简单地说，边缘计算是将计算资源部署靠近用户和数据源的网络边缘侧，通过更靠近数据源的位置（如路由器、基站）执行计算，为用户提供高带宽、低延迟、低能耗、高安全的计算服务。

边缘计算与云计算，两者最直观的效果区别， 打个比方：

提升了一个数量级。

下面分别说说两者的区别和联系：

就好像你把总公司设在北京，分公司设在江苏、广东、山东各地，江苏的实际工作任务由江苏分部的主管执行，但是北京总公司会给出整体工作计划，负责统筹各个区域的工作规划。

像谷歌的“Cloud IoT Edge”，能把谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备，如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作，并在本地进行结果预测。

又比如腾讯云的物联网边缘计算平台（IoT Edge Computing Platform），能够快速地将腾讯云的存储、大数据、人工智能、安全等云端计算能力扩展至海量的边缘设备（如智慧工厂中的机械手臂、摄像头等），在本地提供实时数据采集分析，建立工厂分析模型，感知并降低环境和生产过程中的风险，以提升生产效率，降低生产成本。

2.实时与长期：边缘计算更靠近设备端，靠近用户，着眼于实时、短周期数据的分析，以更好地支撑本地业务及时处理执行。而云计算是一个统筹者，负责长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。

有很多应用场景是无法接受把数据上传到云端再做决策和交互的，比如无人驾驶或者精密机床的场景——因为数据传导回去之后，场景可能就已经过时不适用了。在这些场景下，云计算无法满足需求，边缘计算则可以通过在更靠近数据源的位置来执行计算，改善服务。

3.分散与集中：比如数据隐私问题，如果大量的用户信息资源高度集中于云计算平台，一旦受到攻击，将造成严重的隐私泄露，而用户数据的所有权和管理如果在云计算平台中是分开的，也将导致私人数据的泄露和丢失。

使用邻近的边缘服务器则有希望避免出现这样的问题。一方面是由于分布式部署、规模较小，有价值信息集中度较低，边缘服务器不太可能成为安全攻击的目标。另一方面 ，由于许多边缘服务器是私有云，外界访问困难，可以从某种程度上缓解信息泄露问题。此外，需要在终端用户和服务器之间进行敏感信息交换的应用程序也更受益于边缘计算。

所以很多人把边缘计算比作章鱼：边缘计算类似于八爪鱼的那些小爪子，一个爪子就是一个小型的机房，靠近具体的实物。云计算则像是天上的云，看得见摸不着，类似章鱼的大脑。

4.高能耗与低能耗：由于端侧非常适合解决个体的问题，信息处理的效率更高；云侧解决的是更大的问题，可进行更复杂的计算，所以如果不需要那么精确的场景，推到云端将增加成本、降低效率。

所以云边端协同计算，能将数据中心的任务迁移至靠近数据的边缘节点上执行，可以很大程度避免数据中心过载，减少云端的网络传输需求，降低网络传输能耗。

以下是边缘计算与云计算的简要对比：

1. 协同与互补

万物互联将带来大量的计算能力，如果仅有端，或者仅有云，都很难满足需求。虽然今后会将越来越多的基础任务交给边缘计算来完成，但是这只能代表边缘所在的装置设备会越来越灵敏，但是不能直接说这些任务和云毫无关系。

边缘计算靠近设备端，也为云端数据采集做出贡献，支撑云端应用的大数据分析，云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处，以便执行和优化处理，他们是一种让彼此更完美的存在。

所以，云（云端数据中心）、边（边缘服务器）、端（终端设备）是相互协同，各有分工的，云和边缘彼此优化补充，达到平衡，智能产业落地的速度才能更快。

2.云边端三位一体

如今5G的出现，让云、边、端三位一体成为可能。5G最大的好处就是打通了云和边缘，使得云和边缘之间的同步变得更加简单。很多业务原来只开发云侧，或者只注重端侧，5G可以使得端云协同变得更好，端云的架构也会在5G架构下有新的面貌。

下面两张图比较直观地呈现了边缘计算与云计算的区别与联系：