边缘计算是指在网络的边缘侧，利用就近的数据处理能力，将传统中心化的数据处理过程移到离用户更近的地方完成。

这就像是一个被“断了线”的交换机或者路由器一样，让数据能更快地到达目的地。

边缘计算网关也可以理解为一个中间节点，将传统中心化的计算过程移到了离用户更近和带宽最大的网络中，有效提升企业的生产效率和响应速度。

边缘计算网关是边缘设备与云连接、收集和处理数据和应用程序服务的重要接口。

边缘计算网关EG20支持多款PLC协议解析，为不同行业用户提供满足其业务需求以及未来发展方向的定制化产品和解决方案。

由于设备端到端通信带宽受限，因此在传输数据时候会受到一定程度上的延迟限制。

在数据传输过程中，往往会受到网络波动、流量以及延时等影响导致传输卡顿，延迟高、效率低等问题，影响了业务体验。

而将云计算与边缘计算技术结合起来后，就可以在更靠近用户侧、更靠近网络侧建立端到端连接来解决数据传输过程中遇到的问题。

具体而言有以下几个方面：

1.数据收集和数据处理

因为传统的数据处理方式往往是集中在服务器上，但这种方式的效率会比较低，数据处理的时间也会变长。

边缘计算则可以解决这一问题，让网络设备离用户更近。

利用边缘服务器来收集、分析和处理用户侧的数据，并在用户靠近时将数据转发给边缘计算网关，让它们能够直接响应用户的请求。

2.降低网络带宽

边缘计算设备可以部署在用户附近，能够减少网络带宽。

在很多物联网设备中，数据处理需要在离网络更近的地方完成，从而降低了数据传输的带宽。

举个例子，可以将一个用户端产生的图像文件在网络边缘进行快速分发，减少等待时间和流量，从而降低带宽成本。

（2）降低数据传输延迟。

（3）节省存储空间与带宽成本。

（4）减少业务中断时间。

3.减少延时

传统的数据中心由于规模大、成本高，所以存在很多技术瓶颈。

而边缘计算的架构可以很好地解决这一问题，将原本要由云端处理的海量数据在边缘设备进行分类整理后再转发到云端进行处理，避免了延迟等问题。

因此，在数据传输方面，相比于传统数据中心而言，边缘计算能有效降低延时、提升效率。

当然也有其他方面：

4.增强数据安全

边缘计算通过分布式存储、负载均衡、安全策略等手段，解决云端数据存储的安全问题，同时将海量的云端数据分散到边缘计算节点上，避免网络流量过大对用户体验产生影响。

5.实现网络智能化，提升网络稳定性

边缘计算网关可以在不影响网络的情况下，将数据进行就近处理，提升了数据传输时效，提升了数据采集和分析能力。

边缘计算网关应用场景广泛，可以应用在金融、物流：可用于保护关键数据、保障数据安全、提升业务体验。

边缘计算的应用是为了将一些核心的应用部署在离用户最近的网络，从而提升整体网络稳定性与可靠性；同时还能够实现关键数据的快速采集与分析处理工作，从而提升业务处理速度，也提高了运营效率。

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