1、边缘计算是指在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，就近提供较近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
2、边缘计算是一种将计算和数据存储移动到网络边缘的技术，即设备、终端或终端设备，以提高系统的响应速度和能效。它被称作分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。边缘计算的概念是近几年才兴起的，源于云计算在实际应用中的不足。
3、边缘计算是指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，充分利用整个路径上各种设备的处理能力，就地存储处理隐私和冗余数据，降低网络带宽占用，提高系统实时性和可用性，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。
4、边缘计算是一种分布式计算范式，它将计算任务和数据存储从中心化的数据中心推向网络的边缘，即设备或终端，以提高响应速度和降低网络带宽需求。在边缘计算中，数据处理和分析主要在靠近用户的地方进行，这大大减少了数据传输的延迟。
5、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。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。
6、边缘计算，这个术语指的是在网络数据传输路径的前端，即设备或传感器附近进行计算和处理的一种新型计算模型。
雾计算与边缘计算的主要区别在于处理方式的不同，雾计算主要在局域网级网络架构上进行，使用与工业网关和嵌入式计算机系统交互的集中式系统。而边缘计算则更多依赖物联网设备本身的数据处理。
与云计算和雾计算对比，边缘计算更侧重于设备侧的智能，而雾计算则关注于局域网内的网络基础设施。虽然边缘计算和雾计算在某些情况下可互换，但关键区别在于数据处理的位置：边缘计算在设备附近，而雾计算在局域网内。
边缘计算、雾计算和云计算是三种不同的计算范式，它们有着不同的特点和应用场景。边缘计算是将计算任务从数据中心转移到靠近数据源的边缘设备上，以提高计算速度和响应速度。边缘计算节点更加靠近数据源，可以减少网络延迟和数据传输量，提高数据处理的实时性和精度。
云离开人们比较远，雾就在你的周围。所以云计算一般是在远离用户的数据中心进行，集中进行。雾计算离用户更近，甚至就在你所在的公司，小区等等，这样能够快速的进行一些相对简单的处理，然后再和云端进行协同。
雾是是云计算（Cloud Computing）的延伸概念，它介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型，是以个人云，私有云，企业云等小型云为主。在雾计算模式中数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中。
云计算的核心思想是中心化，设想以后的终端自身不再需要高性能的CPU 、GPU、与存储空间，所有的终端都接入云端，每一面镜子、每一部手机都是云的入口，它们自身没有（不需要）计算处理数据，全部交给云端的计算中心来处理。接入端只是输入与输出。
边缘计算是指在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，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
边缘计算是一种将计算和数据存储移动到网络边缘的技术，即设备、终端或终端设备，以提高系统的响应速度和能效。它被称作分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。边缘计算的概念是近几年才兴起的，源于云计算在实际应用中的不足。
边缘计算是一种分布式计算范式，它将计算任务和数据存储从中心化的数据中心推向网络的边缘，即设备或终端，以提高响应速度和降低网络带宽需求。在边缘计算中，数据处理和分析主要在靠近用户的地方进行，这大大减少了数据传输的延迟。
边缘计算是一种数据处理模式，它让计算在靠近数据源的边缘设备上进行，而非传统的通过互联网连接到中央服务器进行计算。这种模式可以看作是“邻近计算”或“接近计算”。
边缘计算系统逻辑架构简述 从图3-1可以直观看出，云、边、端三者之间存在复杂的交互和协同。整体架构包括云、边协同、边、端协同和云、边、端协同三个主要部分。02 云、边协同 云、边协同的实现路径通过Kubernetes控制节点与KubeEdge相连接，两者协同运行。
在边缘计算系统中，追求理想的云、边、端协同效果是关键。云作为控制中心，边作为计算节点，二者协同工作，实现高效数据处理与决策支持。进一步，云、边、端协同在云与边协同的基础上，引入终端设备服务的概念，使边缘计算平台能够更好地响应终端需求。
KubeEdge，一个致力于解决边缘场景问题的开源系统，将Kubernetes的容器编排和调度能力应用于边缘计算，实现云边协同、计算下沉、设备管理与边缘自治。其架构包含云端和边缘端两部分，通过CloudHub、EdgeController、DeviceController、EdgeHub、Edged和EventBus等组件，实现了云边通信与设备管理。
边缘计算其实就是指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一个开放平台。上图的中间夹层部位就是边缘侧，而云端就是较边缘计算更远的一个处理平台，也就是上图最上面的部位。
边缘计算：数据处理的前沿，近在咫尺的智能 边缘计算就像一个智能的分布式神经系统，数据在生成地附近被处理，降低了延迟，增强了稳定性。以章鱼为例，边缘服务器就像是它的触手，负责初步的数据处理和决策，而中心云则作为大脑，负责更复杂、全局的任务。
云边端协同，意味着云计算平台与边缘计算设备、终端设备之间的高效协同工作。这种模式能够充分发挥云计算的强大计算能力与边缘计算的低延迟优势，为用户提供更加个性化、响应速度快的服务。智象未来（HiDream.ai）通过构建这样的协同体系，旨在为用户提供无缝连接、高效响应的AI服务体验。
数据处理位置不同：云计算的核心是将数据处理和存储放在远程的云端服务器进行集中处理，而边缘计算则在网络边缘侧完成数据处理。
与云计算相比，边缘计算更为接地气。云计算像天空中的云朵，象征着远程的、中心化的资源池，而边缘计算则如同贴近地面的雾，更接近终端和数据的源头。不同于云计算依赖高性能服务器，边缘计算利用的是分散的、性能较弱的设备，如工厂设备、汽车系统等，它们直接参与到数据处理中，实现真正的分布式计算。
云计算与边缘计算并非相互替代，而是互补与延伸的关系。边缘计算侧重于设备之间的互动，最终服务于人，适用于处理即时数据的场景。而云计算则可访问这些数据的历史信息或处理结果，进行汇总分析与决策支持。因此，在未来技术发展中，边缘计算与云计算将协同作用，共同推动数字化与智能化进程。
边缘计算和云计算是两种不同的计算模式，它们主要在计算位置、延迟、数据处理方式和应用场景上存在显著差异。首先，边缘计算和云计算在计算位置上有所不同。云计算是一种基于网络的计算模型，它将计算资源、存储服务、应用程序等集中在中央服务器上，用户通过互联网访问和使用这些资源。
边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。边缘计算是对云计算的一种补充和优化，云计算把握整体，而边缘计算更专注局部。
边缘计算和云计算是两种不同的计算模式，它们在计算资源的分布、应用场景和特点上存在显著区别。首先，边缘计算强调将计算和数据处理推向离数据源更近的地方，如设备、传感器等边缘设备。这种方式能显著降低数据传输延迟，提高响应速度，尤其适用于需要实时性的应用场景，如物联网和工业自动化。