边缘计算在物联网中的作用
边缘计算技术的应用领域解析
边缘计算技术的应用领域解析边缘计算技术（Edge Computing）是近年来快速发展的一项前沿技术，它通过将计算、存储和网络资源放在离用户或设备更近的地方，为用户提供更高效、低时延的服务。
边缘计算技术的出现填补了云计算模式下处理大规模数据和实时应用的吞吐能力瓶颈，为多个领域带来了广阔的应用前景。
一、物联网领域物联网（Internet of Things，IoT）是边缘计算技术的一个重要应用领域。
物联网中的传感器和设备产生大量的数据，而边缘计算技术可以将计算和存储功能部署在设备或传感器附近，实现对数据的实时处理和分析。
这种分布式的边缘计算架构不仅可以提高数据处理效率，还可以减少数据传输的带宽需求。
例如，智能家居中的温度传感器可以通过边缘计算技术及时检测并调整温度，提高家居的智能化水平。
二、工业领域边缘计算技术在工业领域的应用也十分广泛。
传统的工厂生产过程通常需要大量的传感器和控制器，而边缘计算技术可以将数据处理和分析功能放在工厂内部，实现对生产过程的实时监控和管理。
通过边缘计算技术，工厂可以更高效地进行设备维护、安全检查、生产监控等工作，提高生产效率和质量。
此外，边缘计算技术还可以为工业设备提供远程监控和协同操作的功能，降低人员的风险和工作负荷。
三、智慧城市领域边缘计算技术在智慧城市建设中也起到了重要作用。
智慧城市需要处理大量的实时数据，包括交通流量、环境感知、人员流动等信息。
边缘计算技术可以将处理和存储功能部署在城市各个角落，实现对数据的即时处理和分析，为城市管理和服务提供更准确、更快速的支持。
例如，在智慧交通系统中，通过边缘计算技术，可以对交通信号灯进行实时调整，优化交通流量，减少交通拥堵。
同时，边缘计算技术还可以提供智能安防监控、智能能源管理等功能，提升城市的整体智能化水平。
四、医疗健康领域边缘计算技术在医疗健康领域中的应用具有重要意义。
在医疗监护系统中，患者的生理参数需要实时监测和分析。
了解边缘服务器在物联网中的关键应用和挑战
了解边缘服务器在物联网中的关键应用和挑战边缘服务器（Edge Server）是指位于物联网边缘的一类计算设备，其功能是将数据的处理和存储从传统的云计算中心移动到物联网边缘。
边缘服务器在物联网中具有重要的应用和挑战。
本文将介绍边缘服务器的关键应用，并探讨边缘服务器所面临的挑战。
一、边缘服务器的关键应用1. 数据处理和实时决策边缘服务器可以实时处理物联网设备产生的大量数据，并做出实时决策。
例如，在智能家居系统中，边缘服务器可以收集传感器数据并进行分析，然后根据分析结果控制家庭设备的操作，如自动调节温度、控制照明等。
这样可以避免将大量数据传输到云端进行处理，减少了延迟和带宽的消耗。
2. 数据存储和访问边缘服务器可以提供本地存储和快速访问的能力。
在物联网环境中，设备产生的数据量庞大，而云计算中心往往存在带宽瓶颈和延迟问题。
边缘服务器可以在物联网边缘存储数据，提供快速的数据访问服务。
例如，在智能健康监测系统中，边缘服务器可以存储和管理用户的健康数据，并提供医疗专家实时访问和分析这些数据的能力。
3. 实时视频分析边缘服务器可以进行实时视频分析。
在监控和安防领域，边缘服务器可以利用视频分析算法对监控画面进行实时分析，检测异常行为或者识别特定的物体。
这样可以实现对物联网环境的实时监控和智能警报功能，提升安全性和便利性。
二、边缘服务器面临的挑战1. 复杂的网络拓扑物联网中的边缘服务器需要与大量的物联网设备和云计算中心进行连接和通信。
而物联网的网络拓扑结构往往复杂多样，包括星型、网状、树状等不同的拓扑结构。
边缘服务器需要适应不同的网络拓扑结构，并保持可靠的连接和通信。
2. 数据安全和隐私保护边缘服务器需要处理和存储大量的物联网设备产生的数据。
这些数据可能包含用户的个人信息和机密数据。
因此，边缘服务器需要具备良好的数据安全性和隐私保护机制，防止数据泄露和非法访问的风险。
3. 资源受限边缘服务器往往具有有限的计算和存储资源。
