計(jì)算任務(wù)需要合適的架構(gòu)，適合一種計(jì)算任務(wù)的架構(gòu)不一定適合所有類型的計(jì)算任務(wù)。邊緣計(jì)算已成為一種可行且重要的架構(gòu)，它支持分布式計(jì)算以將計(jì)算和存儲(chǔ)資源部署在更靠近數(shù)據(jù)源的位置——理想情況下，位于與數(shù)據(jù)源相同的物理位置。總的來說，分布式計(jì)算模型并不新鮮，遠(yuǎn)程辦公室、分支機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)中心托管和云計(jì)算的概念有著悠久且經(jīng)過驗(yàn)證的記錄。

但是去中心化可能具有挑戰(zhàn)性，需要高水平的監(jiān)控和控制，而在遠(yuǎn)離傳統(tǒng)的集中式計(jì)算模型時(shí)很容易被忽視。邊緣計(jì)算已變得重要，因?yàn)樗鼮榕c移動(dòng)當(dāng)今組織生產(chǎn)和消費(fèi)的大量數(shù)據(jù)相關(guān)的新興網(wǎng)絡(luò)問題提供了有效的解決方案。這不僅僅是數(shù)量的問題。這也是時(shí)間問題；應(yīng)用程序依賴于對時(shí)間越來越敏感的處理和響應(yīng)。

想想自動(dòng)駕駛汽車的興起。它們將依賴于智能交通控制信號。汽車和交通控制需要實(shí)時(shí)生成、分析和交換數(shù)據(jù)。將這一要求乘以大量自動(dòng)駕駛汽車，潛在問題的范圍就會(huì)變得更加清晰。這需要一個(gè)快速響應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)。邊緣計(jì)算和霧計(jì)算解決了三個(gè)主要的網(wǎng)絡(luò)限制：帶寬、延遲和擁塞或可靠性。

帶寬：帶寬是網(wǎng)絡(luò)可以隨時(shí)間攜帶的數(shù)據(jù)量，通常以每秒比特?cái)?shù)表示。所有網(wǎng)絡(luò)都有有限的帶寬，而無線通信的限制更為嚴(yán)格。這意味著可以通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量或設(shè)備數(shù)量是有限的。盡管可以增加網(wǎng)絡(luò)帶寬以容納更多設(shè)備和數(shù)據(jù)，但成本可能很高，仍然存在（更高）有限限制，并且不能解決其他問題。

潛伏：延遲是在網(wǎng)絡(luò)上的兩個(gè)點(diǎn)之間發(fā)送數(shù)據(jù)所需的時(shí)間。盡管理想情況下以光速進(jìn)行通信，但較大的物理距離加上網(wǎng)絡(luò)擁塞或中斷可能會(huì)延遲數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上的移動(dòng)。這會(huì)延遲任何分析和決策過程，并降低系統(tǒng)實(shí)時(shí)響應(yīng)的能力。在自動(dòng)駕駛汽車的例子中，它甚至?xí)冻錾拇鷥r(jià)。

擁塞：互聯(lián)網(wǎng)基本上是一個(gè)全球性的“網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)”。盡管它已經(jīng)發(fā)展為可以為大多數(shù)日常計(jì)算任務(wù)（例如文件交換或基本流）提供良好的通用數(shù)據(jù)交換，但涉及數(shù)百億臺設(shè)備的數(shù)據(jù)量可能會(huì)使互聯(lián)網(wǎng)不堪重負(fù)，導(dǎo)致高度擁塞和強(qiáng)制耗時(shí)的數(shù)據(jù)重傳。在其他情況下，網(wǎng)絡(luò)中斷會(huì)加劇擁塞，甚至完全切斷與某些互聯(lián)網(wǎng)用戶的通信——使物聯(lián)網(wǎng)在中斷期間變得毫無用處。

通過在生成數(shù)據(jù)的地方部署服務(wù)器和存儲(chǔ)，邊緣計(jì)算可以在更小、更高效的 LAN 上運(yùn)行許多設(shè)備，在該 LAN 中，本地?cái)?shù)據(jù)生成設(shè)備專門使用充足的帶寬，從而幾乎不存在延遲和擁塞。本地存儲(chǔ)收集和保護(hù)原始數(shù)據(jù)，而本地服務(wù)器可以執(zhí)行基本 的邊緣分析 ——或至少預(yù)處理和減少數(shù)據(jù)——在將結(jié)果或基本數(shù)據(jù)發(fā)送到云或中央數(shù)據(jù)中心。