云计算正在影响着包括工业自动化在内的方方面面的应用，这是因为它提供了易于使用、计算和存储能力出众，且具有高性能等诸多优越性，而所有这些都是在不要求巨大的投资，或者在不要求目前已经负载过重的自有计算机和服务支持的前提下进行的。云计算和服务的提供者有像微软的Azure和亚马逊的AWS等这样的公有云，他们有许多各种各样的软件工具，例如数据分析和预测的软件工具，这些都可以为广大的工业部门和流程自动化装置所利用，来解决和应付制造、生产和业务的挑战。许多工业自动化的应用，诸如历史数据、基于状态的监控、预测维护、资产管理和故障分析等，目前都在运用云计算的方法，已经获得了更好的性价比。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：部署策略。湖南小型化边缘计算智慧社区
市场研究公司IDC称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中心数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性--云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟--就会降低。这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。福建多网口边缘计算园区识别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。
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。
边缘计算传送海量数据需要一定的时间，云中心处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间，用户体验极差。
物联网的推动：现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网，这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据，在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。在传统的内容分发网络中，数据都会缓存到边缘结点，随着物联网的发展，数据的生产和消费都是在边缘结点。 边缘计算处理数据中心明显的优势：提高应用程序效率。
边缘计算的对象计算和文件计算的区别是不大的，计算的都是一样的东西，只是抛弃了统一的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。的互联网计算服务一般都是做对象计算的，因为块计算是给计算机用的，对象计算是给浏览器等HTTP客户端用的。服务所提供的计算系统，访问都来自互联网，自然是做对象计算；与之相对应，大部分类AWS的主机服务商都会提供一个块计算服务搭配主机服务。在这一点上边缘计算是需要特别进行注意的，不然会影响使用。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。甘肃无风扇边缘计算智慧校园
边缘计算的优势：成本更低。湖南小型化边缘计算智慧社区
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。湖南小型化边缘计算智慧社区
