这在某种程度上是在玩弄术语。根据定义（有点），“边缘”是由云和非云部分组成的系统的非云部分！在此类系统中，解决方案的“边缘”部分要么过滤掉相关输入以节省数据上传（和云处理）成本、改善响应延迟、提供本地缓存、提供一些离线功能或上述的某种组合。

然而，世界上有很多“智能”独立系统。有些可能在主要功能中是独立的，但使用云作为获取更新或发布结果的一种方式（并且可能向云提供数据以改进解决方案）。这是否属于“边缘”是有争议的。也许有人会说这是边缘计算的边缘案例！

边缘计算是一种在靠近生成数据的地方执行计算的技术。在现实世界的物联网场景中，边缘所需的最小能力是执行数据采集并将数据传输到中央服务器。数据采集​​需要非常轻量级的基础设施。

在某些场景中，我们甚至需要在将实时数据发送到中央服务器或云端之前，对其进行一些数据转换和洞察生成。在这种情况下，我们将不得不包含一些除数据采集逻辑之外的其他逻辑。计算要求根据逻辑的复杂性而增加。有时它可能是一些在边缘运行的机器学习模型。因此，一般而言，边缘设备中的功能因场景而异。

具有云和分布式边缘设备的系统构成了物联网网络。来自所有这些边缘设备的数据将在云端收集。数据的方向将是从边缘到云。我们可以使用云上的实时数据和历史数据进行各种分析。边缘的数据保留和处理能力将非常有限。在云中保留大型基础设施没有任何挑战。