边缘计算技术在物联网中的实际应用案例
边缘计算技术在物联网中的实际应用案例近年来，随着物联网（Internet of Things, IoT）的快速发展，边缘计算技术逐渐引起人们的关注。
边缘计算是一种将计算和数据存储离散到离感知物联设备更近的位置的方法，以提供更快速、安全、可靠的计算能力和服务。
它极大地改善了物联网应用的响应时间、带宽利用率和数据隐私保护。
本文将介绍一些边缘计算技术在物联网中的实际应用案例，以展示其在现实世界中的重要性和前景。
一、智能交通系统智能交通是物联网的典型应用领域之一。
边缘计算技术在智能交通系统中发挥着重要的作用。
例如，智能交通信号灯控制系统可以利用边缘计算节点实时处理和分析交通流量数据，以优化信号灯的时序，从而缓解交通拥堵问题。
边缘计算还可以提供实时的交通监控和分析，帮助交通管理部门更好地掌握道路状况和交通事件，提供决策依据。
二、智能家居智能家居是物联网发展的另一个热门领域。
边缘计算技术在智能家居中能够提供更好的用户体验和安全性。
举一个例子，当一个家庭中的传感器检测到某个区域没有人时，边缘计算节点可以智能地判断该区域不再需要持续监控，从而减少对网络带宽和云服务器的依赖。
边缘计算还可以在智能家居系统中进行数据的实时处理和分析，从而实现更快速的响应和更准确的控制。
三、工业物联网边缘计算在工业物联网中也有着广泛的应用。
例如，制造业中的机器设备常常需要进行实时监测和控制。
边缘计算技术可以将数据处理和分析推向设备端，降低了数据的传输延迟，提高了响应速度。
此外，边缘计算还可以提供本地的故障预测和维护，从而减少停机时间和维修成本。
工业物联网中的边缘计算还可以实现设备之间的协同工作，提高整体生产效率。
四、智能农业农业是另一个适合边缘计算应用的领域。
智能农业系统可以通过安装传感器在土壤、植物和环境上进行实时监测，收集大量的数据。
然后，这些数据可以通过边缘计算节点进行实时处理和分析，为农民提供及时的决策支持。
边缘计算节点还可以集成图像识别和机器学习技术，识别和预测病虫害的发生，并及时采取相应的措施。
边缘计算的实际应用
边缘计算的实际应用
1. 工业互联网：在工业生产中，边缘计算可以将传感器、控制器等设备产生的数据在本地进行处理和分析，而不需要将数据上传到云端。
这样可以减少网络延迟，提高生产效率和安全性。
2. 智能交通：在智能交通系统中，边缘计算可以将车辆、道路等信息在本地进行处理和分析，以便及时做出交通疏导和预警等决策。
这样可以提高交通效率和安全性。
3. 物联网：在物联网应用中，边缘计算可以将传感器、智能设备等产生的数据在本地进行处理和分析，以便及时做出反应。
例如，智能家居系统可以通过边缘计算实现设备的智能控制和自动化管理。
4. 虚拟现实/增强现实：在虚拟现实/增强现实应用中，边缘计算可以将用户的动作和姿态等信息在本地进行处理和分析，以便及时响应用户的操作。
这样可以提高用户体验和降低网络延迟。
5. 医疗保健：在医疗保健应用中，边缘计算可以将医疗设备产生的数据在本地进行处理和分析，以便及时做出诊断和治疗决策。
这样可以提高医疗效率和准确性。
总之，边缘计算可以应用于许多领域，它可以提高数据处理的效率、降低网络延迟、增强数据安全性等，为各行各业带来更多的机遇和挑战。
一文看懂什么是物联网边缘计算
什么是物联网边缘计算物联网边缘计算是一种将计算、存储和网络资源靠近物联网设备、传感器和终端用户的计算模型。
在边缘计算中，大部分数据处理和分析都在物联网设备和传感器附近进行，而不是传统的云计算中心。
边缘计算可以提高物联网系统的实时性、安全性和可靠性，减少数据处理的延迟和成本，并支持更广泛的应用场景，例如智能家居、智慧城市、工业自动化等。
边缘计算可以结合云计算、人工智能、大数据分析等技术，构建起高效、可扩展、智能化的物联网系统。
物联网边缘计算相关知识点：边缘计算的优势：较低的延迟、更高的带宽、更好的隐私保护、更低的成本等。
