边缘计算系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。边缘计算系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，边缘式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，边缘计算系统仍然能够正常工作。边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。浙江多网口边缘计算VR
边缘计算的价值：可持续的能源消耗。大量研究显示，云计算会消耗庞大的能源，未来十年数据中心所消耗的能源量可能是如今消耗量的3倍。随着越来越多的应用转移到云，能量需求会日益增长，甚至无法满足。因此，采用能量效率较大化的计算策略显得尤为迫切。一些嵌入式小型设备的基础信息采集处理完全可以在端完成，即手机传感器把数据传送到网关后，就通过边缘计算进行数据过滤和处理，没必要每条原始数据都传送到云，这省去了大量的能源成本。边缘计算仍处于起步阶段，当前的云计算服务（如AmazonWebService，MicrosoftAzure和GoogleAppEngine）可以支持数据密集型的应用程序，但在网络边缘进行实时的数据处理仍是一个有待开拓的领域。此外，若想更好的在边缘节点上部署应用程序的工作负载，需要考虑以下几个方面：1、部署策略：如何部署工作负载；2、连接策略：何时使用边缘节点；3、异构性：如何处理不同类型的节点。河北无风扇边缘计算无人零售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。
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。
工业领域，边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。从工业发展的方向来看，数据将成为驱动生产制造的重要生产资料，那么如何处理这些海量、实时产生的数据就成为企业能否快速发展的重要课题。以流程型生产为例，一条生产线其实就是数据流动的通道，产品从上一名工人传递到下一个工人，同时伴随着产品数据的传递。在这个过程中，如果由于某一名工人错误操作的导致了数据异常，在下一名工人开始操作时，基于边缘计算的生产线可以做出预警提示。如果再进一步，当机器学习能力被边缘计算融入到生产线的时候，工人的不合规操作可以被实时监测出来并预警，这对提升产品的良品率意义重大。边缘分析需要轻量级算法，可以进行合理的机器学习或数据处理任务。
物联网处于数字化转型的前沿，如何将这些连接设备的潜力进行较大程度的发挥取决于多接入边缘计算(MEC)。技术正在以前所未有的速度改变世界，物联网则走在了时代较前沿。据预测，到2030年，全球包括智能摄像头在内将有约500亿台联网设备。这些摄像头以及一般IoT设备的智能性和影响力取决于几个方面：设备感知周围世界所发生事件的能力、AI应用程序分析设备信息并实时做出反应的能力、该应用程序运行的云以及网络的容量和响应能力等。物联网处于数字化转型的前沿，如何将这些连接设备的潜力进行较大程度的发挥取决于多接入边缘计算(MEC)。边缘计算的价值：可持续的能源消耗。吉林高性能边缘计算无人机
边缘计算处理数据中心明显的优势：减少网络流量。浙江多网口边缘计算VR
边缘计算加持，无人驾驶已在路上近年来，无人驾驶汽车成为了行业焦点，也有诸多IT厂商开始布局汽车及配件领域，足见其热度之高。不过当前无人驾驶载人车辆依然处于试验阶段，需要几年的时间来不断成熟。从硬件芯片、计算力到软件算法、法律法规等都需要进一步完善，才能让无人驾驶真正地大规模应用。在当前阶段，车载计算主要有两个方向。是园区载货，例如无人车送饭、送货，目前已经有越来越多的公司实现规模应用了。第二个方向是载人的无人驾驶，未来势必成为重要趋势，这方面浪潮也会做一些技术的储备。浙江多网口边缘计算VR
