5G与边缘计算的未来：未来几年，诸如5G和Wi-Fi之类的无线通信技术也将影响边缘部署和利用，从而实现尚未探索的虚拟化和自动化功能，例如更好的车辆自主性和将工作负载迁移到边缘，同时使无线网络更灵活、更具成本效益。随着物联网的兴起和此类设备产生的突然过剩的数据，边缘计算引起了人们的注意。但由于物联网技术仍处于相对初级阶段，物联网设备的演变也将对边缘计算的未来发展产生影响。这种未来替代方案的一个例子是微型模块化数据中心（MMDC）的发展。MMDC是一个盒子里的数据中心，将一个完整的数据中心放在一个小型移动系统中，该系统可以部署在更接近数据的地方--例如在一个城市或地区--让计算更接近数据，而不会让数据更合适。当设备用于边缘计算节点时，设备的原有的功能不能被损害。吉林小型化边缘计算AGV
边缘计算MEC帮助关键的、影响性能的应用程序更快、更高质量地响应，它将改变几乎生活的方方面面。随着运营商和网络运营商开始推出5G网络和服务的初始阶段，边缘计算架构的实施将成为支持5G和物联网设备的重要点。由于速度、带宽和规模是下一代连接的基石，MEC将帮助实现5G的承诺，并将为各地的消费者带来好处。
云服务的推动：云中心具有强大的处理性能，能够处理海量的数据。但是，将海量的数据传送到云中心成了一个难题。云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性。 广东无风扇边缘计算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。
物联网里面的边缘计算：目前国内高技术领域的投入主要集中在围绕5G和AI两大块的落地上，而物联网则是目前网络技术打造的重点，也是各个行业实现效率提升、数字化转型的重要手段。投入这么多钱搞5G网络，从产业的思路是希望催生新的产业生态和商业模式。这里需要各个细分的行业，借助于自己的经验，根据场景的分类通过边缘计算可以提升物联网的智能化，找到物联网在各个垂直行业落地生根的钥匙。对于垂直行业和投入者来说，基于云的万物互联过于集中化和平台化，而实施者对于掌控的需求，就需要着眼于物联网中的边缘计算的设备形态和所处的位置。
边缘计算传送海量数据需要一定的时间，云中心处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间，用户体验极差。
物联网的推动：现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网，这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据，在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。在传统的内容分发网络中，数据都会缓存到边缘结点，随着物联网的发展，数据的生产和消费都是在边缘结点。 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。
边缘计算的价值：可持续的能源消耗。大量研究显示，云计算会消耗庞大的能源，未来十年数据中心所消耗的能源量可能是如今消耗量的3倍。随着越来越多的应用转移到云，能量需求会日益增长，甚至无法满足。因此，采用能量效率较大化的计算策略显得尤为迫切。一些嵌入式小型设备的基础信息采集处理完全可以在端完成，即手机传感器把数据传送到网关后，就通过边缘计算进行数据过滤和处理，没必要每条原始数据都传送到云，这省去了大量的能源成本。边缘计算仍处于起步阶段，当前的云计算服务（如AmazonWebService，MicrosoftAzure和GoogleAppEngine）可以支持数据密集型的应用程序，但在网络边缘进行实时的数据处理仍是一个有待开拓的领域。此外，若想更好的在边缘节点上部署应用程序的工作负载，需要考虑以下几个方面：1、部署策略：如何部署工作负载；2、连接策略：何时使用边缘节点；3、异构性：如何处理不同类型的节点。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。吉林轻便边缘计算智慧社区
具备边缘计算能力的设备可以多种多样。吉林小型化边缘计算AGV
边缘计算的开发归功于IoT设备的指数级增长，这些设备连接到Internet以便从云中接收信息或将数据传递回云中。许多物联网设备在其运行过程中会生成大量数据。边缘计算的好处：对于许多公司来说，单是成本节约就可能成为部署边缘计算架构的驱动力。在许多应用中采用云的公司可能已经发现，带宽成本比他们预期的要高。但是，边缘计算的较大好处越来越多地是能够更快地处理和存储数据，从而实现了对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在进行边缘计算之前，扫描人脸以进行面部识别的智能手机将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法，这将需要大量时间来处理。使用边缘计算模型，鉴于智能手机的功能日益强大，该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行，甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟现实和增强现实、无人驾驶、无人驾驶汽车、智慧城市、甚至楼宇自动化系统等应用都需要快速处理和响应。吉林小型化边缘计算AGV
