将成为驱动生产制造的重要生产资料，那么如何处理这些海量、实时产生的数据就成为企业能否快速发展的重要课题。以流程型生产为例，一条生产线其实就是数据流动的通道，产品从上一名工人传递到下一个工人，同时伴随着产品数据的传递。在这个过程中，如果由于某一名工人错误操作的导致了数据异常，在下一名工人开始操作时，基于边缘计算的生产线可以做出预警提示。如果再进一步，当机器学习能力被边缘计算融入到生产线的时候，工人的不合规操作可以被实时监测出来并预警，这对提升产品的良品率意义重大。浙江AI边缘计算VR边缘计算的优势：提升应用程序的效率。
边缘计算不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。关键技术：在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个边缘式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和边缘式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。边缘式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题。并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。
边缘计算技术路线虽然各不相同，但总体遵循一个规律：把边缘和云紧密结合，充分发挥边缘的低延迟，安全等特性同时，结合云的大数据分析能力。以微服务的形式开放边缘计算服务，支持用户在边缘端编程，这标志着它已经初步搭建好了边缘计算的平台。
在竞争激烈的市场中，为了获得高性能低延迟的服务，移动运营商纷纷开始部署移动边缘计算。由于边缘计算属于快速发展的技术，行业的发展可以称之为日新月异，半年后完全是另外一番天地。到目前为止，已经有无数的创业公司涌现出来，其中一些公司已经在行业内崭露头角，成为边缘计算创新的独角兽。绝大部分这个领域初创企业都是以创新技术为特色，目前并没有看到特别突出的商业模式，但产品的概念都符合这个时代的特色：智能城市，智能家居，智慧工厂，无人驾驶，等等。 边缘计算模型中的数据具有一定的可分布性，从而要求处理数据所需要的计算、存储和通信资源也具有可分布性。
向边缘计算的转变在我们到处充斥着数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。结尾，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输能够--也应该--避免。由此，边缘计算应运而生。根据CBInsights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。虽然这是一个新兴领域，但在云计算覆盖的一些领域，边缘计算的运行效率可能要更高。边缘计算使得数据能够在较近端(如电动机、泵、发电机或其他的传感器)进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。边缘计算表内部的结构可以，用Id、时间、名称、数据等来表示数据。湖北低延时边缘计算智慧校园
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。湖南低延时边缘计算无人机
边缘计算的优势：1、接近实时的数据处理：因为数据是在边缘结点进行分析，降低了延迟，提升应用的响应速度。2、减少数据传输：数据不需要推送到遥远的云端，减少智能设备和数据中心传输的数据量，节省带宽成本，同时还能减小中心网络的拥堵。比如facebook等社交软件的用户上传的照片在边缘调整到合适的分辨率再上传到云端。3、数据安全：一些比较敏感的数据直接在边缘进行分析，不用当心数据泄漏。4、提高可用性：分担（offload）了中心服务器的计算任务，一定程度上消除了主要的瓶颈，并且降低了出现单点故障的可能。湖南低延时边缘计算无人机
