什么是边缘计算
边缘计算是一种计算模式，它将数据处理和存储功能移动到接近数据源的边缘设备上。在边缘计算中，数据通常会在边缘设备上进行预处理和过滤，然后只有必要的数据会被发送到云端进行进一步的分析和处理。
边缘计算可以帮助解决传统云计算所面临的一些挑战，例如网络延迟、网络带宽、安全性和隐私保护等问题。边缘计算使得可以更快速、更可靠地处理数据，同时降低了对云端的依赖性和网络带宽的需求。因此，边缘计算在物联网、智能城市、工业自动化等领域有广泛的应用。
边缘计算，指的是将数据处理和分析任务在设备本地的新型计算模式。它能减少对云端服务器需求的同时，可大大减少延迟、提供隐私保护，具有高可用性和可扩展性。拿移动云的5G+边缘计算解决方案（https://gwyydc.cmecloud.cn:8106/t/G9vo）来讲，它在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过5G专有网络接入，就近提供边缘智能的连接与计算服务，能满足行业在敏捷联接、实时业务、数据处理、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。具体来讲，该产品能满足四大行业发展需求：一是边缘数据接入。在工业、能源、交通等行业，边缘侧大量的传感器、RTU/DTU、工业控制系统、专业装备等存在数据接入实现泛在感知的迫切需求；二是丰富协议适配。边缘数据采集设备需要具备丰富的协议适配能力，将采集到的各类多源异构数据进行格式统一和语义解析，并进行数据剔除、压缩、缓存等操作后传输至云端；三是超低时延响应。在远程工业控制、生产联动、车联网、AR/VR等应用场景下，集中式处理模式无法满足超低时延响应的需求；四是边缘智能应用。在边缘侧按需部署各类实时分析与反馈控制的智能应用，并提供边缘应用开发所需的资源调度、运行维护、开发调试等各类功能。
分布式计算和边缘计算有什么区别
分布式计算和边缘计算的区别主要体现在以下三个方面：
概念定义：分布式计算是一种用于分布式系统的计算模型，这种系统由可以相互通信的独立个体计算设备组成，这些设备作为一个系统运行以解决问题。而边缘计算，也称移动边缘计算，是分布式云基础设施的一部分，提倡去中心化，将数据存储和工作负载尽可能靠近数据生成和行动发生的地方。
目标受众：分布式计算的主要目标是优化系统性能、提高数据处理能力以及降低网络延迟。而边缘计算主要是为了解决移动设备计算能力不足的问题，通过将计算成本高昂的操作卸载到移动云数据中心来增强移动设备的计算能力。
实际应用：在可扩展性方面，边缘系统遵循分布式数据存储和处理的理念，以获得更好的可扩展性。这个想法是通过将计算成本高昂的操作卸载到称为小云的移动云数据中心来增强移动设备的计算能力。
总结来说，分布式计算和边缘计算在概念、目标受众和实际应用上存在明显的区别。
分布式计算和边缘计算虽然都涉及计算，但它们有很大的区别。
分布式计算是一种将计算任务分布到多个计算机上协同完成的方法。它通过网络连接多台计算机，将任务分割成小块，然后在不同的计算机上同时处理。这种方法可以显著提高计算速度，特别是在处理大规模数据集时。
而边缘计算是指将计算任务放在网络的边缘，即设备或终端，而不是云端完成。这种方法的目的是减少网络延迟，提高响应速度，尤其适用于对实时性要求高的应用，如自动驾驶汽车、实时音视频通信等。
总的来说，分布式计算强调的是将任务分散到多台计算机上处理，而边缘计算则强调将计算任务放在网络的边缘处理。