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。边缘智能，能够带来明显的效率提升与成本优势。四川小型化边缘计算无人机
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。上海小型化边缘计算服务器边缘计算系统的设计需要易于结合行业内现有的系统，考虑到行业现状并进行利用，不要与现实脱节。
边缘计算相比把所有视频上传到云中心，并让云中心去解决，这种方式能够更快的解决问题。物联网的发展让普通人家里的电子器件都变得活泼了起来，让这些电子器件连上网络是不够的，我们需要更好的利用这些电子元件产生的数据，并利用这些数据更好的为当前家庭服务。考虑到网络带宽和数据私密保护，我们需要这些数据很好能在本地流通，并直接在本地处理即可。我们需要网关作为边缘结点，让它自己消费家庭里所产生的数据。数据的来源有很多（可以是来自电脑、手机、传感器等任何智能设备）。
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，用哨兵机制和密码学的手段为去中心化计算、数据隐私保护、历史记录防篡改、可追溯等提供技术支持，天然适用于对数据保护要求严格的计算场景。
IPFS引用边缘计算技术作为区块链技术领域的佼佼者，其先进的技术理念和发展潜力，有权访问加密文本的攻击者也无法了解其中的内容。同时通过将一个文件切分成数据块的方式计算到不同的计算服务节点上，所有数据内容都进行加密处理，只有用户访问密钥，并且单个数据计算提供商的故障不能损害数据的恢复能力，这是一个比中心化计算方式更安定、效率高的去中心化的计算网络。边缘计算系统的自动容错、自动负载均衡机制都构建在PC机上。 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。
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。边缘计算方式具有比较高的可扩展性，能够添加多个计算节点，来实现储存容量的线性扩展。黑龙江轻便边缘计算电力巡检
边缘计算的朴素理解就是把计算尽量靠近数据的生产和使用端。四川小型化边缘计算无人机
边缘计算的价值：分布式和低延迟计算。云计算往往并不是较佳策略，计算需要在更加靠近数据源的地方执行。这个优点可以扩展到任何基于Web的应用程序上：包括Foursqure和GoogleNow在内的APP能更快的做出响应，所以在移动用户中变得越来越受欢迎。这说明在更靠近用户的边缘节点上，边缘计算可以用于改进服务。许多数据流由边缘设备生成，但是通过“远处”的云计算处理和分析，不可能做出实时决策。例如使用可穿戴式摄像头的视觉服务，响应时间需要在25ms至50ms之间，使用云计算会造成严重的延迟；再比如工业系统检测、控制、执行的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内，如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，则难以满足业务要求；还有那些会生成庞大数据流的多媒体应用，如视频或是基于云平台的网络游戏，依赖云计算也会为玩家造成类似于等待时间过长的问题，无法满足用户的需求。作为云计算的有益补充，可以利用边缘节点（例如，路由器或离边缘设备较近的基站），用以减少网络等待时间。四川小型化边缘计算无人机
