二、为什么需要边缘计算？云计算和边缘计算通常用于比较。如上所述，边缘计算实际上脱胎于云计算。那么，既然有云计算，为什么还要有边缘计算呢？而分布式低延迟计算边缘计算侧重于实时、短周期数据的分析，可以更好地支持本地服务的实时智能处理和执行效率。由于边缘计算离用户更近，数据过滤和分析在边缘节点实现，因此更高效、更智能的AI边缘计算的结合，使得边缘计算不仅仅是计算，增加了更智能、更节能的云计算和边缘计算的结合。仅用云计算39%的成本就能缓解流量压力。在云端传输时，通过边缘节点进行一些简单的数据处理，进而启用设备的响应时间，减少从设备到云端的数据流量。说到这里，你可能会问边缘计算可以用在什么地方。
雾计算与边缘计算怎样区别？谁在物联网系统作用更大？
物联网时代下的雾计算与边缘计算随着互联网的不断发展，云计算的缺陷也越来越多，其中两个缺陷很突出，一个是安全保护不足，一个是网络延迟或者中断严重影响用户的体验。而雾计算和边缘计算便在这种情况下被提出来，并迅速发展，可以说两者是云计算的补充，是为了弥补云计算缺陷而生的，并不是云计算的替代者。雾计算雾计算，是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授提出的，他当时的目的是利用雾来阻挡黑客入侵，后来思科首次正式提出，赋予雾计算新含义，
雾计算是一种对云计算概念的延伸，它主要使用的是边缘网络中的设备，数据传递具有极低时延和安全性。雾计算移动性好，手机和其他移动设备可以相互之间直接通信，信号不必到云端甚者基站去绕一圈，支持很高的移动性，也缓解了云计算的压力，雾计算低延时、位置感知、广泛的地理分布、适用移动性的应用以及支持更多的边缘节点的特征，使得移动业务部署更加方便，满足更广泛的节点接入。
而接下来的物联网，将会带给雾计算更多的发展机会，雾计算也将在物联网时代大显身手，边缘计算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。对物联网而言，边缘计算的发展，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成，
可以大大提高处理效率，减轻云端负荷，为用户提供更快的响应以及更安全的服务，提升用户体验。雾计算与边缘计算的区别雾计算与边缘计算本身并没有本质的区别，都是接近与现场应用端提供的计算，非要讲区别的话，可以从物联网层面进行解读。雾计算，经常是在loT背景下被提及到，典型的主要业务是路由器，接入点甚至是与传感器和执行器一起的计算设备，
雾计算的特点是处理能力强的设备接收多个端点来的信息，处理后的信息发回需要的地方。和边缘计算比，雾计算更具备可扩展性，边缘计算，进一步推进了雾计算LAN内的处理能力的理念，处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器处理，而是在网络内的各设备实施处理，和雾计算相比的优点，根据它的性质单一，故障点会比较少。各自设备独立运作，可以判断什么数据保存在本地，什么数据发到云端，
总结：雾计算与边缘计算很相似，只在数据处理，收集，通信的方法上有些许不同，也各有利弊。两者是作为云计算的延伸和补充，可以说两者是相辅相成，出现的目的也只有一个，那就是更好的服务于我们的生活，目前对于边缘计算的研究会更多一些，相信在物联网时代会发挥越来越重要的作用，而其相对与雾计算的应用也会更广泛，但雾计算也是不可缺少的。
边缘计算能干什么？
一“边缘计算”究竟是何方神圣边缘计算出现的时间并不长，这一概念有许多人进行过概括，范围界定和阐述各有不同，甚至有些是重复和矛盾的，就作者个人而言，比较推崇OpenStack（是一个由NASA和Rackspace合作研发并发起的，以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目）社区的定义概念：“边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽”，
通俗地说，边缘计算本质上是一种服务，类似于云计算和大数据服务，但这种服务离用户很近；为什么这么近？目的是让用户觉得刷什么都是极快的。边缘计算是一个需要解决的重要问题，它是传统云计算(或中心计算)模式下高延迟、网络不稳定、低带宽的问题。举个现实的例子，几乎每个人都遇到过手机APP出现404错误，而这种错误的发生与云服务器的网络状态和带宽限制有关。
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