边缘计算的价值：超越终端设备的资源限制。与数据中心的服务器相比，用户终端（例如智能手机）的硬件条件相对受限。这些终端设备以文本、音频、视频、手势或运动的形式获得数据输入，但由于中间件和硬件的限制，终端设备无法执行复杂的分析，而且执行过程也极为耗电。因此，通常需要将数据发送到云端，进行处理和运算，然后再把有意义的信息通过中继返回终端。然而，并非来自终端设备的所有数据都需要由云计算执行，数据可以利用适合数据管理任务的空闲计算资源，在边缘节点处过滤或者分析。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解。广东多网口边缘计算AGV
边缘计算加持，无人驾驶已在路上近年来，无人驾驶汽车成为了行业焦点，也有诸多IT厂商开始布局汽车及配件领域，足见其热度之高。不过当前无人驾驶载人车辆依然处于试验阶段，需要几年的时间来不断成熟。从硬件芯片、计算力到软件算法、法律法规等都需要进一步完善，才能让无人驾驶真正地大规模应用。在当前阶段，车载计算主要有两个方向。是园区载货，例如无人车送饭、送货，目前已经有越来越多的公司实现规模应用了。第二个方向是载人的无人驾驶，未来势必成为重要趋势，这方面浪潮也会做一些技术的储备。陕西轻便边缘计算智能安防编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。
随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。虽然中心云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的选择，但这两种方案都存在局限性。边缘计算可以充当替代解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还比较难预料其未来的发展。设备能力方面的挑战--包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力--可能会出现。能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。
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。边缘计算当中的边缘资源有：计算机网络站点公共存储区无线访问点交换机路由器基站等等。
边缘计算在具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用场景，如智能交通、智慧城市和智能家居等行业或领域，存在非常突出的优势。这里以智能交通的一个点，大件的智能汽车为例，快速处理数据是一种至关重要的能力，而边缘计算是实现自动驾驶的关键。智能汽车本质上可以看作是一台车轮上的大型高功率计算机，其通过多个传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地运行，这些传感器需要立即响应周围环境，处理速度的任何滞后都可能是致命的。边缘计算处理数据中心明显的优势：在成本预算上可以较大减轻经费预算。深圳小型化边缘计算无人机
边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。广东多网口边缘计算AGV
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。广东多网口边缘计算AGV
