邊緣運算一詞對於大多數人可能較不熟悉，對於電腦以及程式來說也是一個較新的技術，但其實在人類的反射神經系統早已有邊緣運算的概念。在以前生物課曾經學過，人類面對到某些快速且具有危險性的外部刺激，例如腳踩到釘子或是手碰到煮沸的熱水，感覺神經元感受到刺激後會將訊號傳遞至脊髓，這個訊號並不需要傳遞到大腦才會進行反應，而是立即透過傳遞到運動神經元把手或腳給收回來。邊緣運算即是類似這樣的概念，將本來透過中心運算的內容，分散到其他部位，藉此減少中心運算的消耗以及提升運行速度。

透個過低功耗的網路傳輸、機器間通訊的標準化、以及IPv6提供更多網路位置，都讓邊緣運算得以實現。邊緣運算可以幫助雲端運算（所有運算集中在中心）減低運算的負擔，同時可以減少運算所帶來的延遲。隨著服務延遲的降低，一些更需要即時性的應用，像是虛擬實境（VR）、自動駕駛系統等都可以藉由邊緣運算來達成。不過邊緣運算能夠分擔的還是一些比較簡單的運算內容，還是需要把資料傳回雲端運算來進行更高階的運算以及模型的優化。

以目前發展而言，邊緣運算是以雲端運算的延伸的形式存在，主要的學習以及模型優化仍在中心進行，邊緣運算的結果也會回傳給資料中心進行更近一步的分析。未來是否能在Web 3.0的潮流下漸漸將一切的運算分散出去，分散出去後如何保障運算結果的合理與正確性則是值得關注的課題...