这是一种在网络边缘侧部署的新型基础设施，位于用户端和集中化的云数据中心间，提供小型化、分布式、贴近用户的数据中心环境。
当前，边缘计算在交通领域中与5G、物联网技术融合发展，促进智能驾驶汽车业务规模化，另外在医疗领域中与5G、AR/VR也有了长足的发展，促使远程医疗的实现成为了可能。
在边缘计算模式下，为了减少网络传输和多级转发产生的带宽与时延损耗，一个有效的方式就是尽可能靠近用户的网络边缘侧构建业务平台，更加方便数据的处理。
边缘计算的最大好处是能够更快地处理和存储数据。在之前，扫描人脸以进行面部识别的智能手机，将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法，这将需要大量时间来处理;有了边缘计算，甚至可以在智能手机本身上运行。
对于当前发展来说，一方面，受云计算等技术推动及市场竞争影响，云数据中心呈现规模化、高密度发展趋势;另一方面，将涌现大量小型、微型边缘数据中心，以保障边缘侧的时延敏感型业务。
现阶段，边缘数据中心处于发展初期，但其应用前景广阔，国内通信、互联网企业纷纷开始布局。边缘数据中心基础设施遍及零售、医疗保健、金融等几乎所有行业领域，更加接近最终用户提供更多的计算、网络和存储服务。
边缘数据中心在选址方面呈现靠近用户、物理分散、逻辑统一的特点。在建筑类型方面呈现机房形态和设备形态，建设周期较短，规模基本将以百为单位。
接下来的几年，是构建新一代信息基础设施的关键时期，数据中心架构由原来的两层“云+端”，变为三层“云+边+端”，网络在边缘位置可提供超低时延和强大的处理、计算和存储能力。
未来，可以预测出边缘数据中心将是数据的第一入口，需要先进制冷、高安全可靠性解决方案支撑，才能更好的发挥出边缘计算中心带来的便捷服务。
在数字经济时代，数字计算能力如同水、电等生产资料一般，是最根本的社会基础设施之一。作为数据枢纽和应用载体，数据中心是承载数字计算力、各行业信息系统的基础保障设施，是搭建信息化平台的重要前置条件，也是发展数字化产业链的关键一环！
未来数据中心建设将呈现两个重要特点，一是数据中心持续走向大型化、规模化；二是边缘计算的载体下沉到社区、工厂等边缘侧。
对于边缘数据中心分类方法尚未定论。对于边缘数据中心的分类，不能单纯采用传统数据中心按照机架规模来进行分类的思路，可以通过IT容量规模、场景、下沉位置等维度进行分类。
从边缘数据中心下沉的位置相同，也可以作为边缘数据中心分类的一个较好的思路。对于边缘数据中心的边界，目前业界所谈论的“边缘数据中心”是一种相对广义的概念。细分来看，边缘数据中心可以分为靠近端的边缘以及靠近云的边缘两种。其中，近端边缘数据中心基本距离用户数米到数千米，可以下沉到5G基站层面，甚至可以下沉到用户“身边”，近端边缘数据中心的形态可以为一体柜设备形态；近云边缘数据中心距离用户十几千米，下沉到接入网层面，近云边缘数据中心在形态上与传统小型的数据中心类似。
大型数据中心建设在选址上必须考虑两方面因素，一是客户中长线应用需求是否能够支撑数据中心建设；二是必须跟随技术趋势变化开展布局！
未来应用的迅速发展，要求边缘数据中心可以快速部署，模块化、预制产品化、标准化将可能成为边缘数据中心的重要产业发展方向，而目前有关边缘数据中心的部署方式、基础设施的建设要求、运维方式等业界尚未形成统一意见。
边缘数据中心是为支撑更低延迟的5G新业务开展而生。由于5G所支持的终端密度非常大，其带来的数据量也会非常惊人。以下是依赖于边缘计算的众多服务中的一些：
物联网 ：就数量而言，物联网设备占使用边缘计算的绝大多数。物联网设备通常需要与数据中心的低延迟和可靠连接才能正常运行。
自动驾驶汽车： 更快的数据收集、处理和共享处于创造更安全、自动驾驶体验的最前沿。
远程医疗：由于边缘计算和个人健康设备/健身带，现在可以即时访问患者数据。
无人机：随着无人机的不断普及，其功能变得越来越先进。使用边缘计算，无人机可以从远程位置控制，而不会遇到任何麻烦。
虚拟现实：虚拟现实需要能够非常快速地获得更新，以便为用户构建一个身临其境的世界。虽然VR主要与游戏有关，但它在通信，教育和许多其他重要用途方面越来越受欢迎。
人工智能：人工智能是一个发展非常迅速的技术领域。为了使AI系统真正受益，它必须能够非常快速地访问数据，处理数据并与最终用户进行通信，这是边缘数据中心所允许的。
数据交付：在网络边缘存储关键内容意味着它比以往任何时候都更快地到达最终用户。
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