主页（http://www.cnwulian.net）：物联网时代中关于边缘计算的那些事儿
作为云计算的有益补充，可以利用边缘节点（例如，路由器或离边缘设备最近的基站），用以减少网络等待时间。
边缘计算的巨大价值
1）分布式和低延迟计算
OFweek物联网讯：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。
许多数据流由边缘设备生成，但是通过“远处”的云计算处理和分析，不可能做出实时决策。例如使用可穿戴式摄像头的视觉服务，响应时间需要在25ms至50ms之间，使用云计算会造成严重的延迟；再比如工业系统检测、控制、执行的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内，如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，则难以满足业务要求；还有那些会生成庞大数据流的多媒体应用，如视频或是基于云平台的网络游戏，依赖云计算也会为玩家造成类似于等待时间过长的问题，无法满足用户的需求。
云计算往往并不是最佳策略，计算需要在更加靠近数据源的地方执行。这个优点可以扩展到任何基于Web的应用程序上：包括 Foursqure和Google Now在内的APP能更快的做出响应，所以在移动用户中变得越来越受欢迎。这说明在更靠近用户的边缘节点上，边缘计算可以用于改进服务。
根据国际电信联盟电信标准分局ITU－T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1．7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2．37亿。IDC也发布了相关预测，到2018年，50％的物联网网络将面临网络带宽的限制，40％的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50％。
美国部署了3000余万个监控摄像头，每周生成超过40亿小时的海量视频数据。物联网领域拥有海量的终端设备，如果这些设备产生的数据聚在一起，会是个天文数字。海量数据的分析与储存对网络带宽提出了巨大的挑战，而边缘计算的诞生，就是为了解决这一问题。
图1：边缘计算与云计算的关系
