边缘计算使得除了传输通道之外，还可以通过单个计算基础设施部署计算资产和通信技术。 采用边缘计算可以更轻松地满足计算需求。 实时操作可以在任何需要收集信息或需要用户执行特定任务的地方进行。 边缘计算的两个主要好处（如下所述）通常是提高效率和降低运营成本。

　　由于传统云计算架构的基本中心化，特别容易出现分散式拒绝服务（DDoS）造成的滥用和中断。 边缘计算将计算、存储和应用程序分布在广泛的硬件和云服务中，防止服务因单一问题而中断。 边缘计算的主要好处是它有可能通过减少延迟来提高网络生产力。 除了收集数据传输到云端外，边缘计算还在本地收集数据、分析数据并对其采取相关操作。 边缘计算可能会减少对云的依赖，从而加快数据分析。 还有许多具有足够处理和存储能力的现代物联网设备。 由于向边缘计算能力的转变，现在可以最大程度地利用这些设备。

　　大多数IT专业人员都有这样一个有效的查询。在炉边聊天中，Bernard讨论了当企业希望避免从设备通过网络向中央计算系统发送数据时出现的延迟时间时，边缘计算是如何有用的。他举了一台机器的例子，这台机器的运转对一个公司来说是至关重要的。如果机器的决策过程因延迟而延迟，组织将遭受损失。在这些情况下，由于在网络边缘放置具有计算能力的智能设备，企业将青睐边缘计算。为了防止进一步的损失，该设备会持续检查一组预定义的公差水平。如果指标超出容差，一旦机器达到故障阈值，就会发出警告信号。这将在几毫秒内提示关闭机器。由于将信息传递到中央数据中心可能需要2秒钟，因此边缘计算与云计算的不同之处在于，它会降低决策过程的速度。因为信号延迟可能会给组织带来损失，所以边缘计算比云计算更受企业青睐。

　　首先，认识到云和边缘计算是两种不同的、不可替代的技术是至关重要的。云计算用于处理非时间驱动的数据，而边缘计算用于处理时间驱动的数据。在与中心位置连接不良或没有连接的偏远地区，除了延迟之外，边缘计算比云计算更受欢迎。边缘计算为这些站点所需的本地存储提供了理想的解决方案，其功能就像一个小型数据中心。也有助于专业和智能设备，边缘计算。虽然这些小工具类似于个人电脑，但它们不是具有各种功能的典型计算设备。这些智能的定制计算设备以特定的方式对特定的机器做出反应。然而，在一些需要快速回答的领域，这种专业化成为边缘计算的劣势。

　　Bernard引用了一个事实，即目前没有分析框架来支持云计算最终会过时的观点，即使许多企业正在采用边缘计算并做出这一预测。边缘计算并不是IT供应商和组织所面临问题的唯一答案，它也无法处理所有环境中的所有应用程序。因此，云计算将继续成为组织IT基础设施的重要组成部分。这两个平台都是独一无二的，不能相互替代。许多公司确实采用了边缘技术，因为它能够解决微小的云计算问题。