边缘计算的应用场景：工业物联网、智能家居、智能城市、智能交通、智能医疗、智能农业等。
边缘计算的技术架构：包括设备端、网关端、云端三个层次。
设备端通过传感器等采集物理世界的数据，网关端负责数据处理和分析，云端负责数据存储和管理。
边缘计算的关键技术：包括分布式计算、机器学习、安全和隐私保护、自组织网络、多媒体传输等。
边缘计算的发展趋势：随着物联网的普及和技术的不断发展，边缘计算将成为物联网的核心技术之一，未来还将与人工智能、区块链等新兴技术结合，推动物联网的更广泛应用和发展。
物联网边缘计算优势特点物联网边缘计算是指在物联网中，将数据的处理和分析从云端移动到网络边缘，即将计算能力、存储、网络和应用程序部署在离物联网设备更近的位置，以提高数据处理的效率和响应速度。
在边缘计算中，边缘设备（如传感器、智能终端、边缘计算网关等）可以直接将数据处理后再传输给云端，减少了数据传输的延迟和网络拥塞的风险。
边缘计算与传统的云计算相比，边缘计算具有以下特点：1、低延迟：边缘计算可以将计算和存储资源放置在靠近物联网设备的地方，避免了数据传输的延迟和网络瓶颈，提高了数据处理的效率和响应速度。
2、安全性：边缘计算可以将数据的处理和存储放置在本地，避免了云端数据传输时的数据泄漏和安全问题。
3、网络带宽：边缘计算可以将数据的处理和分析放置在靠近物联网设备的地方，减少了数据传输的量，避免了网络带宽的瓶颈。
云计算中的边缘计算与物联网技术
云计算中的边缘计算与物联网技术云计算和物联网是近年来快速发展的两大领域，其中边缘计算作为云计算和物联网的结合点，扮演着重要的角色。
边缘计算是指将数据处理和存储功能从云端延伸到离用户和设备更近的边缘节点，以提供更低延迟、更高效的计算和服务。
本文将探讨云计算中的边缘计算与物联网技术的应用和发展。
一、边缘计算与物联网的关系边缘计算和物联网紧密相连，两者之间的关系相辅相成。
物联网提供了海量的数据来源，包括传感器、设备、物体等，而边缘计算通过在离用户和设备更近的边缘节点进行数据处理和分析，实现了对物联网数据的实时响应和高效利用。
边缘计算在物联网中起到了数据汇聚、实时处理和智能分析的作用。
通过在边缘节点上进行数据预处理和分析，可以减少数据传输到云端的负载，降低网络延迟，提高响应速度。
同时，边缘计算还可以根据用户需求和设备条件进行任务卸载和资源优化，使得计算更加高效和灵活。
二、边缘计算在云计算中的应用1. 资源管理与调度边缘计算可以作为云计算的延伸，从云端向边缘节点分布计算资源，提供更近距离的服务。
通过边缘节点的部署，可以有效减少云端的计算负载，实现资源的合理分配和优化调度。
边缘计算可以根据用户对服务的需求和就近原则，将任务和数据分配给离用户和设备最近的边缘节点，提高计算效率和服务质量。
2. 数据处理与分析随着物联网设备的快速增多和数据量的飞速增长，云端的数据处理和分析变得越来越繁重。
而边缘计算通过在边缘节点上进行数据处理和分析，可以在源头上减少数据传输和存储的成本，提高数据处理的效率和准确性。
边缘计算可以根据数据的实时性和重要程度，对数据进行筛选和预处理，将有价值的数据传输到云端进行进一步分析和挖掘。
3. 边缘智能与决策边缘计算可以将一部分智能应用推向边缘节点，使得设备具备更强的边缘智能和自主决策能力。
通过在设备或边缘节点上部署机器学习和深度学习算法，可以实现对数据的实时处理和分析，提供即时的决策和服务。
边缘智能可以使得物联网设备更加智能化，减少对云端的依赖，提高系统的稳定性和安全性。
边缘计算原理的应用论文
边缘计算原理的应用论文引言边缘计算是一种分布式计算架构，旨在将计算和存储任务从云端移到数据产生的源头，以减少数据传输延迟和网络拥塞。
它利用边缘设备上的计算能力和存储资源，将处理数据的任务靠近数据源，在本地进行计算和决策。
本文将探讨边缘计算的原理及其应用领域，以便更好地理解边缘计算的工作方式。
边缘计算的原理边缘计算是基于分布式计算模型的扩展，将计算任务从集中式的云服务器迁移到离数据产生源头更近的位置。
