随着物联网的飞速发展，万物互联的智能化时代已经到来。预计2020年全球将有超过500亿的终端、2120亿的传感器，其中我国约占全球数量的7%左右，大约35亿的终端，150亿的传感器，其节点规模远远大于互联网，物联网接入节点数量呈爆发性增长趋势；每个物联网节点都会产生大量的实时数据，预测到2020年，全球数据总量将大于40zB；物联网的发展，对网络传输的实时性和网络带宽提出了新的挑战，对数据的存储、分析处理等也提出了新要求。
面对庞大的物联网节点数和海量的数据总量，只有通过提升边缘侧的数据计算处理能力才能满足万物互联的智能化时代的需求。智能化的核心是智能系统，智能系统主要由感知系统、决策系统、控制系统、执行与反馈系统组成。另外，从支撑智能系统的信息系统角度看，数据的存储、分析、决策也必然是分布式的，而不可能是集中式的，应该类似于人的大脑、神经中枢、神经元、神经末梢的分布式架构，如下图所示：
边缘计算架构图
在万物互联的智能化时代，如果仅采用中心云计算模式（中心云），已经不能满足高效地处理网络边缘端所产生的海量数据。针对边缘侧数据量大，本地应用系统多，实时性要求强，在网络边缘端增加执行任务计算和数据分析的处理能力成为必要，我们把分布在网络边缘端，提供实时数处理、分析决策的小规模云数据中心称为边缘云。
边缘云处于物联网终端和中心云之间，是边缘计算的神经中枢。在靠近物或数据源头的一侧提供存储、计算和应用等服务，其网络拓扑结构如下：
边缘云网络拓扑图
