如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。

大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据。边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源。边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便。

完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事都要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就彻底歇菜。

加上边缘计算之后就好比让中低层军官也开始发挥主观能动性，能一定程度上自主做出智能判断和行动决策，同时也只需要把一部分经过筛选的信息上传到司令部。大大缓解了网络通讯的压力。即使在和总司令部暂时失去联系的情况下，也能自主做出部分决策。

云计算：一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式

如今越来越多的应用正在迁移到“云”上，如我们生活中接触的各种“云盘”存储等等

云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。

云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。

通过从提供服务的层次可分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Paas）和软件即服务（Saas）

云计算——更大、更快、更强

将应用部署到云端后，可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题，它们会由云服务提供商的专业团队去解决。使用的是共享的硬件，这意味着像使用一个工具一样去利用云服务（就像插上插座，你就能使用电一样简单）。只需要按照你的需要来支付相应的费用，而关于软件的更新，资源的按需扩展都能自动完成。

云计算，像在每个不同地区开设不同的自来水公司，没有地域限制，优秀的云软件服务商，向世界每个角落提供软件服务——就像天空上的云一样，不论你身处何方，只要你抬头，就能看见！

边缘计算：和传统的中心化思维不同，他的主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心，这使得在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的云计算概念，具体而言，边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。

如果用更通用的术语来表示即：邻近计算或者接近计算(Proximity Computing) 

那么，边缘计算和云计算之间的区别是什么？ 

其实如果说云计算是集中式大数据处理，边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理。

但不同的是，只是这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决。

边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理，相较单纯的云计算也更加高效而且安全！

边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。

边缘计算更准确的说应该是对云计算的一种补充和优化！

简而言之即：云计算把握整体，边缘计算更专注局部

边缘计算有哪些特点呢？ 

边缘计算而言有以下几个特质

分布式和低延时计算

边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行

效率更高

由于边缘计算距离用户更近，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，因此效率更高

更加智能化

AI+边缘计算的组合出击让边缘计算不止于计算，更多了一份智能化

更加节能

云计算和边缘计算结合，成本只有单独使用云计算的39%

缓解流量压力

在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量