边缘计算是指将计算任务从云端推向网络的边缘，使数据处理更加靠近数据的来源和消费，以减少网络延迟和提高实时性。
1、边缘计算的优势：在云计算的基础上，边缘计算将计算任务推向网络的边缘，即接近数据来源或数据消费的地方。这可以大大减少网络延迟，提高实时性，并使得数据处理更加高效。
2、边缘计算的适用场景：边缘计算适用于需要快速响应的应用，如自动驾驶、游戏、音视频处理、物联网等。因为这些应用需要大量的数据处理和实时的反馈，边缘计算可以满足这种需求。
3、边缘计算的架构：边缘计算的架构包括数据采集、数据处理、计算任务分配、结果回传等环节。数据处理是最关键的部分，它需要在靠近数据来源或消费的地方进行。
4、边缘计算的应用实例：例如，在自动驾驶汽车中，大量的传感器数据需要通过车辆与车辆之间的通信系统进行传输。如果这些数据都传到云端进行处理，将会产生很大的延迟。
边缘计算的应用场景：
1、增强数据处理的效率：在许多行业，如制造业、物流业、零售业、服务业等，日常工作中会产生大量的数据。
这些数据可能包括生产线上的传感器读数、运输车辆的位置和速度信息、消费者的购买行为等。由于这些数据产生和消费往往在网络的边缘，使用边缘计算技术可以更快速地处理这些数据，提高工作效率。
2、提升实时性：在一些领域，特别是如自动驾驶、医疗设备、能源管理等，需要非常高的实时性。例如在自动驾驶中，车辆需要在极短的时间内对周围环境做出反应。
如果数据需要远程传输到云端进行处理，那么延迟可能会超出可接受的范围。在这些场景下，边缘计算可以提高数据处理和传输的实时性。
3、保护数据隐私：在很多场景下，数据需要在本地进行处理，而不是传输到远程服务器。例如在医疗领域，病人的健康信息可能需要严格的安全和隐私保护。使用边缘计算，可以在本地对数据进行处理，减少数据传输的需要，从而更好地保护数据隐私。