云计算把握整体，边缘计算更专注于局部。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。

    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。

   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。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。

   云计算是一个统筹者，它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。边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，更好地支撑本地业务及时处理执行。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。云计算和边缘计算两者相互区别，在不同的领域发挥着重要作用。