就比如一个分子，其中的原子在各自轨道上围绕原子核旋转。现在，假设这个分子是我们的计算环境。在传统企业案例中，计算能力集中分配到数据中心（核心）。围绕原子核的外围轨道上的原子代表从数据中心获得指令的边缘设备。

然而，在边缘计算架构中，这些边缘设备不会直接与数据中心进行交互。相反，这些轨道数据源之间的交互发生在它们所在物理位置附近，即在访问网络的边界处或其内部，也就是网络边缘。由于数据的传输距离大幅缩短，这也大大降低了延迟率。

边缘计算基础设施通常由各种服务提供商管理，这些提供商通常将计算资源部署在接入网络边界的执行层或执行层内。执行层是位于计算环境外部边缘附近的一个区域，用于管理计算任务的分配、性能和完成情况。 将资产置于执行层附近可使边缘计算提供更快的任务性能。

各种服务提供商共同组成了一个数字生态系统，其中包括供应商、应用程序和第三方数据服务提供商。边缘设备也可用于内部环境。

自动驾驶汽车 (AV) 是能够自主驾驶的汽车和卡车，它们利用边缘计算帮助汽车导航系统收集并解析由各种传感器输入（例如雷达、LiDAR 和交通摄像头）提供的数据流。由于交通状况瞬息万变，导航系统必须能够实时解析这些数据并据此作出响应。

能源部将自动驾驶汽车定义为配备了无需驾驶员直接控制即可操作的技术的车辆。现在，至少有 25 家不同的汽车制造商已经开始实施某种形式的自动驾驶汽车。该集团包括宝马、福特、梅赛德斯-奔驰集团股份公司、特斯拉和凯迪拉克等领先制造商。

现在，我们已经进入了制造商测试其原型的实施阶段。有许多方面使得这一发展阶段尤为棘手。

首先，自动驾驶汽车已经并正在实际交通条件下进行测试，而驾驶环境几乎可以瞬间改变。现在，由于汽车制造商正在采用的技术肯定会导致一些驾驶员对实际驾驶工作本身的关注度降低，因此他们也在努力增加一些功能，以确保 AV 的驾驶员不会过于分心。

例如，梅赛德斯驾驶领航系统就在仪表盘上安装了一个对准驾驶员面部的摄像头。因此，虽然驾驶员确实可以在仪表盘上玩真正的视频游戏来自娱自乐，但如果摄像头感知到她离开了驾驶座或因其他原因丧失了驾驶能力（由于意外入睡），系统就会关闭。该系统正在内华达州作为启动项目进行测试，在那里可以驾驶这种汽车，但速度只能低于 40 英里/小时。

另一个重要考量因素是棘手的交通管理问题。边缘计算通过在本地处理从交通路口收集的数据来解决交通管理问题。这可带来诸多好处，例如提高行人安全，改善交通状况，以及为紧急车辆提供更顺畅的路线协调。

边缘计算甚至适用于卡车车队的“编队行驶”，即由人工操作驾驶领头卡车，而后方卡车通过控制无线电信号以虚拟菊花链方式保持连接，并保持同步行驶

除了能够导航路线之外，AV 还必须接受训练以熟悉道路，并暂时容忍人类驾驶员以及其他 AV 的不良驾驶行为。此外，应该指出的是，这项技术还带来了其他基础设施成本，例如在交通设施上加装物联网传感器等边缘设备的费用，以便与过往的自动驾驶汽车进行即时通信，并向它们通报不断变化的交通模式、施工更新或天气预警。

边缘计算为 Content Delivery Network 带来新的变革，帮助表演者及其作品获得更广泛的受众。它通过在边缘节点使用缓存将网页、音乐和流媒体视频流等内容来实现这一点。为此，边缘计算能够有效降低延迟，确保消费者在流媒体播放视频和音频时获得更高质量的体验。

基于云的游戏发行商也使用相同的基本原理，他们将游戏运行在远程服务器上，并将游戏画面传输到玩家的屏幕上。这些游戏发行商及其游戏同样受益于边缘计算的低延迟，极大地提升了虚拟现实 （VR） 应用的体验。

边缘计算最重要的应用可能出现在医院及其他医疗机构，在这些地方，信息传递的速度往往关乎生死。边缘计算通过本地化数据处理来消除延迟，使关键患者数据能够即时传送给医疗专业人员，进而对对健康信息进行实时分析。

借助边缘计算，医生能够获得所需的实时信息，护理人员也可以为每位患者创建完整的健康监控仪表板。在进行复杂手术时，这种对数据的访问变得愈发重要，医院在进行远程控制手术（机器人辅助手术）时使用边缘计算。

