边缘计算是一种新兴的计算范式，它通过在靠近数据源或用户的地方进行数据处理和分析，以减少数据传输的延迟和带宽需求。这种计算方式的核心目的是提高实时性和响应速度，从而提供更好的用户体验。
定义：
边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算任务从中央数据中心转移到网络的边缘节点（如传感器、智能设备等）。这些边缘节点通常具有更高的处理能力和更低的延迟，可以实时地处理和分析数据，而不需要将数据发送到中央数据中心进行处理。
核心特性：
1. 低延迟：边缘计算允许数据在本地进行处理和分析，从而减少了数据传输的延迟。这对于需要实时响应的应用（如自动驾驶、工业自动化等）尤为重要。
2. 高吞吐量：边缘计算可以在更接近数据源的地方进行数据处理，这意味着它可以处理更多的数据并发量，从而提高系统的吞吐量。
3. 安全性：由于边缘计算将数据处理和分析放在离数据源更近的地方，因此可以减少潜在的安全风险。例如，攻击者可能更难绕过防火墙和入侵检测系统，因为攻击者需要绕过这些系统才能接触到敏感数据。
4. 灵活性：边缘计算可以根据具体应用的需求，选择不同的处理和分析方法。例如，一些应用可能需要实时的视频流，而另一些应用可能只需要对视频进行简单的压缩和编码。
5. 成本效益：通过将计算任务分散到网络的边缘节点，边缘计算可以减少对中央数据中心的依赖，从而降低整体的成本。此外，边缘计算还可以利用边缘节点的资源进行自我优化，进一步提高效率。
6. 可扩展性：边缘计算可以根据需求动态地增加或减少边缘节点的数量，从而实现系统的可扩展性。
总之，边缘计算是一种新兴的计算范式，它具有低延迟、高吞吐量、安全性、灵活性、成本效益、可扩展性和自适应性等特点。随着物联网、人工智能等领域的快速发展，边缘计算将在未来的计算场景中发挥越来越重要的作用。
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