边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。不同机构对其定义不尽相同，一般而言，它是为开发者在靠近用户、数据源的网络边缘侧提供的具备计算、存储、网络的开发平台。具备边缘计算能力的设备可以多种多样，如工业电脑（IPC）、网关、可编程逻辑控制器（PLC）都可以成为边缘计算设备，这些设备本身需要具备存储和计算能力，内置特定的算法和软件，通讯方式也多种多样。边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通，另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。以工业电脑产品为例，不同型号的尺寸从约电脑主机大小至约手机包装盒大小不一，较新的工业电脑典型配置中已经内置英特尔i7处理器。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。浙江小型化边缘计算园区识别
其他行业领域的应用：其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言一定比较有意义--尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。此外，许多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。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。安徽边缘计算主机基于微型操作系统或微型内核的研究可以解决在异构边缘节点上部署应用的挑战。
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。
工业领域，边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。从工业发展的方向来看，数据将成为驱动生产制造的重要生产资料，那么如何处理这些海量、实时产生的数据就成为企业能否快速发展的重要课题。以流程型生产为例，一条生产线其实就是数据流动的通道，产品从上一名工人传递到下一个工人，同时伴随着产品数据的传递。在这个过程中，如果由于某一名工人错误操作的导致了数据异常，在下一名工人开始操作时，基于边缘计算的生产线可以做出预警提示。如果再进一步，当机器学习能力被边缘计算融入到生产线的时候，工人的不合规操作可以被实时监测出来并预警，这对提升产品的良品率意义重大。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。
边缘计算不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。关键技术：在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个边缘式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和边缘式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。边缘式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题。并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。边缘计算将在工业应用中发挥重要作用。福建轻便边缘计算服务器
为了充分利用网络的边缘设备，需要建立某种发现机制，找到可以分散式部署的适当节点。浙江小型化边缘计算园区识别
随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也比较重要，它就是雾计算。边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘;因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”说回我们的火车场景:传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。例如，如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的(与确定引擎状态不同)。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回到中心云。浙江小型化边缘计算园区识别