其原理可以简要概括如下：1.分散计算任务：边缘计算将计算任务分散到边缘设备、传感器、路由器等网络边缘节点上，在本地进行数据的处理和分析，从而减少数据传输和云端的负荷。
2.近距离数据处理：边缘设备具有较强的计算能力和存储资源，可以在接近数据源的位置进行实时的数据处理和决策。
这种近距离的数据处理方式可以大大降低数据传输延迟，提高系统的响应速度。
3.智能决策：边缘计算通过在边缘设备上部署人工智能算法和机器学习模型，实现对数据的实时分析和智能决策。
这种智能决策可以使系统更加灵活和智能，能够根据实时数据情况做出相应的调整和优化。
边缘计算的应用领域边缘计算具有广泛的应用领域，特别是在需要实时响应和低延迟的场景中表现出色。
以下是边缘计算的一些主要应用领域：1.物联网（IoT）：边缘计算可以用于物联网设备的数据分析和处理。
通过将计算任务放在边缘设备上，可以降低数据传输的延迟，提高对物联网设备的实时响应能力。
2.智能交通：边缘计算可应用于智能交通系统，实现实时交通监控、拥堵预测和智能调度等功能。
通过在交通信号灯、路边摄像头等设备上部署边缘计算节点，可以减少对云端服务器的依赖。
3.远程医疗：边缘计算可以用于远程医疗系统，实现对患者数据的实时监测和诊断。
通过将计算任务放在边缘设备上，可以保护患者的隐私，并降低数据传输的延迟。
4.工业自动化：边缘计算可应用于工业自动化领域，实现对工厂设备的实时监控和故障诊断。
通过在工厂设备上部署边缘计算节点，可以减少数据传输和提高生产效率。
边缘计算技术对物联网发展的意义
边缘计算技术对物联网发展的意义随着信息技术和通信技术的快速发展，物联网作为一种新兴的技术模式，将各种设备和传感器互联互通，实现智能化的数据交互和控制。
然而，大量的数据传输和处理不可避免地会给传输网络和云计算资源带来巨大压力。
边缘计算技术的出现，为物联网技术的发展提供了新的可能性和解决方案。
边缘计算技术是将数据处理和存储的能力移动到离数据源较近的地方，旨在缩短数据传输距离和降低云计算压力。
边缘计算设备通常是智能网关、边缘服务器或物联网接入设备等，通过在设备端进行数据处理和存储，可以更快地响应用户需求，提高实时性和用户体验。
首先，边缘计算技术可以减轻云计算压力。
随着物联网设备数量的爆发式增长，传输海量的数据到云端进行处理和存储势必会给云计算资源带来压力。
而采用边缘计算技术，可以将一部分数据的处理和存储工作转移到设备端，减轻云端的负荷。
这不仅可以提高数据的处理效率，同时也可以降低成本，提高系统的可靠性和稳定性。
其次，边缘计算技术可以提高实时性和响应速度。
物联网应用场景中，往往需要对实时性要求较高的数据进行处理和响应。
而边缘计算设备的近距离以及更接近数据源的特点，可以更快地进行数据处理和传输，从而提高实时性和响应速度。
对于某些需要快速决策和即时响应的应用领域，比如智能交通、智慧城市等，边缘计算技术的应用尤为重要。
此外，边缘计算技术还可以增强数据安全性和隐私保护。
在传统的云计算模式下，用户的数据需要通过网络传输到云端进行处理和存储。
然而，由于数据在传输过程中易受到攻击和泄露的风险，数据的安全性和隐私保护成为了一个重要的问题。
边缘计算技术的采用可以将数据处理和存储转移至设备端，减少数据在传输过程中的风险，提高数据的安全性和隐私保护水平。
最后，边缘计算技术的应用还可以促进物联网技术的普及和推广。
边缘计算设备通常体积较小、成本较低，可以更便捷地部署在各种设备和传感器上。
这一方面可以降低物联网应用的门槛，让更多的企业和个人能够参与到物联网技术的开发和应用当中；另一方面，通过边缘计算技术的应用，可以使物联网设备更加智能化，增强设备之间的互联互通能力，为物联网技术的发展提供更多可能性。
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边缘计算在物联网中的作用
发表时间：2019-10-09T11:55:29.097Z 来源：《建筑学研究前沿》2019年12期作者：张守志
