边缘计算通过解决需要实时处理、低延迟或带宽限制使纯云计算解决方案不切实际的场景来补充云计算。虽然云计算将数据处理和存储集中在远程数据中心，但边缘计算将计算分配到更接近数据生成源的位置，例如物联网设备、传感器或本地服务器。这种分工允许系统在边缘处理时间敏感的任务，同时依靠云进行更重的分析、长期存储或可扩展的资源调配。例如，在智能工厂中，边缘设备可能会处理传感器数据以实时控制机器，而云会汇总多个设施的生产指标以进行趋势分析。
这种伙伴关系的一个关键好处是优化了资源使用。边缘计算通过在本地预处理数据来减少发送到云的数据量，从而最大限度地降低带宽成本和延迟。例如，使用边缘 AI 的安全摄像头可以分析视频流以检测异常，并且仅将相关片段上传到云以进行进一步调查，而不是流式传输数小时的镜头。同时，云提供集中的管理、机器学习模型训练和边缘节点本身无法实现的全球可扩展性。像 AWS Greengrass 或 Azure IoT Edge 这样的平台通过使开发人员能够将云管理的逻辑部署到边缘设备，确保一致的更新和互操作性，从而体现了这种协同作用。
这种组合还支持混合架构，其中两层都至关重要。例如，自动驾驶汽车依靠边缘计算来进行诸如避撞之类的即时决策，但使用云来下载更新的地图或交通模型。同样，在医疗保健领域，可穿戴设备可能会在本地处理患者的生命体征以触发警报，而云存储历史数据以进行人群级别分析。通过根据紧急性和复杂性分配工作负载，开发人员可以设计出平衡响应能力和云的巨大计算能力的系统。这种方法避免了任一层的过载，并确保应用程序保持高效且适应不同的运营需求。