边缘计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的新一代计算模式。边缘计算是以云计算为核心，以现代通信网络为途径，以海量智能终端为前沿，通过优化资源配置，使计算、存储、传输、应用等服务更加智能，具有优势互补、深度协同的资源调度能力，是集云、网、智、网四位一体的新型计算模型。
为了清楚地理解为什么需要进行边缘计算，定义出边缘计算需要解决的问题，确定边缘计算的关键内容，并定义了物理边缘，以明确问题的本质。
(1)要求高可靠性、低延时计算能力。
大数据的传输、分析、处理和存储对网络带宽提出了巨大的挑战，边缘计算的产生为解决这一问题提供了必要的技术手段。海量的终端设备是数据采集的第一站，而将大量的数据传送到云计算中心进行处理，将导致数据处理的不及时，甚至造成系统事故，尤其是工业互联网、VR/AR等要求可靠、实时性较高的应用场景。
(2)数据中心过度消耗能源。
云、超算需要依靠计算中心、数据中心等支撑，过度集中的资源消耗了大量的电力，资源利用率不高，造成大量资源闲置。PUE值通常太高，而国外的数据中心通常小于2，而国内多数的数据中心在2到3之间。因此，集中式计算模式不仅造成资源的极大浪费，而且会造成能耗过大。通过分担数据中心的存储和计算任务，边缘计算不需要建立大规模的数据中心，可以降低能源消耗。
(3)大数据处理压力。
随着物联网的蓬勃发展，终端设备的成倍增长，无疑又使这种趋势进一步加剧。大数据处理方法仍然依赖云计算，超算计算模型，毫无疑问是不现实的。过度集中的处理方式会耗费大量的收集、汇聚、处理成本，而且效率无法保证。与此同时，许多不需要集中处理的处理任务，可以在前端分摊预处理，减少不必要的传输、存储资源的消耗。这样，边缘计算就可以减轻云计算模型的处理压力，分担大量的前端数据处理任务。