[导读] 边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
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摘要：边缘计算，是一种分散式运算的架构，它将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
关键词：边缘计算物联网
引言
随着嵌入式片上系统的重大发展，能够以足够的资源管理足够的操作系统的商业设备的数量急剧增加，这也有助于实现物联网的潜力。
许多早期的物联网设备只能收集和发送数据并进行分析。
但是，当今设备不断增加的计算能力使这些设备能够在现场执行复杂的计算，从而实现边缘计算。
边缘计算通过使业务靠近网络边缘扩展了云计算能力，进而支持一系列新业务和应用。
一、边缘计算概念
边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。
边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。
边缘计算一般由云端管理系统、本地核心节点和普通设备组成，云端系统负责设备管理、配置设备驱动函数和联动函数、设置消息路由等功能，本地核心节点一般是计算能力较强的设备，如路由器和网关，提供本地计算、消息转发、设备管理的能力，设备一般如灯、开关等轻量级设备，可以接收网关下发的指令，和上报数据给网关。
通过缩短设备与提供给设备的云资源之间的距离，另外减少网络跳数，边缘计算消除了当今互联网在延迟和带宽方面的限制，从而带来全新的应用类别。
就边缘计算而言，计算系统和存储系统也位于边缘，尽可能接近生成所处理的数据的部件、设备、应用或人。
思科在2014 年 1 月推出了其雾计算，以此将云计算功能引入到网络边缘。
实际上，雾是标准，边缘是概念。
雾实现了边缘计算概念中的可重复结构，那样企业就可以将计算推送到集中系统或云之外的地方，以获得更好的性能和可扩展性。
二、边缘计算的应用
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。
边缘计算的核心，是将计算任务从云计算中心，迁移到产生源数据的边缘设备上。
边缘计算物联网解决方案，从架构上分为：传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层。
传感控制层：这一层包含大量的传感器、控制部件（比如开关等）和测量部件（比如电表等），另外还有通信部件。
这些通信部件可能是独立的，也可能是和其它部件结合在一起的。
网络层：这一层主要实现融合和互联，它的功能除了网络联接和管理之外，还包括边缘计算，进行现场处理，同时保障业务在本地的存活。
本地存活和现场处理对物联网尤其是工业和民用大型设施是非常重要的。
此外，协议转换也是这一层的重要功能。
在 IoT 领域有特别多的协议，这些协议来自于各个行业历史上的积累，所以需要在网关上做协议的转换，将数据统一承载在 IP 网络上向外传输。
敏捷控制器：这一层将网关送上来的数据进行统一的处理，向上送给应用层。
并对下层的网络、传感器、控制部件、测量部件、计算资源进行管理，提供网络布署、配置的自动化工具。
业务应用层：这一层是各种各样的行业应用。
三、物联网边缘计算的优势
（1）增加数据安全性
虽然物联网解决方案是网络攻击的理想目标，但边缘计算可以帮助企业保护网络，并提高整体数据隐私。
由于数据是分散的，并且在生成数据的设备之间分布，因此很难用一次攻击来摧毁整个网络或破坏所有数据。
在GDPR合规性方面，这种方法也是首选：通过网络发送并存储在云中的信息越不敏感，信息就越好。
（2）更好的应用性能
如上所述，数据在设备和数据中心之间来回传输需要一些时间。
通过存储和处理靠近其源的数据，企业可以减少延迟时间，并提高整体应用程序性能。
因此，企业可以实时分析数据，而不会出现延迟。
（3）降低运营成本
