边缘计算是一种新兴的计算模式，它将计算和数据处理能力从传统的云数据中心移动到接近数据源的边缘设备上。边缘计算和云计算之间存在多方面的区别，包括架构位置、数据处理方式、延迟性、网络带宽、数据安全、可扩展性和适用场景等。
一、边缘计算的定义
边缘计算是一种分布式计算架构，旨在将数据处理和计算能力推向数据源的边缘。在边缘计算中，数据处理和计算任务在靠近数据源的边缘设备或边缘节点上进行，而不是在远程的云服务器上进行。边缘计算强调将计算能力和数据存储功能尽可能地靠近数据源，以实现更低的延迟、更高的带宽利用率和更好的数据隐私。
二、云计算的定义
云计算是一种基于网络的计算模式，通过互联网将计算资源、存储资源和服务按需提供给用户。在云计算中，计算任务和数据处理发生在远程的云服务器上，用户通过互联网访问云服务提供商的资源和服务。云计算提供了可扩展性、灵活性和经济性的优势，使用户能够根据需求快速获取和使用计算资源。
二、边缘计算和云计算的区别
边缘计算和云计算是当前信息技术领域中两个重要的概念，虽然它们都与计算和数据处理有关，但两者在以下几个方面存在着关键性的区别：
1、架构位置和数据处理
云计算将计算和数据存储集中在云数据中心，用户通过网络连接访问云服务。而边缘计算将计算和数据处理能力放置在靠近数据源的边缘设备上，例如传感器、物联网设备和边缘服务器。边缘计算的关键思想是在数据产生的地方进行数据处理和决策，减少数据在网络中传输的延迟和带宽需求。
2、延迟和实时性
边缘计算强调的是在边缘设备上进行实时的数据处理和决策，可以快速响应事件。由于数据处理在边缘设备上进行，边缘计算可以大大减少数据从边缘到云的传输时间，从而降低延迟。而云计算需要将数据传输到云数据中心进行处理，存在一定的延迟，适用于对实时性要求不高的场景。
3、网络带宽和数据安全
边缘计算将数据处理放置在边缘设备上，减少了对网络带宽的需求。只有需要传输的重要数据才会被发送到云，可以减轻网络负担。同时，边缘计算可以在本地进行数据处理和存储，降低了数据在网络传输过程中的安全风险。云计算依赖于网络传输大量数据到云数据中心，网络带宽需求较高，同时需要考虑数据在传输过程中的安全性。
4、可扩展性和资源利用率
云计算提供了高度可扩展的计算和存储资源，可以根据需求动态分配资源。用户可以根据实际需求弹性地调整计算资源，并实现资源共享和利用率最大化。边缘计算虽然在边缘设备上进行数据处理，但边缘设备的计算资源和存储容量有限，适用于处理本地数据和实时决策。
5、适用场景和应用
云计算适用于需要大规模数据存储和处理的应用场景，例如大数据分析、机器学习和人工智能等。边缘计算适用于对实时性要求较高、延迟敏感的应用场景，例如智能交通、智能制造和物联网等。边缘计算可以将数据处理和决策推近数据源，满足对实时性和低延迟的需求。
综上所述，边缘计算注重实时性、低延迟和本地数据处理，适用于对实时性要求较高的场景；云计算注重大规模数据存储和处理、弹性计算和资源共享，适用于需要大规模计算和存储资源的场景。根据具体应用需求和实际情况，可以选择边缘计算或云计算，或二者结合，以满足不同场景的需求。
延伸阅读1：边缘计算和云计算在什么情况下可以结合使用
边缘计算和云计算的结合使用，可以实现数据的快速处理、高效传输和安全存储。以下是两者结合使用的主要场景：
一、数据预处理和过滤
边缘计算可以在边缘设备上对数据进行初步处理和过滤，将处理后的重要数据传输到云端进行进一步的分析和存储。这样可以减少云计算的负荷和网络传输的数据量，提高数据传输的效率。
二、实时决策和快速响应
边缘计算能够在边缘设备上进行实时的数据处理和决策，可以快速响应事件。在需要实时决策和低延迟的场景中，边缘计算可以进行即时的数据处理，而云计算则可以用于长期数据存储和更复杂的分析。
三、数据安全和隐私保护
边缘计算可以在边缘设备上处理和存储敏感数据，减少敏感数据在传输过程中的风险。而云计算可以提供更高级别的数据安全和隐私保护措施，适用于对数据安全性要求较高的应用场景。
四、弹性扩展和资源优化
云计算具有弹性扩展的特点，可以根据需要调配计算和存储资源。当边缘设备的计算资源有限时，可以将一部分任务或数据传输到云端进行处理，以实现资源的优异利用。
五、复杂分析和大规模计算
云计算具备大规模数据存储和复杂分析的能力，适用于需要进行深度学习、大数据分析和复杂模型训练等任务。边缘计算可以在边缘设备上进行简单的数据处理和实时决策，将重要数据传输到云端进行更复杂的分析和计算。
