边缘计算是一种计算模型，它将计算和数据处理能力从传统的集中式云计算中心向接近数据源和终端设备的边缘位置移动。边缘计算旨在提供更低延迟、更高带宽、更好的数据隐私和更强的实时决策能力。
边缘计算的特点如下：
- 低延迟：边缘计算将计算资源部署在离终端设备更近的位置，减少了数据传输和处理的时间延迟，提供更快的响应速度和实时性。
- 带宽优化：边缘计算通过在边缘设备上进行数据处理和筛选，减少了对网络传输的数据量，优化了网络带宽的利用，降低了对云端计算的依赖。
- 数据隐私和安全：边缘计算将数据处理和存储在边缘设备上，避免了敏感数据在传输过程中暴露给云端，增强了数据的隐私和安全性。
- 分布式决策能力：边缘计算允许在边缘设备上进行本地决策和实时反馈，减少了对中心服务器的依赖，提高了决策的效率和灵活性。
- 离线支持：边缘设备可以在断网或有限网络连接的情况下继续执行计算任务，不依赖于云端的连通性，增强了系统的稳定性和可靠性。
- 资源有效利用：边缘计算将计算任务分配到边缘设备上，避免了云端的过载和资源浪费，提高了计算资源的利用率。
边缘计算在诸多领域具有广泛的应用，包括物联网、智能城市、工业自动化、自动驾驶等。通过将计算能力推向边缘，边缘计算为实时性要求高、数据量大、隐私敏感的应用场景提供了更加灵活和高效的解决方案。
边缘协同
边缘协同是指在边缘计算环境下，多个边缘设备之间通过协同工作来共同完成任务或提供服务的过程。边缘协同的目标是利用边缘设备的计算、存储和通信能力，实现资源的共享、任务的分担和协同决策，提高整个边缘计算系统的效率和性能。
边缘协同的特点如下：
- 分布式计算：边缘设备之间可以进
