边缘计算平台可以通过北向接口获取OTT视频业务的应用层及TCP层信息，也可以通过南向接口获取RAN侧无线信道等信息（RNIS、Location Service等），进一步通过双向跨层优化来提升用户的感知体验，从而实现运营商管道的智能化。
在行业应用市场包括：
预测性维护：通过本地的边缘计算融合网关可以提供数据分析能力，第一时间发现设备潜在故障。同时提供本地存活，一旦与云端联接故障，数据可以本地保存，联接恢复后，本地收敛数据自动同步到云端，确保云端可以对每部电梯形成完整视图。
智能制造：边缘计算在工业系统中的具体表现形式是工业CPS系统，该系统在底层通过工业服务适配器，将现场设备封装成web服务；在基础设施层，通过工业无线和工业SDN网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中；在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与MES等系统对接。整个工业CPS系统能够支撑快速部署、设备替换和计划调整等应用的快速开发和上线。
此外，边缘计算的应用还包括车联网/自动驾驶、AR/VR、视频监控与智能分析、智慧水务等等领域。
边缘计算在智能运输车队的应用：实时调控车内湿度、温度与排气扇等
边缘计算案例
亚马逊公开发布了其边缘计算/IoT重要软件Amazon Greengrass，正说明了其正在向边缘计算领域迈进。它是一个为互联设备执行本地计算、消息收发和数据缓存的软件。借助AWS Greengrass，互联设备可以运行AWS Lambda函数、同步设备数据以及与其他设备安全通信–甚至无需连接互联网。AWS Greengrass可将AWS无缝扩展至设备，以便在本地操作其生成的数据，同时仍可将云用于管理、分析和持久存储。
中国移动和中国联通分别进行了相关测试，例如中国移动在上海的F1赛事赛场使用了MEC设备进行部署，为观众提供创新型沉浸式赛车体验的移动增值服务。对于现场观众而言，不仅看到的是飞驰而过的赛车，还可以在终端设备上多角度观看赛道上赛车运行的实时视频，甚至驾驶舱里驾驶员的表情动作。这样身临其境的体验得益于边缘计算的部署，根据实测数据，在现场实时直播的时间时延低达500毫秒，观众在智能手机、平板电脑等移动终端上，通过APP应用，可多角度、近乎零延迟的观看赛事，获得前所未有的逼真体验。如果用现在传统的直播方式，将服务器放在互联网上，然后再通过网络长距离地传输到现场，延时大概将近50秒，所以边缘计算在这种场景下的应用，对用户的体验而言是一种非常大的改善。
此外，英特尔、华为、中兴、诺基亚等公司都在相关行业领域对边缘计算进行了落地。毫无疑问，边缘计算正在发挥越来越大的价值和魅力。