边缘计算对健康也有其他好处。目前，医院中各种监控设备和其他诊断设备无法连接的情况数不胜数。对于医疗保健提供方来说，失去这些源源不断的有用数据的另一种选择通常是将数据存储在第三方云上。

但近年来出现的另一个关键领域是患者隐私。通过《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) （链接位于 ibm.com 以外）协议执行的法律和标准部分是为了帮助确保美国公民的数据隐私权。边缘计算支持这些标准，允许在本地处理数据，而不是在可能存在安全风险的第三方云上处理数据。

工厂中充斥着大量使用边缘计算的机会。边缘计算有助于协调自动化工作，并确保制造有足够的制造所需原始材料供应。

边缘计算在制造业中一个重要应是通过微型机器学习 (tinyML)，它通过发现制造异常来支持预测性维护实践。tinyML 的成功应用包括及早发现所维护需求、缩短停机时间、减少延迟和降低运营成本。

可穿戴技术依赖于边缘计算，为终端用词提供具有高技术含量的智能服装，例如内置电子设备充电座的夹克。

人们通常在可持续发展的背景下讨论农业，但农业也涉及制造方面。边缘计算可帮助农村地区的农场持续获得高速连接，这是他们利用先进农业应用程序所迫切需要的。边缘计算使农民能够在农村地区使用专用无线网络，从而为他们使用自动化和数据分析提供支持。通过让农民获得实时信息，可以最大限度地提高农作物产量并提高生产效率。

在提升客户体验方面，零售商始终致力于寻求竞争优势。边缘计算为零售提供商提供了多种途径，帮助他们打造令人难忘的用户体验。对于许多零售商来说，网格计算提供了另一种领先竞争对手的方法，尤其是在电子商务领域。网格计算是一种分布式计算，采用多个机器和/或网络协同工作，以完成共同的计算任务。

此外，一项新技术还允许客户使用人脸识别技术。将该技术完全集成后，商店将能够加快结账流程。

此外，边缘计算的应用还能够优化补货流程，确保库存及时满足商店需求。这可以通过使用摄像头和 RFID 标签，并结合现有产品信息部署对象识别软件来实现。

此外，当这些消费者在店内浏览时，他们还能收到有关过去购物的有用提醒和产品推荐。这种对细节的关注有助于打造更丰富、更个性化的购物体验。

在计算领域，数据安全始终是重中之重，而边缘计算的设计初衷就是为了增强安全性。它通过在“前端”实施网络安全协议，试图阻止恶意软件感染组织的计算机系统，从而防止恶意软件到达系统内的预定终端目标。

所有行业可能都至少需要增加网络安全措施。但有些行业（如国防承包商）对安全的特殊需求高于其他所有考虑因素。对于在这样一个空间内运营的公司来说，边缘计算提供了终极安全保障，它利用本地数据处理，使敏感信息远离云计算带来的潜在风险。

当然，加强安全性对于金融机构来说也很重要，而边缘计算帮助金融科技公司的方式之一就是提供增强的欺诈检测能力。当数据处理发生在更接近其原始来源的地方时，就会加快数据分析，欺诈性交易也能更快地被发现。

由于边缘计算为企业带来了如此多的潜在好处，人们可能会惊奇地发现，边缘计算还可以帮助保护环境。其中一种方法是利用边缘计算来监测栖息在偏远地区的受保护野生动物物种。边缘计算可以帮助野生动物官员和公园管理员识别并阻止偷猎活动，有时甚至可以在这些犯罪行为发生之前就予以制止。

边缘计算的另一个重要应用是能源管理。边缘计算支持智能电网的应用，能够更高效输送能源，帮助企业减少碳足迹。网格计算是一种分布式计算，采用多个机器和/或网络协同工作，以完成共同的计算任务。通过优化资源利用，边缘计算大大减少了能源消耗过程可能造成的浪费。

对于能源管理，边缘计算还支持对石油和天然气资产的远程监控，考虑到一些石油钻探地点（例如海底）的恶劣环境，这并非易事。边缘计算使得实时数据分析能够更接受特定资产进行处理，从而减少对云连接的需求。

随着土木工程师对城市设计的精心打造，越来越多的土木工程师将智慧城市纳入其规划中，以帮助推动市政创新并提高可持续性。同样，城市工程师也在利用边缘计算帮助他们计算与结构预测性维护相关的测量数据，以及与其整体结构健康状况相关的应用程序。

对于市政当局来说，边缘计算可以帮助地方政府、交通机构和各种运输实体利用最新的实时条件管理城市车队。边缘计算平台还可用于分析交通模式，缓解这些地区的拥堵状况。

除了这些服务，边缘设备还可用于处理现场使用数据，无论数据存在于何处。市政工作人员可以使用边缘设备从公共基础设施、电网和其他数据源获取可能表明需要采取紧急行动的数据。