边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。
在制造现场，产生的数据多样而繁杂，然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求，背后是使用云服务的费用问题；此外，公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。
更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据，有的是无效信息，譬如设备在生产间隔期间的数据，往往就不需要全部上传，而是需要经过截取处理；有的数据需要---处理，湖南新基建边缘计算，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，新基建边缘计算价格，全部通过云端来分析就会------现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。
缘基本上意味着“非云”，因为组成边缘的内容可能因应用程序而异。为了解释，让我们看一个例子。
在医院需要知道所有资产（例如，静脉输液泵、心电图机等）的位置，并使用蓝牙室内---物联网解决方案。这个解决方案有蓝牙标签，你可以把它附加到你想要的资产上（例如，静脉注射泵）。你还拥有蓝牙集线器，每个房间一个，用于来自标签的信号，以确定每个标签所在的房间（以及资产所在的房间）。
在这种情况下，标签和集线器都可以被视为“边缘”，标签可以执行一些简单的计算，只有在感官数据发生较大变化时才会将数据发送到集线器。如果一个标签从一个不同的标签移动到一个不同的数据中心，就可以计算出一个不同的标签。上述两种方法可以结合使用，或者两者都不能使用，标签可以将所有原始数据发送到集线器，集线器可以将所有原始数据发送到云端。
边缘计算并不能替代云计算，新基建边缘计算平台，而是对云计算的补充，很多需要全局数据支持的服务依然离不开云计算。例如电子商务应用，用户对自己购物车的操作都可以在边缘节点上进行，以达到快的响应时间，而商品等服务则更适合在云中进行，因为它需要全局数据的支持。
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