边缘计算中的“边缘”是个相对的概念，指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源
边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行
边缘计算模型不仅可降低数据传输带宽，同时能较好地保护隐私数据，降低终端敏感数据隐私泄露的风险

１　边缘计算的兴起

１）线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据；
２）从网络边缘设备传输到云数据中心的海量数据增加了传输带宽的负载量，造成网络延
迟时间较长；
３）边缘设备数据涉及个人隐私和安全的问题变得尤为突出；
４）边缘设备具有有限电能，数据传输造成终端设备电能消耗较大等．

１）实时性
２）隐私保护
３）能耗

需要以边缘计算模型为核心，面向海量边缘数据的边缘式大数据处理技术，二者相辅相成，应用于云中心和边缘端大数据处理，解决万物互联时代云计算服务不足的问题
在源数据上传至云中心之前，可在边缘设备执行预处理，以减少传输的数据量，降低传输带宽的负载

这些设备兼顾数据生产者和消费者．因此，终端设备和云中心之间的请求传输是双向的．

边缘计算模型与云计算模型并不是非此即彼的关系，而是相辅相成的关系，边缘式大数据处理时代是边缘计算模型与云计算模型的相互结合的时代，二者的有机结合将为万物互联时代的信息处理提供较为完美的软硬件支撑平台

２　边缘计算典型应用实例

２．６　协同边缘

协同边缘是连接多个数据拥有者的边缘，这些数据拥有者在地理上是分布的，但具有各自的物理位置和网络结构

３　挑　　战

３．１　可编程性

３．２　命名规则

已有研 究 中，命 名 数 据 网 络 和 移 动 优 先 等新的命名机制可满足边缘计算的需求

３．３　数据抽象