边缘计算指的是在网络边缘结点来处理、分析数据。这里，我们给出边缘结点的定义，边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结点。在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少网络流量和响应时间。
边缘计算则通过将边缘结点（包括智能家电、手机、平板等）产生数据，上传到云中心，服务提供商也产生数据上传到云中心。边缘结点发送请求到云中心，云中心返还相关数据给边缘结点。
借助于边缘计算，在人脸识别领域，响应时间由900ms减少为169ms，把部分计算任务从云端卸载到边缘之后，整个系统对能源的消耗减少了30%-40%。数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。随着数据雪崩，预测到2025年，全球数据将增长10倍，达到163 Zettabytes。将计算和数据移动到更接近用户的位置是有必要的。反过来，这将导致出现许多不同的边缘计算“平台”：无线边缘、移动边缘、建筑边缘。
和云计算类似，边缘计算也是处理数据的一种方式，但不同的是，云计算需要把数据上传到云端，而边缘计算则少去了上传步骤，将数据直接在本地处理。随着物联网和5G技术的快速发展，越来越多的设备接入网络，数据量则会成指数倍的增长，数据量一旦大了，如果数据都通过云计算来传输，网络时间消耗太大。
云服务的推动：云中心具有强大的处理性能，能够处理海量的数据。但是，将海量的数据传送到云中心成了一个难题。云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性，传送海量数据需要一定的时间，云中心处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间，用户体验极差。
物联网的推动：现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网，这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据，在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。
终端设备的角色转变：终端设备大部分时间都在扮演数据消费者的角色，比如使用智能手机观看爱奇艺、刷抖音等。然而，现在智能手机让终端设备也有了生产数据的能力，比如在淘宝购买东西，在百度里搜索内容这些都是终端节点产生的数据。
下面两幅图，图1是传统云计算模型下的范式，最左侧是服务提供者来提供数据，上传到云中心，终端客户发送请求到云中心，云中心响应相关请求并发送数据给终端客户。终端客户始终是消费者的角色。图2是现在物联网快速发展下的边缘计算范式。边缘结点（包括智能家电、手机、平板等）产生数据，上传到云中心，服务提供商也产生数据上传到云中心。边缘结点发送请求到云中心，云中心返还相关数据给边缘结点。
图1云计算范式
图2边缘计算范式