当企业“存储和处理”边缘的大部分数据时，不需要大量的云存储。
此外，可以过滤掉不必要的信息并只备份相关数据。
因此，企业的基础设施成本将不可避免地下降。
（4）提高业务效率和可靠性
反过来，较低的数据流量和减少的云存储可以带来更高效的业务运营。
此外，网络连接不会出现问题，因为它们适用于依赖云计算的其他物联网产品。
这是因为企业的物联网设备可以在没有互联网连接的情况下自主工作。
（5）无限的可扩展性
与云计算不同，边缘计算允许企业根据需要扩展物联网网络，而无需考虑可用存储（或其成本）。
由于列出的好处，边缘计算在涉及时间敏感的任务时确实很有用。
四、边缘计算在物联网深度发展的作用
基数庞大的传感器就像人的末梢神经，监控着工业机体的每一台设备、每一个流程，并将数据源源不断汇集到数据中心里，让企业能够通过数据形成新的工业感知。
这种全新的感知不仅能够极大地提高生产效率，更能催生出自动驾驶、智能城市等全新的工业应用场景。
1、边缘计算的形成
随着海量数据在数据中心内的高速汇集，传统上以数据中心为核心的 IT 总体架构却遇到了空前的挑战。
各类终端和传感器必须通过网络将数据汇集到数据中心里，再通过网络将经过处理的数据反馈给终端，从而形成完整的感知和控制回路。
巨大的数据量让整个数据中心的南北向网络面临沉重的负担。
在以带宽计费的网络世界中，带宽太小就无法满足工业对实时感知的现实需求，而足量的带宽却又意味着及其高昂的成本和种种网络技术的限制。
显然，这种以数据中心为核心的传统 IT架构思路已经不能支撑物联网的深度发展。
于是，边缘计算应运而生。
2、边缘计算的可靠性
对于制造业、医疗、公用事业、和市政等，物联网的发展未来几年可能会得到快速的发展，无论是设备的数量还是数据量都会呈几何式增长。
物联网设备产生的大量数据可能会导致延迟现象，而边缘计算解决方案可以帮助增强数据处理能力，缩短数据的传输距离，从而消除带宽和延迟问题，最终提升应用和服务的性能和可靠性，并降低运行成本，从而进一步帮助避免延迟。
数据处理发生在距离数据来源最近的地方，这使得用户更容易实时的监测洞察到物联网设备的运行情况。
3、边缘计算的广泛应用
2018 年 9 月在无锡发布的《2017-2018 年中国物联网发展年度报告》显示，2017 年，我国物联网市场已进入实质性发展阶段，全年市场规模突破 1 万亿元，预计 2021 年，我国物联网平台支出将位居全球第一。
蓬勃发展的物联网产业也给边缘计算带来了前所未有的新需求。
以自动驾驶汽车为例，由于自动驾驶汽车上遍布各种传感器，这些传感器每小时所采集到的数据量就有数十 TB，汽车正是基于对这些数据的实时分析来实现自动驾驶。
问题来了，当汽车遭遇突发状况时，系统如何在第一时间毫不迟疑地做出反应呢? 依靠数据传输到云端处理，再下发指令的方式显然行不通。
并非只有自动驾驶这样的场景需要边缘计算，在医疗行业、制造行业、智能家居行业，类似这样的应用场景同样大量存在。
在这些场景里，边缘计算的应用可以让系统做出实时响应，从而避免网络中断或延迟所造成的负面影响。
研究公司Grand View 表示，物联网设备产生的大量数据可能会导致延迟现象，而边缘计算解决方案可以帮助增强数据处理能力，从而进一步帮助避免延迟。
数据处理发生在距离数据来源最近的地方，这使得用户更容易实时的监测洞察到物联网设备的运行情况。
总之，物联网的快速发展是推动边缘计算兴起的最大因素之一。
结束语
总之，边缘计算的时代来了。
边缘计算是一种解决方案，边缘计算也是云服务，是由原来的数据中心慢慢推向了部分用户侧的边缘计算与云计算的协和，它是由于用户的业务需求所决定的，边缘计算更准确的是一种 IT 和 CT 更融合的解决方案。
参考文献
［1］林小新．云计算、边缘计算和雾计算—了解每种计算的实际应用［J］．计算机与网络，2019 ［2］刘启诚．边缘计算产业进入重要机遇期［J］．通信世界，2017
［3］施巍松，张星洲，王一帆，张庆阳．边缘计算：现状与展望［J］.计算机研究与发展，2019。