边缘计算通过在数据生成源附近处理数据来补充云计算，而不是仅仅依赖集中式的云服务器。这种方法减少了延迟，提高了实时决策能力，并优化了带宽使用。在需要立即响应的场景中，例如自主驾驶汽车或智能制造，边缘计算允许设备在现场分析信息，而不是将其发送到云端进行处理。例如，自驾驶汽车能够根据传感器数据迅速做出决策，而无须等待来自远程服务器的输入，这可能会引入延迟。
此外，边缘计算有助于平衡云基础设施的负载。随着物联网设备生成的数据量不断增加，将所有数据发送到云端可能会超出网络容量并造成瓶颈。通过在边缘处理数据，仅需将相关的洞察或聚合数据发送到云端，从而减少带宽消耗并降低存储在云端的数据量。例如，智慧城市可能利用边缘设备收集和分析现场的交通数据，只将关键信息发送到云端进行长期分析和报告。
而且，利用边缘和云计算的结合可以提供更具韧性和灵活性的架构。即使在有限或没有互联网连接的情况下，边缘设备仍能继续运行，以确保关键应用保持功能。这对医疗等行业尤为重要，因为病人监测系统需要持续的可靠性。通过结合边缘和云计算的优势，组织能够构建一个更高效、更灵活的系统，以最大限度地提高性能并降低成本。例如，远程医疗解决方案可能依靠边缘设备收集实时病人数据，同时将不太敏感的信息与云端同步，以便进行更深入的分析和记录保存。