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。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。天津轻便边缘计算智慧社区
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）。北京边缘计算AGV边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖于可能远在数千英里之外的中心位置。
通过在MEC云中处理大部分数据，企业不再需要投资或维护数据中心，而且由于被拦截的机会减少，数据反而更加安全。因此，MEC较大的优势是延迟，或者称之为响应性。由于数据不必传输太远，因此响应时间也就更快。毫秒比较重要我们的讲话速度能有多快?一般而言，100毫秒的响应时间都被认为是瞬时的。但是，MEC可将基站和云之间的响应时间缩短到10毫秒，在某些情况下，当专属于一个站点时，甚至可以缩短到1毫秒。因此，MEC为自动驾驶汽车、智能机器人和智能制造设备等新应用开启了更多的可能性。另外，当涉及到虚拟现实和增强现实时，MEC也能帮助实现更身临其境和更真实的图形体验。
边缘计算的大数据计算体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。
计算层级内的优化技术，构建计算系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此计算系统通常采用多层不同性价比的计算器件组成计算层次结构。边缘计算的计算规模是比较庞大的。 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。
虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括:1、实时或更快速的数据处理和分析:数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。2、较低的成本:企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。3、网络流量较少: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加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。4、更高的应用程序运行效率:随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。若想更好的在边缘节点上部署应用程序的工作负载，需要考虑的方面：异构性。辽宁边缘计算电力巡检
边缘计算处理数据中心明显的优势：提高应用程序效率。天津轻便边缘计算智慧社区
边缘节点上的通用计算能力：理论上，可以在位于边缘设备和云平台之间的某几个节点上完成边缘计算，包括接入点、基站、网关、业务节点、路由器、交换机等。例如，基站可以根据工作负载能力，执行数字信号处理（DSP）。但是在实践中，基站可能并不适合处理分析工作，因为DSP并不是为通用计算设计的。此外，这些节点是否可以执行除了现有工作之外的计算还不太清楚。由CAVIUM提供的OCTEONFusion®Family是一个小型“芯片上基站”单元，可扩展从6个到14个的内核，以支持32到300+的用户。这种基站可在非高峰时间使用多个计算中心的运算能力。天津轻便边缘计算智慧社区
