1. 架构与工作原理
云计算(Cloud Computing)：
架构：云计算基于分布式计算架构，数据存储和处理通常集中在数据中心。云平台提供弹性的计算资源、存储空间和大规模的计算能力，允许用户根据需求动态地获取资源。
工作原理：在物联网中，设备(如传感器、智能终端)将生成的数据传输到云端。云端通过大数据处理技术(如MapReduce、数据仓库、机器学习模型等)对数据进行处理、存储和分析。结果再传回终端设备，或者用于进一步的分析、决策。
架构：边缘计算的架构是分布式的，计算和数据处理任务并不依赖远程数据中心，而是放置在靠近数据源的“边缘”设备或边缘节点上。边缘节点可以是路由器、网关、局部服务器、甚至是终端设备本身。
工作原理：物联网设备或传感器将生成的数据首先传送至边缘节点，边缘节点进行预处理、过滤、分析和本地决策。只有重要或需要进一步处理的数据被上传到云端。这种处理方式显著减少了数据传输的时延和带宽消耗。
2. 时延与实时性
云计算：
时延较高：由于数据必须通过网络传输到远程数据中心，网络带宽、处理能力和距离都可能导致显著的时延。在某些实时性要求较高的物联网应用中，如自动驾驶、工业自动化等，云计算的时延可能无法满足需求。
不适应低时延应用：需要高度实时响应的场景(例如紧急医疗监控、工业控制)可能会受限于云计算的延迟。
边缘计算：
时延较低：边缘计算能够将数据处理任务推送到靠近数据源的设备上，极大减少了数据传输的时延。数据处理和响应可以在毫秒级别内完成，非常适合需要实时反馈的应用。
适用于低时延场景：例如自动驾驶、实时视频监控和工业机器人控制等场景，边缘计算的低时延特性至关重要。
3. 带宽消耗与数据传输
云计算：
高带宽需求：物联网设备通常产生海量的传感器数据，所有数据需通过网络传输到云端进行存储和处理。这对于带宽要求极高，尤其是当设备数量庞大时，可能会成为瓶颈。
数据集中：所有数据都集中上传到云端进行分析，除非采取数据压缩和筛选策略，否则云计算面临网络带宽和存储的巨大压力。
边缘计算：
带宽消耗低：边缘计算通过将数据处理任务在本地完成，仅将关键数据或分析结果上传至云端。这样可以显著减少上传到云端的数据量，降低带宽需求，尤其在远程地区或网络条件较差时具有明显优势。
减少数据传输：数据预处理和过滤减少了无用数据的上传，降低了整个系统的网络负担。
4. 数据安全性
云计算：
集中式管理：云计算平台通常提供集中的安全管理策略，包括加密、认证、访问控制等，但由于数据集中存储在远程数据中心，一旦云端数据遭到攻击或泄露，可能会影响整个系统的安全性。
潜在风险：对于一些敏感数据，尤其是在法律监管严格的行业(如医疗、金融)，将数据上传到公共云端可能面临隐私泄露和合规性问题。
边缘计算：
分散式安全性：边缘计算的优势在于数据可以在本地处理，从而减少了数据在传输过程中的泄露风险。每个边缘节点可以独立进行安全管理和防护。
安全挑战：然而，边缘设备通常分布在不同的地点，数量庞大，且很多边缘设备计算能力和安全防护能力较弱，容易成为攻击的目标。如何在各个边缘节点上实现统一、安全的管理是一个挑战。
5. 计算能力与应用场景
云计算：
强大计算能力：云计算可以提供强大的计算资源，适用于需要高性能计算的大数据分析、机器学习、人工智能训练等任务。其计算能力几乎不受限制，支持复杂的计算任务。
应用场景：适合大规模的数据存储、数据分析和基于云的机器学习等任务。常见应用场景包括大数据分析平台、AI训练平台、大规模企业管理系统等。
边缘计算：
有限计算能力：边缘计算节点的计算能力通常不如云计算强大，主要进行初步的数据处理、清洗、过滤和简单分析。对于复杂的深度学习或大规模数据分析，边缘计算设备需要依赖云端计算资源。
应用场景：边缘计算在实时性要求高、带宽受限、数据本地化处理至关重要的应用场景中表现优异。常见应用场景包括智能制造、工业自动化、智能交通、智能城市、物联网设备管理等。
6. 可靠性与容错性
云计算：
高可靠性：云服务提供商通常在多个数据中心分布式部署冗余系统，具有较高的容错能力。如果一个数据中心出现故障，系统可以通过其他数据中心提供服务。
依赖互联网：云计算依赖互联网连接，若发生网络中断或云服务故障，可能导致数据无法访问或处理失败。
边缘计算：
局部可靠性：边缘计算的优势在于能够在设备本地进行处理，部分边缘计算设备可以在网络中断或云端不可用时继续执行本地任务，增强了系统的可靠性。
局部故障恢复：若某一边缘节点发生故障，系统可以自动切换到其他节点，降低系统单点故障的风险。
7. 总结与综合对比
特性云计算边缘计算
计算位置数据和计算集中在远程数据中心数据处理靠近数据源(如传感器、边缘设备)
时延高，取决于网络带宽和距离低，近实时处理
带宽消耗高，所有数据都需要传输到云端低，只传输重要数据或分析结果
数据处理能力强大，适合复杂计算(如大数据、AI)有限，主要处理预处理、过滤等基础分析任务
安全性集中式管理，但集中存储可能带来数据泄露风险分布式管理，减少数据泄露风险，但边缘设备更易受攻击
适用场景大规模数据分析、机器学习、深度学习低时延需求、带宽受限、实时控制等应用(如智能制造、自动驾驶)
可靠性高，依赖云端冗余和互联网连接高，能够在局部故障下继续运作，依赖本地处理
总之，边缘计算和云计算各有优势，物联网系统常常是两者结合使用：边缘计算处理近实时数据，云计算处理复杂的、长周期的任务。选择何种架构取决于应用的具体需求，包括时延要求、带宽限制、数据处理复杂度等。