IPFS实现了真正的边缘计算，这将成为未来所有区块链项目的数据计算基础，为整个区块链产业的发展提供有力支撑。IPFS边缘计算，是以去中心化边缘计算结合区块链技术的计算容量可拓展方案，利用全球上千万个节点提供的闲置硬盘计算空间用于数据计算，有效地解决了大数据时代计算难题，利用其传输量大、速度快、成本低，消耗小且数据上链可溯源的优势，以边缘式技术为重要点，解决大规模、高并发场景下对数据计算的挑战。这是边缘计算的真正意义。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。山西AI边缘计算电力巡检
如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的--许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。江苏边缘计算专家边缘计算仍处于起步阶段，有可能为更高效的分布式计算铺平道路。
一般而言，对实时性要求不高的、与报表有关的一段时间周期内的生产数据，往往会上传到云端进行分析；而与生产节拍密切相连、实时性要求高数据分析，往往就需要在边缘计算环节来完成。随着制造业的数字化转型不断深入，对数据在不同场景下如何进行不同的分析从而挖掘其价值也在逐渐明晰，边缘计算的重要性因而逐渐凸显。边缘计算技术横跨IT（信息技术）、OT（运行技术）和CT（通讯技术）多个领域，要落地离不开不同领域公司之间的密切合作，各取所长。过去一年里，不同相关行业的都开始推出专门针对边缘计算的产品，这一并不新鲜的概念刚刚开始进入落地阶段。
物联网处于数字化转型的前沿，如何将这些连接设备的潜力进行较大程度的发挥取决于多接入边缘计算(MEC)。技术正在以前所未有的速度改变世界，物联网则走在了时代较前沿。据预测，到2030年，全球包括智能摄像头在内将有约500亿台联网设备。这些摄像头以及一般IoT设备的智能性和影响力取决于几个方面：设备感知周围世界所发生事件的能力、AI应用程序分析设备信息并实时做出反应的能力、该应用程序运行的云以及网络的容量和响应能力等。物联网处于数字化转型的前沿，如何将这些连接设备的潜力进行较大程度的发挥取决于多接入边缘计算(MEC)。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。
边缘计算在具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用场景，如智能交通、智慧城市和智能家居等行业或领域，存在非常突出的优势。这里以智能交通的一个点，大件的智能汽车为例，快速处理数据是一种至关重要的能力，而边缘计算是实现自动驾驶的关键。智能汽车本质上可以看作是一台车轮上的大型高功率计算机，其通过多个传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地运行，这些传感器需要立即响应周围环境，处理速度的任何滞后都可能是致命的。对于边缘计算需要实现基于网络的数据冗余、数据保护和数据容错等功能。山东算力强大边缘计算AGV
边缘计算在具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用场景。山西AI边缘计算电力巡检
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。山西AI边缘计算电力巡检
