远程传输数据的过程包括将文件从办公工作站复制到磁盘，然后复制到家庭计算机。将数据复制到软盘和其他磁盘的日子已经过去，我们看到边缘计算的兴起。但很多公司都在自问，什么是边缘计算?
在互联网发展的早期，我们已经习惯了等待-等待页面的加载，等待来自网站的响应，只是为了能“上网”。在当今世界，我们依靠互联网提供一切，从社交媒体帖子，到杂货订购，到国防。事实上，互联网已经从新奇发展到必然，因为互联网是云计算的支柱。
云的边缘
“边缘”一词来自抽象的地理区域，分布式计算就发生在当今的云技术环境中。一般来说，“云计算”由一组连接的服务器组成，这些服务器群集在一起，以防止服务器级的故障。这些服务器集群阵列由Microsoft(Azure)、Amazon(AWS)和Google(GCP)等提供商拥有，形成了一个全球分散的庞大数据中心阵列。这些数据中心的位置可以防止以地理为中心的灾难，但也有助于减轻数据处理和最终用户体验中的一个重要问题：延迟。
不仅仅是关于公共云
公共云并不是集中计算和存储的唯一来源。发达国家的几乎每一家企业都有某种形式的计算机化足迹。它可能只是位于收银机下或储藏室下的服务器，也可能是由公司办公室服务器阵列、专用公司数据中心或合用地点的数据中心组成的私有云。对于任何一家公司来说，延迟都是一个问题，它需要大量的数据来处理，这样才能快速地将数据返回给最终用户，以便进行一秒的决策或演示。无论是指租用的硬件中托管的大型公共云还是数据中心中托管的私有云，情况都是如此。
边缘计算的定义
边缘计算试图通过在云端提供更接近数据源的计算来减少处理中的延迟。此计算可能发生在物联网设备本身，就像NVIDIA正在为自动驾驶汽车开发的设备一样，或者公司可以使用它来提供特定的服务-比如苹果(Apple)。在NVIDIA和其他公司开发自动驾驶汽车技术的案例中，克服延迟是生死攸关的问题;对于苹果来说，减少延迟不仅可以获得更好的终端用户体验，而且还能解决对数据隐私侵犯的担忧。通过缩短网络流量需要提供某种形式的计算结果的跑道，边缘计算解决了延迟、安全性、数据隐私以及健康和安全问题。
即使处理/收集数据发生在设备之外，数据的处理和存储仍然可以被认为是边缘计算。由于存储和计算设备开始在云端扩散，处理仍然可以在云的边缘附近进行，因此被认为是“边缘计算”。例如，网络供应商公司由于担心从提供商的角度被排除在云经济之外，正争相提供靠近网络接入点(如蜂窝塔)的边缘计算设备。
