边缘计算通过减少延迟、优化带宽以及支持更靠近数据源的实时处理，从而显著增强了数据流。边缘计算不是将所有数据发送到集中的云服务器，而是在设备或附近的服务器上本地处理数据。 这种方法最大限度地减少了数据必须传输的距离，这对于需要立即响应的应用程序至关重要。 例如，在工业物联网中，工厂车间的传感器可以通过边缘服务器在几毫秒内检测设备异常并触发警报，从而避免了往返云通信的延迟。 同样，视频流服务使用边缘节点在区域缓存内容，从而减少最终用户的缓冲。
边缘计算还可以减少传输到云的数据量，从而降低带宽成本和网络拥塞。 原始数据流（例如来自安全摄像头的高分辨率视频）可以在边缘进行过滤，仅提取相关事件（例如，运动检测），然后再将摘要发送到云。 这种选择性传输在连接受限的情况下尤其有用，例如偏远的石油钻井平台或农业传感器。 开发人员可以实施边缘感知流处理框架，如 Apache Kafka Edge 或轻量级 MQTT 代理，以在本地处理数据优先级排序和预处理任务，从而确保高效的资源使用。
最后，边缘计算通过启用离线操作和故障转移机制来提高数据流系统的可靠性。 如果云连接中断，边缘设备可以继续处理和临时存储数据，并在恢复连接后进行同步。 例如，自动驾驶汽车依靠边缘节点来实时处理激光雷达和摄像头数据，即使没有云访问也能确保安全导航。 但是，这需要仔细的设计——开发人员必须管理边缘和云层之间的状态一致性，并保护分布式数据流。 诸如 AWS IoT Greengrass 或 Azure Edge Zones 之类的工具提供了协调这些混合架构的框架，从而平衡了边缘灵活性与集中控制。