Definition

本质上，边缘计算是指尽可能在数据产生和指令执行的地方进行计算。这种计算形式可能直接在客户端设备上进行——例如智能手机、监控摄像头、无人机或自动驾驶汽车——也可能在临近的网络节点进行，例如在蜂窝塔旁边的本地连接服务器或小型本地数据中心。重要的是，边缘计算是尽可能在数据源附近进行，以减少网络流量和延迟。

这是在 5G 通信和云计算可能已经普及的情况下进行的，因为将请求发送到中央服务器并获取响应所需的时间可能仍然过长，特别是对于时间关键任务，如自动驾驶汽车。合适的边缘设备，无论是边缘服务器还是强大的客户端设备，都能够绕过延迟、带宽和响应时间的问题。在隐私或安全问题可能存在的情况下，边缘计算也可能更可取。人工智能和物联网（IoT）等下一代智能技术的现代实例严重依赖于边缘设备的部署。

Example

想象一座由数十个高清 IoT 摄像机监控的建筑物。这些“笨拙的”摄像头仅仅输出原始视频信号，持续将信号串流到云服务器。在云服务器上，来自所有摄像头的视频输出都会通过运动检测应用程序，以确保仅将有活动的剪辑保存到服务器的数据库中。这意味着建筑物的互联网基础设施将承受持续且显著的压力，因为高容量的视频素材传输会消耗大量带宽。此外，云服务器上的负载极高，因为必须同时处理来自所有摄像头的视频素材。

现在，假设运动传感器计算移至网络边缘。如果每个摄像头都使用自己的内部计算机来运行运动检测应用程序，然后根据需要将素材发送到云服务器，这样会如何？这将导致带宽使用量显著减少，因为很多镜头永远不必传输到云服务器。

此外，云服务器现在仅负责存储重要素材，这意味着服务器可以与更多数量的摄像头通信而不会过载

Reference

1.What is Edge Computing? Definition and Cases Explained
2.kubeedge
3.什么是边缘计算？