移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)可利用无线接入网络就近提供电信用户IT所需服务和云端计算功能，而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的快速下载，让消费者享有不间断的高质量网络体验。根据Gartner的报告，到2020年全球连接到网络的设备将达到约208亿台，移动端应用将迫切需要一个更有竞争力、可扩展，同时又安全和智能的接入网。移动边缘计算将会提供一个强大的平台解决未来网络的延迟、拥塞和容量等问题。除此之外，根据各大设备厂商、运营商较近发布的报告，5G将会是一个聚集了计算和通信技术的平台，而移动边缘计算将是其中不可缺少的一个重要环节。在5G时代，MEC的应用将伸展至交通运输系统、智能驾驶、实时触觉控制、增强现实等领域。智锐通ZRT-MIN-EC01基于IntelKabylake平台，支持LGA1151六、七代处理器。吉林轻便边缘计算无人零售
边缘计算处理数据中心明显的优势有以下几点：1、边缘计算可以实时或更快的进行数据处理和分析，让数据处理更靠近源，而不是外部数据中心或者云，可以缩短延迟时间。2、在成本预算上可以较大减轻经费预算。企业在本地设备上的数据管理解决方案所花费的成本较大低于云和数据中心网络。3、减少网络流量。随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增长。结果，网络带宽变得更加有限，压倒了云，导致更大的数据瓶颈。4、提高应用程序效率。通过降低延迟级别，应用程序可以更高效、更快速地运行。5、个性化：通过边缘计算，可以持续学习，根据个人的需求调整模型，带来个性化互动体验。河北边缘计算电力巡检边缘计算满足零售业主们对实时业务处理、优化及存储的高效率需求。
边缘计算的价值：超越终端设备的资源限制。与数据中心的服务器相比，用户终端（例如智能手机）的硬件条件相对受限。这些终端设备以文本、音频、视频、手势或运动的形式获得数据输入，但由于中间件和硬件的限制，终端设备无法执行复杂的分析，而且执行过程也极为耗电。因此，通常需要将数据发送到云端，进行处理和运算，然后再把有意义的信息通过中继返回终端。然而，并非来自终端设备的所有数据都需要由云计算执行，数据可以利用适合数据管理任务的空闲计算资源，在边缘节点处过滤或者分析。
边缘计算构筑各种创新应用
经十路是济南东西走向长的一条城市主干道，也是连接省城的重要联络线，日常承载着巨大的交通压力。为每个十字路口配备了8~12个摄像头，这些摄像头负责车流量监控和道路通行控制等等，可谓任务繁重。诸多摄像头的数据还需要整合起来进行分析，根据车流量调整红绿灯延时，但这同时也给网络传输和计算带来巨大压力。而边缘计算的优势恰在于此，基于该技术的解决方案，让智能摄像头可以提供20%的计算决策，及时、高效地为数据中心分担工作量。这也成为浪潮边缘计算解决方案实战落地的比较好印证之一。 在边缘计算的研究中需要首先考虑如何部署在非智能的摄像头附近部署边缘计算设备。
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。边缘计算为产业界和学术界提供了独特的发展机会。重庆多网口边缘计算智能安防
边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。吉林轻便边缘计算无人零售
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。吉林轻便边缘计算无人零售
