边缘计算正在改变全球数百万台设备处理和传输数据的方式。互联网连接设备（IoT）的爆裂性增长，以及需要实时计算能力的新应用，继续推动着边缘计算系统的发展。更快的网络技术，如5G无线，使边缘计算系统能够加速创建或支持实时应用，例如视频处理和分析、自动驾驶汽车、人工智能和机器人等。从根本上讲，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。这样做是为了使数据（尤其是实时数据）不会遇到可能影响应用程序性能的延迟问题。此外，公司可以通过在本地完成处理来节省资金，从而减少需要在集中式或基于云的位置处理的数据量。边缘计算的价值：应对数据和网络流量压力。贵州低延时边缘计算OED定制
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。珠海算力强大边缘计算智慧校园边缘计算处理数据中心明显的优势：提高应用程序效率。
智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。如果边缘设备断定机器人比较可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。
技术正在以前所未有的速度改变世界，物联网则走在了时代较前沿。据预测，到2030年，全球包括智能摄像头在内将有约500亿台联网设备。这些摄像头以及一般设备的智能性和影响力取决于几个方面：设备感知周围世界所发生事件的能力、应用程序分析设备信息并实时做出反应的能力、该应用程序运行的云以及网络的容量和响应能力等。由于MEC的力量改变了我们将数据带到云端的速度，因此，这意味着MEC将成为IT基础设施的重要组成部分。然而，许多企业对MEC仍然知之甚少，更不清楚它将如何运行。什么是MEC？MEC表示多接入边缘计算。它从网络的“边缘”提供IT和云服务，将公有云的敏捷性与本地或设备计算的高响应能力相结合。这使得数据存储和处理距离用户和设备更近，而不是依赖于可能远在数英里之外的中枢。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。
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用中心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。需要对边缘节点的峰值时间周全了解，以便可以用灵活的方式来分割和调度任务。河南边缘计算AR
边缘智能，能够带来明显的效率提升与成本优势。贵州低延时边缘计算OED定制
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。贵州低延时边缘计算OED定制
