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。 边缘计算仍处于起步阶段，有可能为更高效的分布式计算铺平道路。山西AI边缘计算AR
边缘计算（edgecomputing）是指一种在网络边缘进行计算的新型计算模式，其对数据的处理主要包括两部分：其一是下行的云服务，其二是上行的万物互联服务。其中，边缘计算当中的“边缘”是一个相对的概念，主要是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储以及网络相关资源。我们可以将这条路径上的资源看作是一个连续统一体。在从数据源的一端到云服务中心的一端，在此路径上根据应用的具体需求和实际应用场景，边缘（edge）可以是此条路径之上的一个或多个资源节点。边缘计算当中的边缘资源有：计算机网络站点公共存储区无线访问点交换机路由器基站等等。边缘计算和云服务中心以及大数据处理中心之间可连接应用的场景：智慧城市车联网智能工厂智能社区智能家居灾难搜救等等。小型化边缘计算电力巡检边缘节点可以通过分担云计算的部分任务，增强数据中心的计算能力。
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。
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。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。
一般而言，对实时性要求不高的、与报表有关的一段时间周期内的生产数据，往往会上传到云端进行分析；而与生产节拍密切相连、实时性要求高数据分析，往往就需要在边缘计算环节来完成。随着制造业的数字化转型不断深入，对数据在不同场景下如何进行不同的分析从而挖掘其价值也在逐渐明晰，边缘计算的重要性因而逐渐凸显。边缘计算技术横跨IT（信息技术）、OT（运行技术）和CT（通讯技术）多个领域，要落地离不开不同领域公司之间的密切合作，各取所长。过去一年里，不同相关行业的都开始推出专门针对边缘计算的产品，这一并不新鲜的概念刚刚开始进入落地阶段。边缘计算处理数据中心明显的优势：提高应用程序效率。陕西多网口边缘计算智慧社区
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。山西AI边缘计算AR
边缘计算的优势：1、接近实时的数据处理：因为数据是在边缘结点进行分析，降低了延迟，提升应用的响应速度。2、减少数据传输：数据不需要推送到遥远的云端，减少智能设备和数据中心传输的数据量，节省带宽成本，同时还能减小中心网络的拥堵。比如facebook等社交软件的用户上传的照片在边缘调整到合适的分辨率再上传到云端。3、数据安全：一些比较敏感的数据直接在边缘进行分析，不用当心数据泄漏。4、提高可用性：分担（offload）了中心服务器的计算任务，一定程度上消除了主要的瓶颈，并且降低了出现单点故障的可能。山西AI边缘计算AR
