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边缘计算(Edgecomputing )被修改为尽可能接近需要应用程序和数据的用户或“物品”，并被修改为最能被物联网(IoT )中的应用程序理解也就是说，物理网络是连接到互联网交换数据的所有物理对象。 温控器、监控摄像头、冰箱冷冻库、Alexa、谷歌家庭，甚至车辆。 为了使个人和企业能够增加数据存储，这需要大量的云集中存储功能。 物理网络需要以更快、更安全的方式使用相同的数据，但需要更少的带宽。
从个人计算到云计算的过渡将大量数据发送并存储在Google、Amazon、Microsoft和IBM主要拥有的大型服务器场中。 要使用云数据，必须先访问、处理和分析云数据，然后才能达到目的。 家庭助理是一个有用的类比。 当您询问谷歌家庭的天气时，它会处理语音、将压缩版本发送到云、未压缩、处理后运行。 也可以运行API函数来获得答复并返回到设备。 这种环行数据的使用引起三个主要问题：时延、安全性和带宽。
随着物联网的兴起，边缘计算解决了物联网与云交互的问题，并迅速普及。 用圆圈画出所有的智能设备，云就会集中在中央。 边缘的修正计算是在云的边缘进行的。 实际上，地理位置意味着无论“什么”在传输数据，边缘计算都发生在设备或公司附近。 这些计算资源从数据中心中释放出来，它们位于“边缘”，在此处处理数据。 利用边缘计算，可以在生产现场审查分析对数数据，只将相关数据发送到云进行存储。 这意味着更少的数据被发送到云，带宽使用减少，设备使用现场的隐私和安全性降低，“黑客”设备变得更加困难，与数据的交互大大加快。
边缘和云计算通常被视为互斥的方法，但在大型物联网项目中通常需要两者的组合。 以无人驾驶汽车为例。如果所有汽车传感器的信息都必须发送到云上进行处理，以实现其功能，那么网络的能力、进入汽车的能力、响应的延迟就意味着不能驾驶汽车。 作为云计算和边缘计算的结合体，用户对运行的软件和传感器的实时工作不负任何责任，但汽车使用集中的数据获取更新，并将处理后的数据返回给算法。
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