边缘计算是一种将数据处理和存储功能移到离数据源头更近的地方的计算模式。它能够提高数据处理和传输的效率，具体体现在以下几个方面：
减少数据传输时间：边缘计算将数据处理功能移到距离数据源头更近的地方，可以减少数据传输的时间和延迟，提高数据处理效率。这对于需要实时处理大量数据的应用场景非常重要，比如工业自动化、智能交通等。
降低网络带宽压力：边缘计算可以在本地处理数据，只将需要传输的结果或汇总数据传送到中心数据中心，从而减轻了网络的负担，降低了对网络带宽的需求。
提高数据安全性：边缘计算可以在本地对数据进行处理和存储，减少了数据在传输过程中被窃取或篡改的风险，提高了数据的安全性。
改善用户体验：边缘计算可以在用户设备附近进行数据处理，可以更快地响应用户的请求，提高了用户体验。
可以应对断网环境：在某些场景下，网络连接可能不稳定或者无法保证持续连接，边缘计算可以在本地进行数据处理，即使在断网的情况下也能够保持一定的功能。
实际上，边缘计算已经在各个领域得到了广泛的应用。例如，智能工厂中的机器设备可以通过边缘计算实现实时数据分析和预测维护；智能交通中的监控摄像头可以通过边缘计算实现实时识别和处理；物联网设备可以通过边缘计算实现数据的快速处理和响应等。
综上所述，边缘计算通过将数据处理和存储功能移到离数据源头更近的地方，可以提高数据处理和传输的效率，减少延迟，降低网络压力，提高数据安全性，改善用户体验，并且可以应对断网环境。