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边缘计算将计算、网络、存储能力下沉到网络边缘侧，构建了一种服务平台，就近提供边缘智能服务，旨在进一步减小时延，提高网络运营效率，提高业务分发/传送能力，优化终端用户体验。同时，部署于边缘计算平台上的各种业务，可利用从终端获取的网络或用户信息，提供更加个性化的服务。
边缘计算7大主要应用场景
（1）智能视频加速，提升固移用户对视频的访问速度，缓解快速增长的视频业务对现网造成的压力。（2）密集计算辅助，在网络边缘对云端计算提供辅助，减轻云数据中心压力，降低传输成本，提升性能。（3）增强现实（AR）。（4）物联网网关，提供低时延的流量分发、数据处理能力。（5）车联网，更好更快地支撑车辆感知、娱乐、路况分析等车内应用。（6）视频流分析，在本地对监控摄像头拍摄的数据进行分析。（7）智能家居、智能制造。
边缘计算架构设计理念
2018年，边缘计算产业联盟与工业互联网产业联盟（AII）联合发布了《边缘计算参考架构3.0》和《边缘计算与云计算协同白皮书》。《边缘计算参考架构3.0》解析了边缘计算产生的背景与需求，强调了边缘计算的概念与价值，并从水平架构到垂直行业，从功能视图/实施视图到商业视图/使用视图等多维度，展现了边缘计算参考架构3.0，并分享了边缘计算在梯联网、工业机器人、能效管理、轨道交通装备预测性维护、能源网和智慧交通等领域的商业实践，为边缘计算的技术创新、应用研发和产业发展提供了方向指引。
主要架构设计理念为
“两扩展”即扩展上下游、扩展横向关联；“一集中”即中间平台化集中。包括传感（输入）、执行（输出）、计算、网络、存储在内的资源池，通过边缘计算的开放平台实现跨域综合应用。
（1）扩展一：资源的虚拟化针对产品、技术的碎片化，将异构的感知、传输、存储、计算资源，进行抽象描述，虚拟化成统一的资源环境，屏蔽底层细节，可以统一编程。
（2）扩展二：关联的语义化针对个性化应用，构建具有统一语义的信息空间。语义是数据的含义及相互关系，通过语义关联实现应用的可移植、可复用。
（3）集中：管控的平台化以OS的模式实现对资源与应用的统一管控，包括：感知、计算、存储、通信资源管理；语义模型的管理；应用编程环境；应用市场。
道法自然天地合
就近原则：利用最近的服务器缓存还有dns别名选择就近服务。简洁明了，具体范围很广阔。可以详细提问！
