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1.基本结构
边缘计算中的“边缘”是一个相对的概念，指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源。边缘计算允许终端设备将存储和计算任务迁移到网络边缘节点中，如基站（BS）、无线接入点（WAP）、边缘服务器等。在满足终端设备计算能力扩展需求的同时，又能够有效地节约计算任务在云服务器和终端设备之间的传输链路资源。如图1-4所示为基于“云-边-端”协同的边缘计算基本架构，由四层功能结构组成：核心基础设施、边缘计算中心、边缘网络和边缘设备。
图1-4 基于“云-边-端”协同的边缘计算基本架构
核心基础设施提供核心网络接入（例如互联网、移动核心网络）和用于移动边缘设备的集中式云计算服务和管理功能。其中，核心网络主要包括互联网络、移动核心网络、集中式云服务和数据中心等。而云计算核心服务通常包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种服务模式。通过引入边缘计算架构，多个云服务提供商可同时为用户提供集中式的存储和计算服务，实现多层次的异构服务器部署，改善由集中式云业务大规模计算迁移带来的挑战，同时还能够为不同地理位置上的用户提供实时服务和移动代理。
互联网厂商也把边缘计算中心称为边缘云，主要提供计算、存储、网络转发资源，是整个“云-边-端协同”架构中的核心组件之一。边缘计算中心可搭载多租户虚拟化基础设施，从第三方服务提供商到终端用户以及基础设施提供商，自身都可以使用边缘中心提供的虚拟化服务。多个边缘中心按分布式拓扑部署，各边缘中心在自主运行的同时又相互协作，并且和云端连接进行必要的交互。
边缘网络通过融合多种通信网络来实现物联网设备和传感器的互联。从无线网络到移动中心网络再到互联网络边缘计算设施，通过无线网络，数据中心网络和互联网实现了边缘设备、边缘服务器、核心设施之间的连接。
所有类型的边缘设备不只扮演了数据消费者的角色，而且作为数据生产者参与到了边缘计算结构所有的四个功能结构层中。
2.基本特点和属性
（1）连接性。边缘计算是以连接性为基础的。由于所连接物理对象的多样性以及应用场景的多样性，要求边缘计算具备丰富的连接功能，如各种网络接口、网络协议、网络拓扑、网络部署与配置、网络管理与维护。此外，在考虑与现有各种工业总线的互联互通的同时，连接性需要充分借鉴吸收网络领域先进的研究成果，例如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等。
（2）数据入口。作为物理世界到数字世界的桥梁，边缘计算是数据的第一入口。边缘计算通过拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造，实现更好的支撑预测性维护、资产效率与管理等创新应用；另一方面，作为数据第一入口，边缘计算也面临数据实时性、不确定性、多样性等挑战。
（3）约束性。边缘计算产品需要适配工业现场相对恶劣的工作条件与运行环境，如防电磁、防尘、防爆、抗振动、抗电流或电压波动等。在工业互联场景下，对边缘计算设备的功耗、成本、空间也有较高的要求。边缘计算产品需要考虑通过软硬件集成与优化，以适配各种条件约束，支撑行业数字化多样性场景。
（4）分布性。边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。
（5）融合性。OT与IT的融合是行业数字化转型的重要基础。边缘计算作为“OICT”融合与协同的关键承载，需要支持在连接、数据、管理、控制、应用、安全等方面的协同。
（6）邻近性。由于边缘计算的部署非常靠近信息源，因此边缘计算特别适用于捕获和分析大数据中的关键信息。此外，边缘计算还可以直接访问设备，因此容易直接衍生特定的商业应用。
（7）低时延。由于移动边缘技术服务靠近终端设备或者直接在终端设备上运行，时延被大大降低。这使得反馈更加快速，从而改善了用户体验，减少了网络在其他部分中可能发生的拥塞。
（8）大带宽。由于边缘计算靠近信息源，可以在本地进行简单的数据处理，不必将所有数据或信息都上传至云端，这将使得网络传输压力下降，减少网络堵塞，网络速率也因此大大增加。
（9）位置认知。当网络边缘是无线网络的一部分时，无论是Wi-Fi还是蜂窝，本地服务都可以利用相对较少的信息来确定每个连接设备的具体位置。