边缘计算通过减少对集中式数据中心的依赖，并在中断期间实现更快、更本地化的响应，从而改善灾难恢复。在传统的设置中，灾难恢复通常依赖于将数据复制到辅助云或数据中心，这可能激活速度缓慢并且可能难以应对延迟。边缘计算将处理和存储分配到更靠近数据生成的位置，例如物联网设备、传感器或本地服务器，即使中央云不可用，关键系统也能保持运行。例如，一家使用边缘节点的制造工厂可以在网络中断期间继续运行机器并进行本地数据记录，从而最大限度地减少停机时间，直到连接恢复。
另一个关键优势是减少数据丢失并提高恢复速度。边缘设备可以在本地存储最近的数据，因此即使中央系统发生故障，也不会丢失最新的信息。例如，在边缘服务器处理交易的零售连锁店可以在连接恢复后将销售数据同步到云，从而避免中断期间的收入损失。此外，边缘计算允许分散的冗余。关键工作负载可以跨不同地理位置的多个边缘节点复制，而不是依赖单个备份数据中心。这种方法在自然灾害等场景中特别有用，在这些场景中，单个区域可能会断电或失去连接，但其他区域的边缘节点仍然可以正常运行。
但是，边缘计算引入了管理分布式系统的复杂性。开发人员必须设计应用程序来处理不一致的连接、确保跨节点的数据同步，并确保由于更多端点而导致更大的攻击面。例如，一个使用边缘设备在本地处理患者数据的医疗保健应用程序将需要强大的加密和自动故障转移，以在灾难期间保持合规性。Kubernetes 用于边缘编排或具有内置冲突解决功能的数据库（例如 CouchDB）等工具可以帮助解决这些挑战。虽然边缘计算不能消除对传统灾难恢复计划的需求，但它通过分散关键操作并减少单点故障来增加一层弹性。