随着数据中心快速发展，IT基础设施从大量分散式的网络和计算系统转移至集中式网络。大型企业数据中心处理了日渐剧增的数据需求，但随着越来越多的应用程序和工作负载转移到云端，云计算正在取而代之。由于边缘计算靠近应用站点、具有低延迟和快速响应的特性，它可以很好地满足人们当前对于自动驾驶汽车、增强现实（AR）、人工智能和自动化等领域蓬勃发展而快速增长的需求。
那么，现今的数据中心和云计算环境的问题是什么呢？
云计算和海量数据中心的集中式环境，对大部分的应用程序来说是有效的，其速度足以满足日常需求。他们无法克服的是物理定律——数据不能以超过光速的速度传播。“延迟” 的问题，在现今时代变得更为关键——自动驾驶汽车系统需要尽快进行计算、做出响应，它的数据却必须传输到数千英里外的数据中心，才能传输响应；增强现实和混合现实也遇到类似的问题。
以智能汽车为例，它无法等待 100 毫秒才将数据发送到很远的服务器以获得解决方案。对于即时解决方案，数据处理单元和应用程序站点之间的距离应该越短越好。边缘计算可以是这个问题的解答——实现个位数毫秒的延迟。从商业角度来看，这代表：
提升的产品性能
最低的响应时间
实时分析能力
可扩展性
通过巨大规模的第三方数据中心，云计算将一切——包含网络搜索、社交网络和流媒体内容——发送给数十亿用户。而针对一些对延迟十分敏感的应用，例如金融服务、医疗保健、自动驾驶汽车网络、混合现实、无人机等，边缘计算必不可少。
丰田汽车（Toyota）表示，智能汽车的数据量将在 2025 年左右达到每月 10 艾字节，是目前需求的一万倍。根据 Grand View Research 研究指出，到了 2025 年，医疗物联网行业将高达 5343 亿美元。而 IDC 预测，到了 2023 年，市场上将有 6410 万个 AR/VR 头戴式设备。为了满足对低延迟应用不断增长的需求，网络提供商必须寻找减少网络往返时间的解决方案。
通过边缘计算，解决现有IT环境的高度需求！
医疗场景
边缘计算将使医疗保健工作者在多个层面受益：通过边缘设备，在医院环境打造远程监控和病患护理将变得很简单。从企业角度来看，大部分患者的数据都在云上，这提高了数据泄露的风险，从而限制了数据使用，因此，企业可以通过边缘计算，在本地数据中心处理和存储数据，来维护数据安全性和合规性。
智慧联网救护车是边缘计算在医疗保健领域最具革命性的应用：
医院可以通过联网的救护车，获得患者数据的实时传输，以便进行提醒和及时应对。
实时诊断和急救建议的患者信息分析。
AR 眼镜可即时显示患者病史和治疗方案。
专家可远程使用触觉进行诊断。
监控 & 交通管制
放置在边缘环境的监控系统可以协助节省 60-70% 的带宽成本，并可设计解决方案：
面部识别系统 (FRS)
自动车牌识别 (ANPR)
智能视频分析 (IVA)
由于不必将大量数据传输到云端，因此边缘计算的流量管理十分高效，可根据需求模式、车辆流量控制和车道管理，实时优化公交频率。
工业制造
多年来，制造业一直依赖于决策并非基于数据的传统技术。在制造业中部署边缘技术，将十分有利于预测维护、机器故障，并更加接近能效目标，此外，这还能让制造商根据消费者需求定制产品。
使用边缘计算的海上石油钻井平台，将不再依赖远程数据中心来处理数据，实现在现场收集、监控和处理所需的数据。
金融
更快的处理速度，让金融企业获得比其他竞争者更多的优势。由于客户对提高金融交易速度的需求不断增长，边缘计算可以为银行提供更快速、更安全的服务，同时确保合规性和欺诈检测。
除了零售金融，对冲基金、高频算法交易 (HFT) 业务等投资机构也在寻找降低延迟的方法。在本地边缘处理数据，将帮助这些公司减少远程托管服务器之间的数据延迟，加快数据传播速度，从而优化盈利能力。
AR 增强现实设备
我们都喜欢社交平台上的交互式滤镜！AR 将数字元素置于现实世界中，而 VR 则创建了整个虚拟世界。智能手机或可穿戴设备用于打造增强现实场景（AR）。视觉元素经过处理后，会在真实环境中显示，如果没有边缘计算架构，这些数据将传输到集中式云服务器进行处理，再传输回设备上进行呈现，从而导致延迟、效果出现故障。
边缘计算让数据可以在本地处理，实现低延迟，让增强数据更快显示。不仅限于娱乐应用场景，世界各地的企业都在利用增强现实，向消费者即时显示产品信息，或在工作环境显示机器信息。
