按照某百科的说法，“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，就近提供边缘智能服务。这说明，要想实现“边缘计算”这个概念，应该满足三个因素——边缘、计算和智能。
相对于云计算而言，所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成处理，在边缘计算中，更加强调“边缘”也就是“端”所在的物理区域的数据处理能力。
打个比方，如果说云计算是人体的大脑，那么边缘计算就是遍布身体各处的神经末梢。一般情况下，人们通过大脑思考问题作出判断，通过神经获得感知传递信息。
边缘计算让神经末梢具有一定“计算”能力，不单是信息的采集、存储、传递，还能形成一定的分析判断。通过边缘计算节点，可以对数据进行初步删选处理，将有价值的数据传递给“大脑”，并对需要实时反馈的数据做出判断。
边缘计算的作用主要在于其能实现数据高频交互、实时传输，它适应了未来物联网、人工智能等创新技术发展要求。
根据国际数据公司的预测，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
海量的终端及数据不可能全部通过云计算中心完成交互，这时候就需要边缘计算发挥作用，通过靠近数据源头完成采集、分析，实现高频实时数据交互，通过“神经末梢”与“大脑”的相互配合，保证机体的正常运转。
举个例子，自动驾驶技术通过汽车上的雷达传感设备采集数据，当前方有障碍物时需要立即制动，雷达采集的数据通过边缘计算节点能够实时做出判断，大大减少制动时间，降低发生故障概率。而云计算则可以负责路线规划、导航等工作，两者相互配合既能保证路线正确，又能避免发生交通事故。
如果说“云计算”所能实现的是大而全的话，那么“边缘计算”更多则是“小而美”，从数据源头入手，以“实时、快捷”的方式完成与“云计算”的应用互补。
比较两者，云计算聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够为业务决策支撑提供依据；边缘计算则聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。
最后，小编要告诉大家，向边缘计算迈进是CDN未来重要的演进方向，作为国内CDN龙头，网宿已经在边缘计算方面进行了提前布局，并且已经有了成功的商用案例。下一步，网宿将利用遍布全球的节点资源，搭建一张云计算中心+边缘计算节点的智能网络，为物联网、4K、VR等新的应用提供支持保障。
边缘计算真正实现的是工业物联网应用程序可操作化，即便是互联网出现问题，也可以通过完全运行来成为关键任务。
5G将为边缘计算提供带宽，使这些关键任务应用程序能够被推向网络边界，而边缘计算将提供保证正常运行时间和性能所需的高可用性和容错能力。
雾计算可以提供哪些商业价值?
云计算把大量数据放到“云”里去计算或存储，“云”的核心是装有大量服务器和存储器的“数据中心”。云计算全球数据中心用电功率=30个核电站，数据中心的电力消耗已经成为重要成本，其中冷却系统占有不可忽视的比重。雾计算节点地理位置分散，不会集中产生大量热量，不需要额外的冷却系统，从而减少耗电，降低成本。
雾计算靠近用户和商业部署，起到了一个频繁使用的数据库的作用，低延时存储，运算，通信，更轻量，反应性更快。
手机和其他移动设备可以相互之间直接通信，信号不必到云端甚至是基站上去绕一圈，因此可以支持很高的移动性。能够满足更为广泛的节点，让设备自身或者“中间设备”(互联网和设备的媒介)来处理和处理“物联网生成的海量数据“，真正做到移动数据分析。
国家在大力发展物联网，物联网发展的最终结果就是万物互联，这些设备不仅数量巨大，而且分布广泛，只有雾计算才能满足。如：车联网应用和部署要求有丰富的连接方式和相互作用：车到车，车到接入点等，雾计算能够提供丰富的车联网服务：娱乐信息，安全，交通保障和数据分析，城市和公路沿线情况等。
所有这些在实际中如何运作？举个例子，芝加哥的交通系统配备了智能传感器。周二早上，也就是芝加哥小熊队100多年来首次参加世界系列赛的大型游行日。随着狂欢者来庆祝他们团队的胜利，预计将有大量的车辆和人员涌入城市。此时，数据可以通过各个交通灯收集。
开源的用于交通灯调整和时序控制的开源程序在每个边缘设备上运行，该应用程序会自动在边缘实时调整模式，在出现和减少交通障碍时进行调整。交通拥堵降到最低，球迷花在车上的时间更少。
在交通灯示例中，将日常交通传感器数据流发送到云端进行存储和分析几乎没有价值。工程师就可以很好地处理正常的流量。需要上传的是更有价值的数据，例如游行日的数据。这些数据将被发送到云端并进行分析，有利于进行预测分析，并允许城市调整和改善其流量应用程序对未来流量异常的响应。
物联网会把云计算的优势向边缘拓展，通过智能互联网设备渗透到每个家庭、车辆和工作场所。随着技术的成熟和便利性的提升，我们的新的联网设备的依赖程度会越来越高，但物联网的可靠性必须增加。
将处理工作传递到云之前可以使用稳定的边缘网关加强整个物联网基础设施。雾计算可以通过边缘处理满足可靠的低延迟响应的要求，并且可以通过智能过滤和选择性传输来应对高流量。通过这种方式，智能边缘网关可以处理或智能地重定向来自物联网的无数传感器和监视器的数百万个任务，仅将摘要和异常数据传输到云端。
雾计算的成功直接取决于那些智能网关的灵活性，这些智能网关在网络上影响着无数的IoT设备。IT弹性将成为物联网连续性的必要条件，为了具备安全性，要有冗余的电力和冷却监控以及故障转移解决方案，以确保最长的正常运行时间。 根据可靠的说法，每小时的停机时间可能使组织损失高达30万美元。部署速度、高效的可扩展性以及有限资源的易管理性也是主要问题。
这种从云到雾的演进意义重大。当智能手机和平板电脑等移动设备变得流行时，云计算也迎来了热潮。那时，这些设备的计算能力很弱，移动网络既慢又不可靠。因此，使用中心辐射云架构的通信方式也很合理。但是现在我们大多数人都依赖可靠的4G技术，而现在移动设备的计算能力在一些方面也能与PC相媲美，从中心辐射模型转变为类似于网状或边缘计算数据架构的模型是有意义的。这样做可以解决带宽瓶颈和延迟问题，从长远来看，这无疑会促进物联网的发展。
因此，如果你认为云计算是可预见未来的基础设施的巅峰之作，那么请再想一想。如果我们谈论数十亿设备和即时通信，当前的云模型将无法处理负载。幸运的是，移动处理能力和无线带宽的进步使得许多人能够设计出更强大的架构，让我们走出困境。
随着越来愈多的设备被连接到云端，需要处理的数据也变得越来越复杂。紧随云计算之后，雾计算，边缘计算以及霾计算概念也逐步进入了人们的视野。12月2日，笔者参加了由电子发烧友主办的第三届中国IOT大会之产业发展高峰论坛，了解了雾计算的一些理解和应用。
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