边缘计算的边缘云与中心云相比，边缘云离用户更近，靠近数据产生和使用的位置，在网络时延和传输开销上有明显优势，减轻了中心云的计算负荷和带宽压力。但是边缘侧通常物理环境较差，且硬件资源有限，所以边缘云需要与中心云合作，在云边协同的过程中主要服务于轻量级的小任务，一方面是实现在集中式云计算模式下无法实现的超低延时的数据交互与自动反馈，另一方面是承担数据预处理工作，包括通用和常用数据的存储和调用等。另外，特定行业对数据安全、隐私保护的需求使得边缘云成为了一个重要选择。
1、推动边缘计算产业的因素：
数据挖掘、集中化云计算捉襟见肘、边缘刚需场景涌现。随着物联网数据量的激增和数据类型的日趋复杂和多样化，智能城市、自动驾驶、工业互联网等应用的落地，大量的终端设备实时生成数据，集中式云计算在带宽负载、网络延迟、数据管理成本等方面将变得越来越突出，对边缘计算的需求将更加突出。
2、发展边缘计算边缘云的支撑条件：
晶片：同时满足边缘端对性能、能耗和延时的要求。
不同于集中式云计算，边缘计算所处的物理环境复杂多样，通常空间、温度、电源系统都不是最佳状态。与此同时，边缘端对实时性和计算性能要求很高，传统的CPU架构很难满足边缘云的需要。
边缘计算兼有强大的运算性能和超低的延时能力，其低功耗的特点更适合部署在边缘端，推出支持CPU+FPGA异构计算的硬件平台，芯片产业的蓬勃发展将支撑边缘云计算的各个领域，并不断迸发出新的活力。
