边缘计算通过使计算更接近数据源来优化 Internet 设备和 Web 应用程序。这最大程度地减少了客户端与服务器之间进行长距离通信的需求，进而减少了延迟和带宽使用量。
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边缘计算是一种致力于使计算尽可能靠近数据源、以减少延迟和带宽使用的网络理念。简而言之，边缘计算意味着在云端运行更少的进程，将这些进程移动到本地，例如用户的计算机、IoT 设备或边缘服务器。将计算放到网络边缘可以最大程度地减少客户端和服务器之间必须进行的长距离通信量。
对于互联网设备，网络边缘是设备或包含设备的本地网络与互联网通信的位置。边缘是个比较模糊的术语。例如，可以将用户的计算机或 IoT 摄像头内部的处理器视为网络边缘，但也可以将用户的路由器、ISP 或本地边缘服务器视为边缘。重要的是，网络边缘在地理位置上靠近设备，与源站和云服务器不同，后者可能与它们相互通信的设备相距很远。
最早期的计算机是巨大笨重的机器，只能直接访问或通过终端访问，这些终端基本上是计算机的扩展。随着个人计算机的发明，计算可以用一种更加分散的方式进行。曾几何时，个人计算是占主导地位的计算模式。应用程序在本地运行，数据存储于用户的设备上，有时在本地数据中心内。
云计算是更新的发展，与这种基于本地的计算相比，它提供了许多优势。云服务集中在供应商管理的“云”(或数据中心的集合)中，可以从互联网上的任何设备访问。
但是，由于用户与托管云服务的数据中心之间的距离，云计算可能会引入延迟。边缘计算使计算更接近最终用户，以最小化数据必须传输的距离，同时仍然保留云计算的集中化性质。
总而言之：
想象一座由数十个高清 IoT 摄像机监控的建筑物。这些“笨拙的”摄像头仅仅输出原始视频信号，持续将信号串流到云服务器。在云服务器上，来自所有摄像头的视频输出都会通过运动检测应用程序，以确保仅将有活动的剪辑保存到服务器的数据库中。这意味着建筑物的互联网基础设施将承受持续且显著的压力，因为高容量的视频素材传输会消耗大量带宽。此外，云服务器上的负载极高，因为必须同时处理来自所有摄像头的视频素材。
现在，假设运动传感器计算移至网络边缘。如果每个摄像头都使用自己的内部计算机来运行运动检测应用程序，然后根据需要将素材发送到云服务器，这样会如何？这将导致带宽使用量显著减少，因为很多镜头永远不必传输到云服务器。
此外，云服务器现在仅负责存储重要素材，这意味着服务器可以与更多数量的摄像头通信而不会过载。这就是边缘计算的样子。
边缘计算可以整合到各种各样的应用程序、产品和服务中。如下是几种可能性：
如上例所示，边缘计算有助于最大程度地减少带宽使用量和服务器资源消耗。带宽和云资源是有限的，并且需要花费成本。Statista 预测，随着每个家庭和办公室都配备智能相机、打印机、温度调节装置甚至烤面包机，到 2025 年，全球将安装超过 750 亿个 IoT 设备。为了支持所有这些设备，必须将大量计算移到边缘。
将流程移至边缘的另一个重要优势是减少延迟。设备每次需要与某处的远程服务器通信时，都会造成延迟。例如，同一办公室中的两个同事在 IM 平台上聊天可能会遇到相当大的延迟，因为设备必须将每条消息路由到建筑物外，与全球某处的服务器通信，然后再传回，最后才能出现在收信人的屏幕上。如果将该过程放到边缘，并且由公司的内部路由器负责传输办公室内的聊天记录，则不会出现明显的延迟。
同样，当各种 Web 应用程序的用户遇到必须与外部服务器进行通信的进程时，他们将感受到延迟。这些延迟的持续时间将根据可用带宽和服务器的位置而变化，但是可以通过将更多进程引入网络边缘来完全避免这些延迟。
此外，边缘计算可以提供以前无法提供的新功能。例如，公司可以使用边缘计算在边缘处理和分析数据，使得实时处理成为可能。
概括而言，边缘计算的主要优势在于：
边缘计算的一个缺点是会增加攻击途径。随着更多“智能”设备的加入，例如具有强大内置计算机的边缘服务器和 IoT 设备，给恶意行为者带来入侵这些设备的新机会。
边缘计算的另一个缺点是它需要更多的本地硬件。例如，虽然 IoT 摄像头需要内置计算机才能将原始视频数据发送到 Web 服务器，但如果要运行自己的运动检测算法，就需要一台功能更强大、有更大处理能力的复杂计算机。但是，硬件成本的下降使得构建更智能设备的成本变得更为低廉。
完全减轻额外硬件需求的一种方法是利用边缘服务器。例如，借助 Cloudflare 分散在全球各地的 310 个边缘服务器组成的网络，Cloudflare 的客户可以使用 Cloudflare Workers 在全球范围内运行边缘代码。