边缘计算是一种将计算资源和数据存储功能放置在接近数据源的位置，以便更快地处理数据和减少数据在网络中的传输量的计算模式。在面对网络拥塞和带宽限制的挑战时，边缘计算可以采取以下几种策略来进行应对：
数据本地处理：边缘计算可以将数据处理功能放置在离数据源最近的边缘设备上，避免将大量数据传输到中心数据中心进行处理，从而减少网络拥塞和带宽压力。
数据压缩和优化：在数据传输过程中，边缘计算可以采用数据压缩和优化算法，减少数据的大小和传输量，从而减轻网络压力。
就近存储：边缘计算可以通过在靠近数据源的位置部署存储设备，将数据存储在离数据产生地最近的位置，减少数据在网络中的传输，降低对带宽的需求。
智能调度和负载均衡：边缘计算系统可以通过智能调度算法，根据网络情况和设备负载情况，将任务分配到合适的边缘设备上进行处理，避免某些设备过载，从而减少网络拥塞。
弹性扩展：边缘计算系统可以根据网络负载情况进行弹性扩展，动态添加或移除边缘节点，以应对网络拥塞和带宽限制的挑战。
举例来说，假设一个物联网应用中需要实时处理传感器数据并进行决策，传统的做法是将所有传感器数据发送到中心数据中心进行处理，这样很容易造成网络拥塞和带宽限制。而采用边缘计算技术，可以将数据处理功能部署在离传感器最近的边缘设备上，实现就近处理，减少数据在网络中的传输，从而更好地应对网络拥塞和带宽限制的挑战。
综上所述，边缘计算可以通过数据本地处理、数据压缩和优化、就近存储、智能调度和负载均衡、弹性扩展等策略来应对网络拥塞和带宽限制的挑战，从而提高系统的性能和可靠性。