近年来，物联网和无线网络广泛普及，推动着万物互联的应用需求不断发展。万物互联不仅包括人与人、人与物，以及物与物的连接，还包括具有语境感知能力、更强计算能力和感知能力的人、物、数据、流程、场景等有机融合，从而使得互联更有价值。万物互联所涉及的边缘设备类型十分广泛，传感器、智能家电、智能手机，甚至可穿戴设备都将成为万物互联的一部分。因此，位于互联网边缘的终端设备数量及其产生的数据量将会急剧增长。
随着边缘设备所产生数据量的增加和计算需求的提升，网络的时延过大和带宽不足正逐渐成为传统云计算的瓶颈问题，然而仅靠增加网络带宽并不能满足海量物联网设备和应用对时延的要求，必须在接近数据源的边缘设备上卸载计算任务，从而减少数据传输并提高响应速度。
针对云计算面临的困境，边缘计算作为一种新型计算范式被提出，并逐渐成为适应万物互联应用需求的新兴计算模式。边缘计算模型中的边缘设备具有计算和分析的能力，通过在网络的边缘来执行计算，为应用开发者和服务供应商提供计算能力支持。边缘计算采用了一种分布式计算架构，将主要应用程序、服务和数据存储下沉到网络的边缘侧，从而使计算更加靠近数据源头。
边缘计算通过将原本在中心节点处理的大型任务分解成多个小的更易管理的子任务，放置在靠近数据源或者用户服务终端上运行，就近提供边缘智能服务，从而降低网络通信和服务交付的时延，减少云端压力，并且产生更快的网络服务响应，满足行业的实时业务、智能应用、安全与隐私保护等方面的关键需求。
边缘计算的优势
（1）就近实时计算
云计算需要将数据上传到中心节点进行处理，由于网络带宽的限制，将边缘设备产生的海量数据上传到云计算中心会造成巨大的网络负担，而物联网应用往往具有高实时性需求，云计算在传输数据的过程中造成的巨大时延显然无法满足如此实时性需求。与之相反，边缘计算能够将算力部署在网络中离各个操作逻辑最近的地方（如移动基站），从而保证设备可以实时对感知数据进行处理。
（2）本地化数据保护
物联网中的数据与用户的生活息息相关，将这些数据上传到云计算中心会增加泄露用户隐私数据的风险。而边缘计算数据的收集和计算都在本地或边缘节点上进行，不用上传到云端，重要敏感的信息不必经过网络传输，从而有效避免了隐私泄漏问题。数据中心和终端设备位于与用户邻近的位置，也就减少了网络传输的影响。同时，物联网设备很容易受到网络攻击，边缘计算的分布式架构天然具有抵御这种攻击的特性，具有更高的可靠性和容错性。
（3）减少云端数据传输
随着联网的设备越来越多，云数据中心的计算量和数据传输量越来越大，网络的传输压力也越来越大。而在边缘计算模式下，由边缘服务器提供算力对存储的本地数据进行计算，与云端服务器交互的数据减少，显著降低了所占用的网络宽带，从而减少了进入核心网络的流量消耗和云计算中心的算力损耗，同时也实现了降低能耗的目的。
二、边缘计算给智慧产业带来的机遇
边缘计算技术具有广阔的发展潜力，将为各类智慧产业的构建带来巨大机遇，可归纳为技术层面和应用层面。
（1）技术层面
边缘计算通过采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，提供高效的近端服务。由于其应用程序在边缘侧发起，从而可以达到更快的网络服务响应，从技术层面满足了智慧产业建设中在实时业务、快速部署、高效运行、安全与隐私保护等方面的基本需求。由于更加靠近用户，边缘计算为智慧产业的应用提供更快的响应，将任务需求在边缘端解决。通过采用边缘计算技术体系架构，许多控制将通过本地设备实现，而无需交由云端；处理过程也将在本地边缘计算层完成，大大提升处理效率，减轻云端负荷。
边缘计算还可以与云计算相结合，以克服不同计算模式的特定限制，并提供更高效的服务。在隐私保护方面，许多终端设备没有足够的资源来支持端到端的安全性，通过采用边缘计算模式，安全管理任务可以从低性能的终端设备转移到性能更强大的边缘设备上，通过使用边缘设备作为安全代理来管理终端设备的安全需求。
（2）应用层面
边缘计算在智慧产业中具有丰富的应用场景，从网络视频摄像头部署、智能感知系统平台搭建到数据采集、传输与处理。众多研究与观察发现边缘计算非常适用于需要超短延迟的用户服务，例如沉浸式虚拟现实和增强现实应用。利用边缘计算，可以实现高清视频流的增强现实用例。无论用户如何移动，边缘计算确保服务始终跟随用户，并始终从最近的边缘为用户提供服务。基于边缘计算，各类智慧产业有望实现智能化、人性化，并对实际应用中产生的数据进行良好的处理和利用。
