与云计算不同的是，边缘计算绕过了网络带宽和延时的瓶颈，所有数据都要向数据中心传输，因此受到广泛关注。

近几年来，随着大数据、云计算和智能技术的飞速发展，引起了互联网产业的深刻变革，对计算模式提出了新的要求。大数据时代下，每天产生的数据量急剧增加，而物联网等应用背景下的数据在地理上是分散的，对响应时间和安全性都提出了更高的要求。尽管云计算为大数据处理提供了高效的计算平台，但目前网络带宽的增长速度远没有赶上数据的增长速度，网络带宽成本的下降比CPU、存储器等硬件资源的成本下降要慢得多，而复杂的网络环境让网络延迟很难有突破。所以传统的云计算模式需要解决带宽和延迟两大瓶颈。基于这一应用背景，出现了边缘计算，近两年来受到研究者的广泛关注。

边缘计算是指在网络边缘计算和存储资源，在这里，网络的边缘与数据中心相对，无论从地理距离还是网络距离来看，都更接近用户。边缘计算是一种利用这些资源向用户提供服务的技术，使得应用程序能够接近数据源进行处理。用仿生的观点来理解边缘计算，我们可以将云计算等同于人类大脑，而边缘计算则相当于人类神经末端。每当针头扎进手的时候，总会下意识地把针头扎到手，因为把针刺进手的过程是神经末端直接处理的非条件反射。这一无条件反射会加速人的反应速度，避免更大的伤害，同时让大脑集中精力处理高层次的智慧。将来是一个网络时代，我们不能让它成为每一个设备的“大脑”，而边缘计算则使设备拥有自己的“大脑”。