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。边缘计算的价值：应对数据和网络流量压力。湖北人工智能边缘计算无人零售
开放和安全的使用边缘节点：安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端的防护。由于更贴近万物互联的设备，网络边缘侧访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。此外，关键数据的完整性、保密性是安全领域需要重点关注的内容。如果把终端设备（例如交换机、路由器和基站）当作可共享接入的边缘节点，则需要解决许多问题：首先，需要定义边缘设备使用者和拥有者相关联的风险。其次，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。第三，边缘节点上的多重用户都需要将安全性作为首要关注指标。第四，需要向边缘节点的用户保证较低服务水平。结尾，需要考虑工作负载、计算能力、数据位置和迁移、维护成本和能源消耗，以便建立合适的定价模型。安徽人工智能边缘计算OEM生产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。
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。
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。 具备边缘计算能力的设备可以多种多样。
无论5G网络采用C-RAN(Centralized/CloudRadioAccessNetwork)或者D-RAN(DistributedRadioAccessNetwork)，都将引入移动边缘计算率领新的应用创新机制。将云计算和云存储拉近到网络边缘后，可以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、服务及应用的分发和下载，让消费者享有更高质量网络体验。移动边缘计算设备所应具备的一些特性包括网络功能虚拟化(NetworkFunctionVirtualization,NFV)、软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork,SDN)、边缘计算存储、高带宽、绿色节能等，它们源于数据中心技术，但在某些方面，如可靠性和通信带宽等需求又高于数据中心。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。广东无风扇边缘计算智能安防
边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。湖北人工智能边缘计算无人零售
通过在MEC云中处理大部分数据，企业不再需要投资或维护数据中心，而且由于被拦截的机会减少，数据反而更加安全。因此，MEC较大的优势是延迟，或者称之为响应性。由于数据不必传输太远，因此响应时间也就更快。毫秒比较重要我们的讲话速度能有多快?一般而言，100毫秒的响应时间都被认为是瞬时的。但是，MEC可将基站和云之间的响应时间缩短到10毫秒，在某些情况下，当专属于一个站点时，甚至可以缩短到1毫秒。因此，MEC为自动驾驶汽车、智能机器人和智能制造设备等新应用开启了更多的可能性。另外，当涉及到虚拟现实和增强现实时，MEC也能帮助实现更身临其境和更真实的图形体验。湖北人工智能边缘计算无人零售
