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。
边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算资源和数据处理能力从传统的集中式数据中心移动到网络边缘，即离数据生成源头更近的位置进行处理和分析。边缘计算强调在物联网和大数据环境下，将数据处理和运算能力尽可能地靠近数据源，从而实现实时响应和降低网络延迟。
随着数字化教育的发展和大规模在线课程的普及，高等教育机构面临着大量的数据处理和分析需求。边缘计算可以为高等教育提供以下应用场景：
边缘计算可以将教育内容和应用部署在离学生和教师更近的网络边缘设备上，从而减少网络延迟，提供更好的用户体验。例如，在校园内部署低延迟的边缘服务器可以提供实时的视频教学和在线互动。
边缘计算可以用于构建智能校园系统，通过在校园内部署边缘设备和传感器，收集和分析校园内的各种数据，比如学生出勤率、环境质量、设备健康状况等。这些数据可以用于优化校园管理、改善学习环境、提高教学质量。
边缘计算可以分析学生的学习数据，并提供个性化的学习推荐和辅导。通过在学生终端和边缘设备上进行学习数据的处理和分析，可以实时了解学生的学习进度、兴趣和需求，从而提供有针对性的教学资源和指导。
边缘计算可以提供高效的计算和数据处理能力，支持高校之间甚至跨学科的分布式合作和研究。通过在边缘设备上部署分布式计算模型和存储系统，可以实现大规模数据的共享和处理，促进科研成果的加速和创新。
边缘计算可以通过在边缘设备上进行数据处理和安全检测，提高高等教育机构的网络安全性。边缘设备可以监测和分析网络流量，检测潜在的安全威胁，减少网络攻击的风险。
边缘计算为高等教育提供了许多应用场景，包括提供低延迟的在线教育服务、支持智能校园建设、实现个性化学习、促进分布式合作与研究、提高网络安全性等。这些应用可以提高教育的效率和质量，为学生和教师提供更好的学习和教学体验。
