边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据--尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围比较有可能将远不止是无人驾驶汽车。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务AmazonWebServices(AWS)在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导仍有待观察。编程模型需要利用边缘节点支持任务和数据的并行，并且同时在多个层级的硬件上执行计算。黑龙江低延时边缘计算VR
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。湖南边缘计算AR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。
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。
在边缘计算的发展过程中，还有一个概念值得注意，这就是所谓「雾计算」。这两个概念有容易混淆。「雾计算」更强调在设备的网关里处理数据，数据被「雾计算」收集到设备的网关，进而处理、存储，并将处理后的数据发挥需要数据的设备中。而边缘计算更强调「边缘」，也就是更靠近数据生成的设备端，「雾计算」则介于云计算和边缘计算之间。这也意味着，边缘计算有着诸多「先天优势」，其一，更实时、更快速的数据处理能力。由于减少了中间传输的过程，数据处理的速度也更快。其二，成本更低。边缘计算处理的数据是「小数据」，从数据计算、存储上都具有成本优势。其三，更低的网络带宽需求。随着联网设备的增多，网络传输压力会越来越大，而边缘计算的过程中，与云端服务器的数据交换并不多，因此也不需要占用太多网络带宽；第四，提升应用程序的效率。结合上面的三个优势来看，当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候，应用程序的效率也会较大提升。第五，边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性，这在今年5月欧盟通过史上较严格的数据保护法律之后意义重大。边缘计算的大数据计算体系规模庞大。
边缘计算系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。边缘计算系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，边缘式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，边缘计算系统仍然能够正常工作。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。河南低延时边缘计算智慧校园
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。黑龙江低延时边缘计算VR
边缘计算是指靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用中心能力为一体的开放平台。网络边缘侧可以是从数据源到云计算中心之间的任意功能实体，这些实体搭载着融合网络、计算、存储、应用中心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。与像云端中进行处理和算法决策不同，边缘计算是将智能和计算推向更接近实际的行动，而云计算需要在云端进行计算，主要得差异体现在多源异构数据处理、带宽负载和资源浪费、资源限制和安全和隐私保护等方面。网络边缘数据涉及个人隐私，传统的云计算模式需要将这些隐私数据上传至云计算中心，这将增加泄露用户隐私数据的风险。在边缘计算中，身份认证协议的研究应借鉴现有方案的优势之处，同时结合边缘计算中分布式、移动性等特点，加强统一认证、跨域认证和切换认证技术的研究，以保障用户在不同信任域和异构网络环境下的数据和隐私安全。黑龙江低延时边缘计算VR
