然后了解一下什么是边缘计算，边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合了网络、计算、存储以及应用处理能力的分布式平台，就近提供智能服务。初看可能不是很明白，我们可以理解为边缘计算是云计算的一个逆操作，云计算强调的是计算和存储等能力从边缘端或桌面端集中过来，而边缘计算则是将这种计算和存储等能力重新下沉到边缘。
边缘计算最早可以追溯到1998年Akamai公司提出的内容分发网络( content delivery network，CDN)，CDN 是一种基于互联网的缓存网络，依靠部署在各地的缓存服务器，通过中心平台的负载均衡 、内容分发、调度等功能模块，将用户的访问指向最近的缓存服务器上，以此降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN强调内容(数据）的备份和缓存，而边缘计算的基本思想则是功能缓存（function cache). 2005年美国韦恩州立大学施巍松教授的团队就已提出功能缓存的概念 ，并将其用在个性化的邮箱管理服务中，以节省延迟和带宽。 2009年Satyanarayanan等人提出了Cloudlet的概念，Cloudlet 是一个可信且资源丰富的主机，部署在网络边缘，与互联网连接，可以被移动设备访问，为其提供服务，Cloudlet可以像云一样为用户提供服务，又被称为“小朵云”.此时的边缘计算强调下行，即将云服务器上的功能下行至边缘服务器，以减少带宽和时延。
随后，在万物互联的背景下，边缘数据迎来了爆发性增长，为了解决面向数据传输 、计算和存储过程中的计算负载和数据传输带宽的问题，研究者开始探索在靠近数据生产者的边缘增加数据处理的功能，即万物互联服务功能的上行。
随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步的发展，而随着智能家居设备的越来越多，且这些设备通常都是异构的，如何管理这些异构设备将会是一个亟待解决的问题，如设备的命名、数据的命名以及设备的智能联动，并且，由于家庭数据的隐私性，用户并不总是愿意将数据上传至云端进行处理，尤其是一些家庭内部视频数据。而边缘计算可以将计算（家庭数据处理)推送至家庭内部网关，减少家庭数据的外流， 从而降低数据外泄的可能性，提升系统的隐私性。
以现在最火的车辆自动驾驶为例，控制车辆进行高度可靠、安全和响应的在公路上行驶就必须在车辆内部安装大量的传感器并通过安装车载计算服务器对无人驾驶汽车传感器数据实时进行数据处理和分析，并将分析所得结果以极低延迟（通常是毫秒级）传送给临近区域内其他联网车辆人，以便车辆做出决策。
其实如果说云计算是集中式大数据处理，边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理。但不同的是，只是这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决。边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理，相较单纯的云计算也更加高效而且安全！如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。
大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据。边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源。边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便。
最后总结一句话就是，边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。边缘计算是对云计算的一种补充和优化，云计算把握整体，而边缘计算更专注局部。
