什么是边缘计算（Edge Computing）？
边缘计算是一种在网络边缘执行计算的新计算模式。与云计算不同，边缘计算更接近用户和数据源。在网络的边缘，它对于本地和小型数据存储和处理是轻量级的。
随着物联网（IoE）的快速发展，连接到互联网的智能设备数量迅速增加，大量数据在网络边缘生成。在现有的云计算模型中，大数据可能会带来带宽负载、响应速度慢、安全性差、隐私保护差等问题。
因此，现有的云计算不足以满足当今对智能服务和智能数据处理的需求，边缘计算技术应运而生。移动应用程序和服务。因此，应用程序开发人员可以通过向用户提供更接近用户的服务来使用设备的计算机系统。
边缘计算的特点是实时访问高带宽、低延迟和可用于多种应用的网络信息。因此，边缘计算是下一代边缘智能的基础，在生成数据的边缘设备上使用机器学习算法。
边缘计算（Edge Computing）的定义
边缘计算已经成为一个研究热点，因此有不同的定义。卡内基梅隆大学教授Satyanarayanan将边缘计算定义为“在网络边缘或移动设备附近的传感器上提供计算和存储资源的新计算模式”。中国边缘计算联盟将边缘计算定义为“将其定义为接近网络或数据源边缘的开放平台，集成网络、计算、存储和应用等核心功能，并在附近提供边缘智能服务，以确保行业灵活性。”，应用程序智能安全和隐私
边缘计算（Edge Computing）的背景和要求
今天的智能社会是由各行各业对智能互联网服务的需求驱动的。边缘设备包括智能家居、安全摄像头、自动驾驶汽车智能生产机器人已经渗透到社会的各个领域。因此，连接设备的数量正在增加。因此，全球设备产生的数据量正在增加。由于数据量的持续大规模增长和对数据处理的各种要求，基于云的大数据处理有许多缺点。
实时：大量数据传输到云端，网络传输带宽负载大，数据传输延迟。云计算无法实时满足公司的需求。
能源消耗：数据中心的能源消耗显著增加。云计算无法满足不断增长的优化能耗需求。
安全和隐私：将数据上传到云端并存储在中央环境中可能会对个人信息造成风险或攻击。由于到服务器的距离很长，云计算中的数据比边缘计算更容易受到攻击。
因此，边缘计算技术旨在在生成网络和数据的边缘提供服务和执行计算。边缘计算的目标是网络、计算将存储容量和资源迁移到网络边缘，并为边缘提供智能服务，包括实时业务、应用程序智能、数据优化满足IT行业对安全和数据保护的关键要求，以及低延迟和高带宽网络要求。
