著名风险投资研究机构CB Insights撰写了一篇关于边缘计算的发展和应用前景的文章，介绍了云计算在物联网设备中的应用。指出这不足以立即处理和分析联网车辆和其他数字平台生成的数据。这项技术有潜力应用于许多行业，并发挥着重要作用。以下是本文的主要内容。
有时更快的数据处理是奢侈的，有时非常重要。
例如，自动驾驶汽车本质上是一台高性能计算机，其轮子通过各种传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地工作，它们必须立即对环境做出反应。处理速度的延迟可能是致命的。连接到设备的数据处理主要在云中进行，但正在进行中。在服务器之间传输数据可能需要几秒钟。此时间跨度太长。
边缘计算使无人驾驶车辆能够更快地处理数据。通过这项技术，网络设备可以处理由“边缘”生成的数据，“边缘”是指设备内部的空间或更靠近设备本身的空间。
据估计，到2020年，每人平均每天将生成1.5 GB的数据。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据，特别是在一些需要快速数据处理的应用场景中。
边缘计算是云计算的另一种替代解决方案，未来其应用范围将远远超过无人驾驶汽车。
包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头正在研究可能导致下一轮大规模计算竞争的“边缘计算”技术。尽管亚马逊网络服务（AWS）仍然在公共云领域发挥着主导作用，但谁将成为这一新兴边缘计算领域的市场领导者仍有待观察。
根据市场研究公司IDC的说法，边缘计算“被描述为一个微型数据中心的网格网络，它在本地处理或存储重要数据，并将所有接收到的数据发送到一个占地不到100平方米的中央数据中心或云存储。”
例如，火车可以包含能够立即提供关于发动机状态的信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据被发送到火车或云数据中心，而无需查看其对发动机运行的影响。
通过本地化数据处理和存储，减轻了计算网络的负担。如果较少的数据传输到云，云与物联网设备之间的交互将减少数据处理延迟的可能性。
这允许基于边缘计算的硬件执行不同的任务，例如用于收集数据的传感器和用于处理网络设备数据的CPU或GPU。
