备注：
1. 内容的定义: 和相应的对象或者群体，产生响应或者反馈的”载体”，都可以称之为内容
随着现代物联网(IOT: Internet of Things)、现代人工智能、大内容衍生以及大数据技术的迅猛发展，边缘计算逐渐成为了处理大量数据并实现及时响应的重要解决方案。
主要概念
边缘计算是一种分布式计算范式，将数据处理、存储和分析任务从数据中心移向网络边缘，即靠近数据源的设备。这样做的目的是减少数据传输的延迟、降低网络拥塞、提高数据处理效率并确保数据的安全性。边缘计算的核心概念有以下几点：
(可协同的)分布式架构：边缘计算采用分布式处理技术，将数据处理任务分散到不同设备上，以提高处理效率并减少对中心服务器的依赖。
实时响应：边缘计算可以实现毫秒级别的响应速度，为实时性要求高的应用提供了有效的支持。
数据安全：通过在设备端对数据进行处理和分析，边缘计算有助于保护数据的隐私和安全。
节约资源(发挥算力)：边缘计算可以大幅减少数据在网络中的传输量，从而降低运营成本并减少能源消耗。
边缘计算的价值，主要体现在以下几个方面：
提高实时性：对于自动驾驶、智能监控等实时性要求高的应用，边缘计算能够大大减少数据处理的延迟，提高响应速度。
降低运营成本：通过在设备端进行数据处理，边缘计算有助于减轻中心服务器的负担，节省存储和带宽资源，从而降低企业的运营成本。
增强数据安全：边缘计算在数据源设备端对数据进行处理，有助于保护数据的隐私和安全，降低数据泄露的风险。
促进创新(发挥个体优势)：边缘计算为新兴技术提供了强大的支持，推动了物联网、人工智能等领域的创新发展。
技术支撑
边缘计算需要一系列相关技术的支持，以便在分布式环境中实现高效性能和优化服务。以下是一些关键的技术支撑：
云计算：边缘计算与云计算紧密相连，云计算可以提供弹性和可扩展的计算资源，辅助边缘计算实现分布式部署和管理。(包括广域和局域)。
物联网(IoT)：物联网设备是边缘计算的主要数据来源，IoT技术可以将实时数据从设备发送到边缘计算节点，支持实时分析和处理。
5G(6G/7G/8G)通信：5G技术为边缘计算提供了高速、低延迟的数据传输能力，使得在边缘节点之间、以及边缘节点与云端之间的数据传输更加迅速和高效。
容器化和微服务：边缘计算通常采用轻量级的容器化和微服务架构，便于在边缘节点上部署和管理应用程序，实现快速迭代和高度可扩展性。为协同和自生长提供关键支撑。
边缘智能：边缘计算需要在边缘节点上实现智能分析和决策，因此需要采用机器学习、深度学习等人工智能技术在本地处理数据。
数据安全与隐私保护：边缘计算环境中数据的传输和存储需要保证安全可靠，因此需要采用加密、认证和授权等安全技术来确保数据的隐私和完整性。
分布式计算与存储：边缘计算依赖于分布式计算和存储技术，以实现在多个边缘节点上的协同工作和资源共享。(包括广域和局域)。
能源管理：边缘计算需要考虑能源效率和可持续性，因此需要采用绿色计算和节能技术来降低边缘节点的能耗。
这些技术共同支撑着边缘计算的发展，使其能够在各种应用场景中实现高效、实时和可扩展可协作的计算能力。
算力效能
当代计算机的算力，任何时候任何地方都是稀缺物，能节约算力就是能利用算力，反之亦然。而边缘计算能节约算力也就是能发挥算力。边缘计算能够节约资源主要得益于以下几个方面：
数据本地化处理：边缘计算使得数据可以在靠近数据源的地方进行处理，而不是将所有数据传输至远程的中央数据中心。这有助于减少数据在网络中的传输量，从而降低带宽和网络资源的消耗。
实时响应：由于边缘计算能够在靠近数据源的地方进行处理，这使得系统可以更快地做出响应。这种快速响应减少了资源浪费，因为系统可以在短时间内完成任务，从而避免长时间等待和资源占用。
分布式计算：边缘计算采用分布式计算的方式，将计算负载分散在多个边缘设备上。这使得系统可以更加高效地利用计算资源，减少单一设备的负担，从而降低能源消耗和散热问题。
智能优化：边缘计算中的设备可以根据实时需求动态调整处理能力和资源分配。这种智能优化有助于确保资源在有需要的时候才被使用，从而避免资源的浪费。
存储优化：边缘计算允许对数据进行本地存储和处理，这有助于减少重复数据的存储和远程数据中心的存储需求。通过这种方式，边缘计算可以降低存储资源的消耗。
因此，边缘计算能够通过本地化处理、实时响应、分布式协同计算、智能优化和存储优化等方式节省资源，提高整体效率。
基于这些方向，可以设想一些场景(待续)来阐述其相关图景。
