云计算大家都耳熟能详了，近几年边缘计算也进入越来越多人的视野，那么云计算和边缘计算的区别表现在哪些地方，他们分别的应用场景又有什么不同呢？我们就一起来学习探索。
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明确定义
首先我们从定义的角度来解读下云计算和边缘计算。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，可以通过多台服务器架构的系统在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的大数据的处理，从而达到强大的云服务。云计算是分布式计算、分布式存储、负载均衡、虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
边缘计算（Edge Computing），是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
从原理上来看，边缘计算是指在数据源头的附近，采用开放平台，就近直接提供最近端的服务。而云计算，则是指通过中心网络，把众多数据计算处理程序分解，通过服务器组成的系统，把这些分解的小程序再处理分析来得到结果。
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举个例子
看到这里大家应该能对云计算和边缘计算之前的区别了解一二，但具体计算过程中是如何运行的呢，我们通过一个例子来加深下理解。
比如某程序为了精准投放广告，想通过收集用户的地理位置、搜索记录、不同页面的停留时间等信息获取用户的喜好。
如果使用云计算来完成这个操作，那么该程序在搜集到信息后，会把所有的信息先上传至服务器，然后由云服务器根据算法来完成相应的计算，计算识别出用户的消费喜好，服务器根据推算出的结果，再进一步为用户投放相应的的内容。
如果使用边缘计算来完成这个操作，那么该程序在搜集完信息后，直接就近计算和识别出用户的兴趣爱好，服务器只需要指定想给哪些用户投放内容，程序就可以直接完成投放，过程中服务器知道最后的结果，但没有参与数据的搜集计算，但有需要仍可访问历史数据。
很多人也喜欢用经典的章鱼例子来帮助大家理解边缘计算。
作为无脊椎动物，章鱼拥有巨量的神经元，但60%分布在章鱼的八条腿（腕足）上，脑部仅有40%。章鱼在捕猎时异常灵巧迅速，腕足之间配合极好，从不会缠绕打结。这得益于它们类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。这里的多个“小脑”发挥的作用就类似于边缘计算，在网络边缘侧的智能网关上就近处理采集到的数据，而不需要将大量数据上传到远端的核心管理平台。“大脑”就像是更远端的云计算服务中心。
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相互关系
那么云计算和边缘计算相互关系如何呢？
随着边缘计算的兴起，在太多场景中需要计算庞大的数据并且得到即时反馈。这些场景开始暴露出一些云计算的不足，主要有以下几点：1、大数据的传输问题：比如大数据的传输问题可能会遇到带宽瓶颈；2、数据处理的即时性：海量数据的即时处理可能会使云计算力不从心；3、隐私及能耗的问题：云计算将身体可穿戴、医疗、工业制造等设备采集的隐私数据传输到数据中心的路径比较长，容易导致数据丢失或者信息泄露等风险；数据中心的高负载导致的高能耗也是数据中心管理规划的核心问题。
边缘计算的发展前景广阔，被称为“人工智能的最后一公里”，但它还在发展初期，有许多问题需要解决，如：框架的选用，通讯设备和协议的规范，终端设备的标识，更低延迟的需求等。随着 IPv6 及 5G 技术的普及，其中的一些问题将被解决，虽然这是一段不小的历程。相较于云计算，边缘计算有以下这些优势：
优势一：更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。
优势二：更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。
优势三：更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。
纵然边缘计算具备一些优势可以解决云计算的一些问题，但并不代表其能代替云计算，云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。边缘计算是云计算的补充和延伸，他们互相协同互相补充。
