相較于云計算，邊緣計算更聚焦于實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，能夠更好地支撐本地業(yè)務(wù)的實時智能化處理與執(zhí)行。因此在移動互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能(AI)等技術(shù)帶動下，如何利用好邊緣計算將內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)(CDN)的速度與云的優(yōu)勢相結(jié)合，打造出新一代網(wǎng)絡(luò)就顯然相當(dāng)重要。

邊緣計算更聚焦于實時、短周期數(shù)據(jù)的分析

邊緣計算不僅適用于車聯(lián)網(wǎng)和電子終端，實際上還與低延遲、高容量的物聯(lián)網(wǎng)連接相關(guān)聯(lián)。與CDN的規(guī)則一樣，邊緣計算試圖通過盡可能接近***一英里來提高性能。但與CDN不同，CDN專注于簡單地提供圖像和腳本等內(nèi)容，而邊緣計算則更希望讓計算處理更接近用戶。

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通過邊緣計算徹底改變網(wǎng)絡(luò)

通過縮短設(shè)備與為其提供服務(wù)的云資源之間的距離，以及減少網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)，邊緣計算減輕了當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)的延遲和帶寬限制，同時可以引入新的應(yīng)用。在它的幫助下，計算能力可傳遞到網(wǎng)絡(luò)的邏輯終端，提高應(yīng)用程序和服務(wù)的性能以及運營成本和可靠性。

而這就解決了無論是在數(shù)據(jù)中心還是在云端進行數(shù)據(jù)處理所造成的延遲情況，在分散的邊緣計算模型中，初始處理能夠在用戶附近展開，從而有效提升網(wǎng)絡(luò)的整體能效。