边缘计算是怎么来的呢？当然是需求导引和技术进步带来的。物联网、云计算带来了技术革命，无数的监控设备通过物联网被连接到云上，实现了远程诊断和远程控制，极大地减少了用工量，提高了生产效率，给予了员工更多的幸福感。
但当应用规模扩大时，云计算架构中网络带宽将会成为瓶颈，难以支撑来自海量前端设备的大规模实时计算和数据请求。即便对于实时性要求不高的传统业务，越来越多的设备接入网络，也会使云计算网络基础设施不堪重负，甚至使云计算中心成为能源消耗的最大来源。
与此同时，随着5G/6G、Wi－Fi6等通信技术和标准的快速发展，用户端到网络接入端的直接延迟可以降到个位数毫秒级。在云计算架构中，数据从接入点到云计算中心的传输过程已经占据了绝大部分的延迟。考虑到互联网数据需要经过主干网多级路由的过程，这一延迟几乎无可避免。因此，计算资源从云中心下沉到靠近用户的网络边缘设备（如移动无线基站、企业机房等），则成为实现大规模实时计算的必然要求。如此，不仅彻底避免了广域网中的数据传输延迟，也提升了数据的隐私安全级别、访问效率以及服务部署和管理的灵活性。
云计算技术的日益成熟，5G技术的出现和物联网系统的落地，以及生产智能化的需求不断旺盛，使得边缘计算开始涌现并快速发展。
边缘计算相比中心云更靠近用户，靠近数据产生和使用的位置，在降低网络延时和传输成本方面具有明显优势，可以缓解中心云的计算负载和带宽压力。但边缘侧通常物理环境不够理想，硬件资源受限，因此边缘计算平台需要与中心云配合，在云边（云计算和边缘计算）协同的过程中主要服务于轻量级的小任务，即一方面是实现在集中式云计算模式下无法实现的超低延时的数据交互与自动反馈，另一方面是承担数据预处理工作，包括共性和常用数据的存储和调用等。此外，特定行业对数据安全、隐私保护的要求也使边缘计算平台成为其重要的选项之一。
伴随着计算机的发展，越来越多的物理世界需求被转化为计算需求，计算的形态发生了从共享到独占、从本地到云端、从云端到边缘等三次重要变化。