优点：
1延时低。边缘计算通过在源头终端附近处理数据来减少延迟。这可以形成更快的响应时间，更低的网络流量，以及更好的用户体验。
2可靠性高。边缘计算可以通过减少对网络的依赖性来提高可靠性。这是因为边缘设备即使在网络中断时也能继续工作。
3安全性强。边缘计算可以通过减少在网络上传输的数据量来提高安全性。这减少了数据泄露和网络攻击的风险。
4成本效益高。边缘计算是一个成本效益高的解决方案，因为它减少了对昂贵的云存储和计算资源的需求。
5可扩展性强。边缘计算提供了根据需求扩展计算资源的能力。这使得它更容易适应不断变化的工作负载。
缺点：
1计算能力有限：边缘设备的计算能力和存储容量有限，这对某些应用来说是一种制约。
2管理复杂。对大量边缘设备的管理是非常复杂且具有挑战性的。这需要额外的学习和专业知识来监控和维护这些设备。
3兼容性差。边缘计算设备是多种多样的，通常来自不同的供应商，导致兼容性问题，使创建一个标准化的边缘计算环境变得困难。
4数据隐私。边缘计算存在数据隐私的安全问题，因为数据是在边缘处理和存储的。这需要加强对安全和保护敏感数据的保护。
5集成困难。由于边缘设备的异质性和定制集成的需要，将边缘计算与现有系统集成比较困难。
总的来说，边缘计算提供了一些好处，但它也有其不完美性。最终用户应该考虑他们的具体要求，并评估边缘计算技术对其使用场景的适用性
边缘计算指的是靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。
什么是边缘计算
举个最简单的例子：在焊接机器人焊接两个钢制部件时，焊点如何选择？是偏左一点儿还是偏右一点儿，是偏上一点儿还是偏下一点儿？虽然冲压出来的钢板都是统一标准出来的，但是两个部件结合时难免会有细微差别，通过可视化观察以及边缘计算，机器人可以自己判断最优焊点的位置，将两个部件焊接牢固。每次焊接的数据通过网络上传至云端储存，用以机器学习。如果没有边缘计算，都通过云计算来判断焊点位置，生产效率会降低，同时焊点也可能千篇一律，有些部件可能正好赶上并不是最优的焊点位置，给焊接上了。
边缘计算是由于物联网设备的大量增长而创建的。这些设备将连接到Internet以从云发送或接收数据。有时他们在 *** 作时需要传输大量数据。因此，物联网边缘是使用物联网网关使用户能够使用其物联网设备执行边缘计算的概念。边缘计算设备可以用作网关或数据处理单元。
工业40和工业物联网边缘。边缘计算设备将工业物联网设备整合在一起。例如，在生产车间的传送带上的工业物联网传感器可能将数据馈送到现场的边缘计算硬件。然后，边缘设备运行AI分析，任何ML算法或任何类型的数据处理来获取见解，而无需将数据发送到云。
一些边缘计算机用例的示例
智能工厂
如前所述，工业物联网边缘是工业物联网设备，其数据以及应用于该数据的边缘智能的结合。工业物联网边缘可以应用于智能工厂，包括最受欢迎的用例之一：制造工厂。智能工厂可以将其所有工业物联网传感器连接到边缘计算设备。工业物联网数据传输到其他分支机构或总部。
智慧城市
“ 智能城市 ”的一些品质是物联网传感器，网络，视频监控等的智能系统。这些系统可以使用边缘计算为城市的应用程序提供更快的响应和更高的安全性。边缘计算设备如何在智能城市中使用的真实案例范围可能包括：检测交通异常，不良驾驶员，不寻常的人群，通过面部识别罪犯，智能交通系统，水处理，垃圾管理等。
零售店
边缘计算设备还可以使零售商店受益。可以从边缘计算服务器虚拟化和集中管理（远程或本地）来自POS终端，库存服务器，支付控制器等的商店端点。运行计算密集型工作负载整合设备可确保许多VM同时运行。它还提供了一个连接可能存储设备外围设备的机会。
智能农场
边缘计算有助于处理从农场或农业环境收集的数据，而无需快速连接到云。农场通常是乡村环境，因此部署该技术可能会很困难。边缘计算设备可以在极端温度条件下运行，并在边缘处提供计算密集型工作负载处理。农村地区边缘智能的实际使用案例可能包括精准农业，无人机监控或农村视频监控，水流量监控等。
微数据中心和移动边缘计算机
微数据中心（MDC）有时与边缘计算可互换使用。但是实际上，MDC只是小型的模块化数据中心架构盒，几乎可以在任何环境中工作。边缘计算设备可以作为MDC中的核心计算元素运行。移动边缘计算机（MEC），是一样的MDC，但旨在为移动网络。MEC在移动网络的边缘（通常在RAN（无线访问网络）而不是核心）中处理，存储，流式传输并提供安全性。
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