边缘计算就是要将网络距离，或者空间距离上的与用户临近的这些分开的、分散的资源进行统一，为应用提供计算、存储以及网络服务。结尾，我从仿生学的角度再进行一下边缘计算的理解。我们可以做这样的类比，将云计算和数据中心比作人的大脑，边缘计算就相当于人的神经末梢。当我们受到外界的刺激，如针刺到手，我们的手会第1时间下意识的收手，然后大脑才会意识到刚才我们被针刺到了手，这是因为将手收回的过程其实是由神经末梢直接处理的非条件反射。这种非条件反射的速度是大于人的反应速度的，这是为了避免遭受更大的伤害，这另外一点就是让大脑更加专注于处理更为高级的智慧。在未来万物互联的时代，随着资源的的数量增多，我们其实是不可能为每一个设备都提供一个“大脑”的，这时我们就需要边缘计算来帮助我们，让每一个设备拥有自己的“大脑”。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。低延时边缘计算智慧社区
边缘计算的价值：1、应对数据爆裂和网络流量压力。边缘设备的数量正在超速增长——到2018年，世界上三分之一的人口将拥有智能手机或者可穿戴设备，到2020年，这些设备将生成43万亿GB的数据。处理这些数据需要进一步扩展数据中心，这再次引起了人们对网络流量压力的普遍关注。通过在边缘设备上执行数据分析，可有效应对数据爆裂，减轻网络的流量压力。边缘计算能够缩短设备的响应时间，减少从设备到云数据中心的数据流量，以便在网络中更有效的分配资源。2、智能计算。不只是消费级的物联网终端，边缘计算还将在工业应用中发挥重要作用。计算可以分层执行，利用网络远端的资源完成。例如，典型的生产流水线可以过滤设备上生成的数据，在传输数据的边缘节点上执行部分分析工作，之后再通过云端执行更加复杂的计算任务。边缘节点可以通过分担云计算的部分任务，增强数据中心的计算能力。四川边缘计算OED定制边缘计算考虑到计算性能，利用架构满足实时数据处理和计算的需求。
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。
为避免移动承载网络被管道化，电信标准组织和运营商正在研究在未来5G网络中，如何与移动互联网及物联网业务深度融合，进而提升移动网络带宽的价值。欧洲电信标准协会ETSI提出的移动边缘计算(MobileEdgeComputing，MEC)是基于5G演进的架构，并将移动接入网与互联网业务深度融合的一种技术。MEC一方面可以改善用户体验，节省带宽资源，另一方面通过将计算能力下沉到移动边缘节点，提供第三方应用集成，为移动边缘入口的服务创新提供了无限可能。移动网络和移动应用的无缝结合，将为应对各种OTT(OverTheTop)应用提供了有力的武器。物联网边缘是指使用物联网网关使用户能够使用物联网设备执行边缘计算的概念。
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，可能存在带宽和网络连接方面的问题。现在，想要改善网络连接的智能农场需要在昂贵的光纤、微波连接或者拥有一颗全天候运行的卫星上进行投资;而边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。智能农场可以使用边缘计算来监测温度和设备性能，以及自动让各种设备(比如过热的泵)减缓运转或者关闭。能源和电网控制：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。例如，压力和湿度传感器应当受到严密监控，不能在连接性上出差错，尤其是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。如果出现异常情况--比如油管过热--却没有被及时注意到，那就可能会发生灾难性的爆裂。边缘计算的另一个好处是能够实时检测设备故障。通过电网控制，传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所产生的能源，有助于相应作出决策来降低成本和提高能源生产效率。边缘计算的一个好处是能够实时检测设备故障。北京多网口边缘计算AR
在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。低延时边缘计算智慧社区
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。低延时边缘计算智慧社区
