边缘计算的三大技术分别是本地缓存、本地转发、跨层优化。由于边缘计算靠近信息源，可以在本地进行简单地数据处理，不必将所有数据或信息都上传至云端，这将使得网络传输压力下降，减少网络堵塞，网络速率也因此大大增加。

什么是边缘计算
边缘计算指的是在网络边缘结点来处理、分析数据。这里，我们给出边缘结点的定义，边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结点。在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少网络流量和响应时间。

边缘计算的技术特性
综合不同标准组织和产业联盟对边缘计算的定义，我们把它的技术特征总结为以下几个方面：

邻近性：由于边缘计算的部署非常靠近信息源，因此边缘计算特别适用于捕获和分析大数据中的关键信息，此外边缘计算还可以直接访问设备，因此容易直接衍生特定的商业应用。

低时延：由于移动边缘技术服务靠近终端设备或者直接在终端设备上运行，因此大大降低了延迟。这使得反馈更加迅速，同时也改善了用户体验，大大降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。

高带宽：由于边缘计算靠近信息源，可以在本地进行简单地数据处理，不必将所有数据或信息都上传至云端，这将使得网络传输压力下降，减少网络堵塞，网络速率也因此大大增加。

位置认知：当网络边缘是无线网络的一部分时，无论是WIFI还是蜂窝，本地服务都可以利用相对较少的信息来确定每个连接设备的具体位置。

分布性：边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。

数据入口：边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造，将更好的支撑预测性维护、资产效率与管理等创新应用；同时，作为数据第一入口，边缘计算也面临数据实时性、确定性、多样性等挑战。