依照“创新、高效、奉献、共赢”的发展理念，通过颠覆性技术创新、商业模式创新和生态创新，构建高速、移动、安全的网络基础设施，协助企业创建出色的互联网信息平台。
边缘计算和分布式边缘计算都是目前热门的计算领域，并且它们都与边缘设备和云计算相关。然而，它们在概念和技术实现上有一些区别。下面将分别介绍边缘计算和分布式边缘计算的定义、特点以及区别。
边缘计算是一种将计算能力和数据存储功能移至接近数据源头的计算模式。它的核心思想是将计算资源放置在网络边缘的边缘设备上，如网络设备、传感器、智能手机等，以便更快地响应用户需求，并减少数据传输延迟和带宽开销。边缘计算具有以下特点：
1. 接近数据源：边缘设备在物理位置上接近数据源，能够迅速处理来自传感器、摄像头等设备的数据。
2. 处理实时数据：边缘设备能够快速处理大量实时数据，并提供实时响应。
3. 减少带宽需求：边缘计算可以通过在边缘设备上进行数据处理，减少数据传输到云计算中心的带宽需求。
4. 支持离线操作：边缘设备可以在没有云连接的情况下进行计算，并在网络恢复后将结果上传到云端。
分布式边缘计算是边缘计算的一种扩展形式。它将多个边缘设备组织成一个分布式系统，以实现更高效的计算和资源管理。分布式边缘计算具有以下特点：
1. 协同计算：分布式边缘计算通过将任务分发给不同的边缘设备，并利用它们的计算能力协同完成任务。
2. 资源共享：分布式边缘计算可以实现边缘设备之间的资源共享和协作，提高计算效率。
3. 弹性扩展：分布式边缘计算可以根据计算需求动态地增减边缘设备，并自动平衡负载。
4. 安全性提升：分布式边缘计算可以在边缘设备之间进行安全通信和数据共享，确保数据的机密性和完整性。
边缘计算和分布式边缘计算之间的区别主要在于规模和管理方式：
1. 规模：边缘计算通常是指将计算资源放置在单个边缘设备上，而分布式边缘计算是将多个边缘设备组织成一个分布式系统。
2. 管理方式：边缘计算相对简单，每个边缘设备都有独立的计算和存储功能，管理相对独立。而分布式边缘计算需要对多个边缘设备进行管理，包括任务分配、资源调度和负载均衡等。
3. 效率：分布式边缘计算通过协同计算和资源共享，能够更高效地利用边缘设备的计算资源，提高计算效率。相比之下，边缘计算在计算能力和资源利用上可能存在一定的限制。
