云計算以通信和互聯網等技術為基礎，改變了基礎設施、平臺及應用等服務的增加、使用和交互模式。從使用者角度來說，云計算能夠提供成本更低、效率更高的服務，這大大加速了個人數字化的進程。而行業數字化場景的特點是要適用于各個行業，云計算這種全部集中的模式未必是最優的解決方案，比如以下場景。
前端采集的數據量過大，如果按照傳統模式全部上傳，則成本高、效率低，典型的代表就是影像數據的采集和處理。
數據需要全部上傳到中央節點經處理后再下發，往往傳輸成本高、時延長，無法滿足即時交互的要求，典型的代表就是無人駕駛場景。
對業務連續性要求比較高的業務，如果遇到網絡問題或者中央節點故障，即便是短時間的云服務中斷都會帶來嚴重影響。
除此之外還有安全信任的問題。有些客戶不允許數據脫離自己的控制，數據更不能離開自己的系統，對于這樣的場景，集中式的云計算中心就搞不定了。
邊緣計算并不只為了解決集中式計算在行業數字化中面臨的挑戰，實際上邊緣計算誕生之初是為了節省通信成本。DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美國國防高級研究計劃局)是最早提出和應用邊緣計算的組織。
2003年的伊拉克戰爭期間，美軍試點對士兵進行個人數字化，因為作戰需要處理的信息和數據龐大，即使士兵攜帶專用數字設備，也處理不過來，如上傳到作戰中心的數據中心進行處理，則將面臨兩個現實問題。
建立從每個士兵到作戰中心的數據中心的高帶寬數據通道(無線基站或者衛星)，成本極高。
士兵攜帶的專用數字設備重達數公斤，難以再增加計算能力(需要再增加重量)。
DARPA提出了一個方案：在伴隨士兵的悍馬作戰車上部署一個數十公斤級的就近計算設備，其可以處理1公里范圍內的數字化士兵的信息，然后由悍馬作戰車上的就近計算設備進行處理并與作戰中心的數據中心進行交互。
ISO/IECJTC1/SC38邊緣計算的定義：邊緣計算是一種將主要數據處理和數據存儲放在網絡邊緣節點的分布式計算形式。
邊緣計算產業聯盟對邊緣計算的定義：在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力的開放平臺，其可就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。
行業有影響力的邊緣計算開源項目群LF Edge(Linux基金會邊緣計算開源項目)，發布了LF Edge白皮書，白皮書中根據分布在“端、管、云”的計算點位置的不同，將邊緣計算分為以下3類，具體如圖1所示。
圖 1 按“端、管、云”位置，對業界邊緣計算概念的示意
1.Edge Cloud：公有云下沉部署的邊緣云
公有云下沉部署的邊緣云是云服務商主導的下沉部署邊緣計算，其在邊緣云形態上實現一個小的邊緣云。當遇到更復雜的內容時，其會在云上集中處理。邊緣就近計算能夠提升客戶響應速度、增強用戶體驗、節省帶寬，從而為集中式云生態引流。
2.User Edge：用戶側/端側的近端計算
用戶側/端側的近端計算會先在本地及時進行計算處理，只處理本用戶或本終端的工作負載，隨后連接宏網絡，和上一級節點或者周邊節點實現互助。主要應用場景如下：
用戶側數據不出園區的邊緣服務器;
行業、企業或交通路政組建的網絡或自組織網絡形態的邊緣網關;
終端/CPE 形態、車載形態的邊緣計算。
3.Service Provider Edge：電信網絡邊緣計算
國際標準組織 ETSI對電信網絡邊緣計算的定義為：在移動網絡邊緣提供IT服務環境和計算能力，強調靠近移動用戶，以減少網絡操作和服務交付的時延，提高用戶體驗。Service Provider Edge應用場景主要有MEC(多接入網絡邊緣計算)和區域網絡邊緣計算。
2017年ETSI 將MEC全稱改為Multi-access Edge Computing，MEC也走向固移融合和多種接入的方向。隨著5G技術的逐步成熟，MEC作為 5G 的一項關鍵技術成為行業上下游生態合作伙伴共同關注的熱點，如下是當下典型的MEC應用場景：
以固定運營商為主的邊緣計算—“固定連接+計算服務”;
以移動運營商為主的邊緣計算(即MEC)—“移動連接+計算服務”。
針對上述邊緣計算的各種部署場景，雖然表述上各有差異，但有一個共同點：在更靠近終端的網絡邊緣上提供服務，實現就近計算，以節省通信帶寬、縮短時延等，從而實現綜合效益最優。因此邊緣計算整體方案的本質是“連接+計算”。
