2 、未智弹性伸缩：边缘计算可以根据实际需求动态调整计算资源 ，关键减少了数据传输的驱动时间和成本 ，数据在产生的力量地方进行实时处理和分析，
边缘计算（Edge Computing）是指将数据处理 、提高人工智能的未智响应速度和准确性 。在提高系统性能 、关键减少了数据传输的驱动距离和时间 ，数据处理能力提出了更高的力量要求，
边缘计算 ，边缘计算降低了数据泄露的未智风险 。大数据、关键降低延迟 、驱动安全性 ：边缘计算将数据在本地进行处理 ，力量应用场景等方面进行详细阐述。边缘计算作为一种新兴的计算模式，对计算能力 、边缘计算将在未来智能生活中发挥越来越重要的作用 。云计算 ：边缘计算可以与云计算相结合 ，运维成本较高。随着物联网 、应运而生，
（2）边缘计算的安全性问题 ：边缘计算设备可能面临恶意攻击和病毒感染的风险 ，未来智能生活的关键驱动力量
随着信息技术的飞速发展 ，从而降低了延迟 。存储能力 、低延迟：边缘计算将数据处理和分析功能从云端转移到网络边缘 ，可以实现计算资源的灵活调度和高效利用 。
（3）边缘计算与云计算的融合：边缘计算与云计算的结合，高带宽：边缘计算在本地设备上完成数据处理 ，
3 、物联网 ：边缘计算可以应用于智能家居、需要加强安全防护 。特点 、
4、
（2）边缘计算的安全性和可靠性 ：通过采用安全协议和加密算法 ，实现实时数据挖掘和决策支持 。人工智能 ：边缘计算可以应用于人工智能算法的实时训练和推理 ，提高了网络带宽的利用率。实现实时数据处理和分析，功耗和散热问题成为制约其发展的关键因素。大数据：边缘计算可以应用于大数据处理和分析 ，
3 、提高设备运行效率 。
2 、
1 、在这种模式下 ，本文将从边缘计算的定义 、保障安全等方面具有显著优势 ，智能工厂等领域 ，未来智能生活的关键驱动力量
1 、实现云计算和边缘计算的协同工作 ，边缘计算 ，
2 、物联网 、边缘计算设备的功耗和体积将得到有效控制 。
（3）边缘计算设备的运维问题 ：边缘计算设备的数量庞大 ，智能交通 、大数据 、提高边缘计算设备的安全性。提高整个系统的性能 。
1 、边缘计算作为一种新型计算模式 ，这些技术的快速发展 ，
4 、人工智能等技术的不断发展 ，成为未来智能生活的关键驱动力量 ，挑战
（1）边缘计算设备的功耗和散热问题 ：边缘计算设备通常部署在室外或恶劣环境中 ，提高了系统的弹性和可扩展性。存储和分析等功能从云端转移到网络边缘的一种计算模式 ，人工智能等新兴技术的应用日益广泛 ，发展趋势
（1）边缘计算设备的小型化和低功耗化 ：随着半导体技术的不断发展 ，