边缘计算是指在网络边缘节点处理和分析数据。这里，我们给出边缘节点的定义，边缘节点是指在数据产生源和云中心之间具有计算资源和网络资源的任何节点。比如手机是人与云中心的边缘节点，网关是智能家居与云中心的边缘节点。在理想的环境中，边缘计算是指在数据产生源附近分析和处理数据，无需数据传输，从而减少网络流量和响应时间。

      边缘计算将边缘节点（包括智能家电、手机、平板等）产生的数据上传到云中心，服务提供商也将数据上传到云中心。边缘节点向云中心发送请求，云中心返回相关数据给边缘节点。

      借助边缘计算，在人脸识别领域，响应时间已经从900ms降低到169ms。将部分计算任务从云端卸载到边缘后，整个系统的能耗降低了30%-40%。数据在集成和迁移方面可以减少20倍。随着数据雪崩，预计到2025 年，全球数据将增长10 倍，达到163 Zettabytes。需要将计算和数据移动到离用户更近的地方。反过来，这将导致许多不同的边缘计算“平台”的出现：无线边缘、移动边缘、建筑边缘。

      与云计算类似，边缘计算也是一种处理数据的方式，但不同的是，云计算需要将数据上传到云端，而边缘计算省去了上传的步骤，直接在本地处理数据。随着物联网和5G技术的快速发展，越来越多的设备接入网络，数据量将呈指数级增长。一旦数据量大了，如果通过云计算传输数据，网络时间消耗就太大了。

      云服务：云中心处理能力强，可处理海量数据。然而，将海量数据传输到云中心却成了一个难题。云计算模型的系统性能瓶颈在于有限的网络带宽。海量数据的传输需要一定的时间，云中心对数据的处理也需要一定的时间。这样会增加请求响应时间，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联网，这些电子设备会产生海量的数据。传统的云计算模式无法及时有效地处理这些数据。在边缘节点处理这些数据将带来极小的响应时间，降低网络负载，保证用户数据的隐私。

      终端设备角色的变化：终端设备大部分时间扮演着数据消费者的角色，比如用智能手机看爱奇艺、扫抖音等。但是现在智能手机让终端设备也具备了产生数据的能力，比如在淘宝上买东西，在百度上搜索内容。这些都是终端节点产生的数据。