智能时代的迅速发展，推动了移动终端与边缘计算的发展。在万物互联的物联网世界中，边缘计算系统应声而出。物联网概念的提出已经有很长的时间，但由于与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度与试错过程都是漫长的，因此不能很快的形成大面积的市场。

边缘计算面临的挑战

（1）应用智能性

业务流程优化、运维自动化与业务创新驱动应用走向智能，边缘侧智能能够带来显著的效率与成本优势。以预测性维护为代表的智能化应用场景正推动行业向新的服务模式与商业模式转型。

（2）联接的海量

网络是系统互联与数据聚合传输的基石。伴随联接设备数量的剧增，网络运维管理、灵活扩展和可靠性保障面临巨大挑战。同时，工业现场长期以来存在大量异构的总线联接，多种制式的工业以太网并存，如何兼容多种联接并且确保联接的实时可靠是必须要解决的现实问题。

（3）实时性

工业系统检测、控制、执行的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内。如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，难以满足业务的实时性要求。

（4）数据的优化

当前工业现场存在大量的多样化异构数据，需要通过数据优化实现数据的聚合、数据的统一呈现与开放，以灵活高效地服务于边缘应用的智能。

（5）安全问题

安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端防护。网络边缘侧由于更贴近万物互联的设备，访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。此外，关键数据的完整性、保密性，大量生产或人身隐私数据的保护也是安全领域需要重点关注的内容。