如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的--许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。利用边缘节点来实现分区计算不光光带来了有效分割计算任务的挑战。湖北算力强大边缘计算服务器
边缘计算的价值：分布式和低延迟计算。云计算往往并不是较佳策略，计算需要在更加靠近数据源的地方执行。这个优点可以扩展到任何基于Web的应用程序上：包括Foursqure和GoogleNow在内的APP能更快的做出响应，所以在移动用户中变得越来越受欢迎。这说明在更靠近用户的边缘节点上，边缘计算可以用于改进服务。许多数据流由边缘设备生成，但是通过“远处”的云计算处理和分析，不可能做出实时决策。例如使用可穿戴式摄像头的视觉服务，响应时间需要在25ms至50ms之间，使用云计算会造成严重的延迟；再比如工业系统检测、控制、执行的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内，如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，则难以满足业务要求；还有那些会生成庞大数据流的多媒体应用，如视频或是基于云平台的网络游戏，依赖云计算也会为玩家造成类似于等待时间过长的问题，无法满足用户的需求。作为云计算的有益补充，可以利用边缘节点（例如，路由器或离边缘设备较近的基站），用以减少网络等待时间。重庆人工智能边缘计算AR边缘计算可以实时或更快的进行数据处理和分析，让数据处理更靠近源头。
分区和拆分任务：对于边缘计算来说，较大的难点在于如何动态、大规模地部署运算和存储能力以及云端和设备端如何高效协同、无缝对接。不断发展的分布式计算已经催生了许多技术用来促进在多个地理位置分区执行任务。任务分区通常在编程语言或管理工具中明确表示。然而，利用边缘节点来实现分区计算不光光带来了有效分割计算任务的挑战，对于如何能在不需要明确定义边缘节点的能力或位置，以自动化的方式进行计算的问题上，也遇到了瓶颈。因此，需要一种新型的调度方式，以便将分割的任务部署到各个边缘节点上。高水准的服务质量（QoS）和服务体验（QoE）。另一个挑战是需要确保边缘节点实现高吞吐量，并且在承接额外计算工作量时运行可靠。例如，当基站过载时，可能影响连接到基站的其他边缘设备。因此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。复杂的算法如何在云端和边缘设备之间合理分解和整合，需要一个对云管端三者都有控制力的技术来实现。
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。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。
边缘计算的边缘结点也需要承担一定的计算任务。把云中心的计算任务卸载到边缘结点这个过程叫做云卸载。举个例子，移动互联网的发展，让我们得以在移动端流畅的购物，我们的购物车以及相关操作（商品的增删改查）都是依靠将数据上传到云中心才能得以实现。如果将购物车的相关数据和操作都下放到边缘结点进行，那么将会极大提高响应速度，增强用户体验。通过减少延迟来提高人与系统的交互质量。随着移动设备的增加，以及城市中摄像头布控的增加。边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖于可能远在数千英里之外的中心位置。辽宁AI边缘计算智慧医疗
边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。湖北算力强大边缘计算服务器
边缘计算的大数据计算体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。
计算层级内的优化技术，构建计算系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此计算系统通常采用多层不同性价比的计算器件组成计算层次结构。边缘计算的计算规模是比较庞大的。 湖北算力强大边缘计算服务器
