邊緣計算指的是在網絡邊緣結點來處理、分析數據。這里，我們給出邊緣結點的定義，邊緣結點指的就是在數據產生源頭和云中心之間任一具有計算資源和網絡資源的結點。比如，手機就是人與云中心之間的邊緣結點，網關是智能家居和云中心之間的邊緣結點。在理想環境中，邊緣計算指的就是在數據產生源附近分析、處理數據，沒有數據的流轉，進而減少網絡流量和響應時間。

　　邊緣計算則通過將邊緣結點（包括智能家電、手機、平板等）產生數據，上傳到云中心，服務提供商也產生數據上傳到云中心。邊緣結點發送請求到云中心，云中心返還相關數據給邊緣結點。

　　借助于邊緣計算，在人臉識別領域，響應時間由900ms減少為169ms，把部分計算任務從云端卸載到邊緣之后，整個系統對能源的消耗減少了30%-40%。數據在整合、遷移等方面可以減少20倍的時間。隨著數據雪崩，預測到2025年，全球數據將增長10倍，達到163 Zettabytes。將計算和數據移動到更接近用戶的位置是有必要的。反過來，這將導致出現許多不同的邊緣計算“平臺”：無線邊緣、移動邊緣、建筑邊緣。

　　和云計算類似，邊緣計算也是處理數據的一種方式，但不同的是，云計算需要把數據上傳到云端，而邊緣計算則少去了上傳步驟，將數據直接在本地處理。隨著物聯網和5G技術的快速發展，越來越多的設備接入網絡，數據量則會成指數倍的增長，數據量一旦大了，如果數據都通過云計算來傳輸，網絡時間消耗太大。

　　云服務的推動：云中心具有強大的處理性能，能夠處理海量的數據。但是，將海量的數據傳送到云中心成了一個難題。云計算模型的系統性能瓶頸在于網絡帶寬的有限性，傳送海量數據需要一定的時間，云中心處理數據也需要一定的時間，這就會加大請求響應時間，用戶體驗極差。

　　物聯網的推動：現在幾乎所有的電子設備都可以連接到互聯網，這些電子設備會后產生海量的數據。傳統的云計算模型并不能及時有效的處理這些數據，在邊緣結點處理這些數據將會帶來極小的響應時間、減輕網絡負載、保證用戶數據的私密性。

　　終端設備的角色轉變：終端設備大部分時間都在扮演數據消費者的角色，比如使用智能手機觀看愛奇藝、刷抖音等。然而，現在智能手機讓終端設備也有了生產數據的能力，比如在淘寶購買東西，在百度里搜索內容這些都是終端節點產生的數據。

　　下面兩幅圖，圖1是傳統云計算模型下的范式，最左側是服務提供者來提供數據，上傳到云中心，終端客戶發送請求到云中心，云中心響應相關請求并發送數據給終端客戶。終端客戶始終是消費者的角色。圖2是現在物聯網快速發展下的邊緣計算范式。邊緣結點（包括智能家電、手機、平板等）產生數據，上傳到云中心，服務提供商也產生數據上傳到云中心。邊緣結點發送請求到云中心，云中心返還相關數據給邊緣結點。

圖1云計算范式

圖2邊緣計算范式