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%。边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。湖北算力强大边缘计算无人零售
发现边缘节点：到2020年将有500亿的终端和设备联网，除了边缘设备与终端联网较大的“异构”特征之外，产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显，这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。如何在分布式计算环境中发现资源和服务是一个有待拓展的领域。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。因为可用设备的数量庞大，这些机制不能依靠人工手动。此外，还需要使用多种异构设备满足较新的计算需求，比如大规模的机器学习任务。这些机制必须在不增加等待时间或损害用户体验的前提下，实现不同层次和等级的计算工作流中无缝集成，原有的基于云计算的机制在边缘计算领域不再适用。江西低延时边缘计算园区识别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：连接策略。
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。
边缘计算执行事务提交，如果协调者从所有的参与者获得的反馈都是yes响应，那么就会执行事务提交集群的规划并不是一成不变的，你的集群可能会加入新的节点；也可能有节点因为事故离线；也可能因为分片维度的问题，数据发生了倾斜。当这种情况发生，集群间的数据会发生迁移，以便达到平衡。
这个过程有些是自动的，也有些是手动进行触发。这个过程也是困难的：既要保证数据的增量迁移，又要保证集群的正确服务。边缘计算系统顾名思义就是将大量的普通服务器，通过网络互联，对外作为一个整体提供计算服务。 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。
边缘计算构筑各种创新应用
经十路是济南东西走向长的一条城市主干道，也是连接省城的重要联络线，日常承载着巨大的交通压力。为每个十字路口配备了8~12个摄像头，这些摄像头负责车流量监控和道路通行控制等等，可谓任务繁重。诸多摄像头的数据还需要整合起来进行分析，根据车流量调整红绿灯延时，但这同时也给网络传输和计算带来巨大压力。而边缘计算的优势恰在于此，基于该技术的解决方案，让智能摄像头可以提供20%的计算决策，及时、高效地为数据中心分担工作量。这也成为浪潮边缘计算解决方案实战落地的比较好印证之一。 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。湖北算力强大边缘计算VR
与大型服务器不同，由于硬件限制，边缘节点不支持大型软件。湖北算力强大边缘计算无人零售
移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)可利用无线接入网络就近提供电信用户IT所需服务和云端计算功能，而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的快速下载，让消费者享有不间断的高质量网络体验。根据Gartner的报告，到2020年全球连接到网络的设备将达到约208亿台，移动端应用将迫切需要一个更有竞争力、可扩展，同时又安全和智能的接入网。移动边缘计算将会提供一个强大的平台解决未来网络的延迟、拥塞和容量等问题。除此之外，根据各大设备厂商、运营商较近发布的报告，5G将会是一个聚集了计算和通信技术的平台，而移动边缘计算将是其中不可缺少的一个重要环节。在5G时代，MEC的应用将伸展至交通运输系统、智能驾驶、实时触觉控制、增强现实等领域。湖北算力强大边缘计算无人零售
