边缘计算与云计算的根本差异，在于它们处理数据的地点。边缘计算力求在数据诞生的网络边缘就地进行处理，从而大幅度缩减延迟，并降低数据长途传输的需求。相对而言，云计算则是在远离数据源的庞大数据中心内处理数据，这种集中化的方式虽拥有强大的计算资源，但难免会带来一定的延迟。

在混合云的模式下，边缘与云如何携手共进呢？在此模式中，边缘计算肩负起本地数据处理与实时应用的重任，而云计算则负责那些需求广泛计算资源的任务，以及长期的数据存储。这种分工使得企业既能享受到边缘计算低延迟处理的便捷，又能利用云计算平台的规模与灵活性。它在本地的高效处理与云的广泛功能之间，巧妙地找到了一个平衡点。

相较于云计算，边缘计算的优势又体现在哪些方面呢？它拥有更低的延迟、更少的带宽占用，以及能显著提升实时应用的性能。通过在数据生成的近端进行处理，边缘计算能够支撑起那些对时间极为敏感的应用，这些应用无法容忍数据长途传输至云端所带来的延迟。此外，边缘计算还能通过本地化数据处理，更好地保障数据的隐私与安全，并节约带宽资源。

那么，边缘计算是否能摆脱云的束缚，独立运行呢？答案是肯定的。边缘计算完全可以在本地处理数据，无需将数据来回发送至遥远的云端。然而，在实际应用中，许多边缘计算系统都被设计为与云计算平台协同工作，利用云提供的额外计算资源、数据分析能力，以及存储空间。这种互联互通的方式，使得云计算的可扩展性与综合分析优势得以发挥，同时也充分利用了边缘计算的本地实时处理优势。

将公共云与边缘计算相结合，又能为企业带来哪些益处呢？这种结合使得企业既能利用云提供商强大的计算资源、海量的存储空间，以及先进的分析工具；又能享受到边缘计算所带来的低延迟、本地数据处理等便利。这种完美的组合能够提升企业的运营效率、提高应用的性能，并提供处理海量数据及应对突发需求激增所需的可扩展性。

在比较边缘计算与云计算时，安全性无疑是一个重要的考量因素。这两种计算方式都面临着各自的安全挑战。边缘计算的分散式数据处理可能会在每个边缘服务器或设备上引入新的安全风险，但它也允许对数据进行本地化的控制。而云计算则通过集中存储和处理数据，可能提供由云提供商管理的强大安全措施，但同时也增加了遭受大规模攻击和数据泄露的风险。因此，在权衡这两种计算方式时，我们需要仔细考虑并针对每种模型的特定风险量身定制相应的安全措施。

随着边缘基础设施的不断发展，它对云计算的未来又将产生怎样的影响呢？边缘基础设施的完善将通过实现更加分布式的计算架构来补充和支持云计算。这使得数据能够在生成的网络边缘得到及时处理，从而减轻云计算平台的负载并提高应用的性能。可以预见的是，随着边缘基础设施的进一步成熟，将会出现更多混合式的计算方法，这些方法将边缘计算与云计算无缝集成在一起，为企业提供更大的灵活性、更高的效率和更强的可扩展性。

在哪些场景下，边缘计算会比传统的云计算更受青睐呢？在那些需要实时数据处理、低延迟以及节省带宽的场景中，边缘计算无疑具有更大的优势。例如自动驾驶汽车、物联网设备、实时分析应用以及智慧城市的建设等领域，都对即时数据处理提出了极高的要求。此外，在远程或带宽受限的环境中，将大量数据发送至集中式云端既不现实也不经济，此时边缘计算便展现出了其独特的优势。

从成本的角度来看，云计算与边缘计算之间又该如何抉择呢？这主要取决于企业的具体业务需求和用例。云计算提供了按需付费的模式，对于那些需要灵活扩展资源且无需前期基础设施投入的企业来说，这无疑是一种具有成本效益的选择。然而，边缘计算可能需要对边缘服务器和基础设施进行一定的初期投资，但它可以降低持续的数据传输成本并提高企业的运营效率。因此，在选择边缘计算还是云计算时，企业需要综合考虑初始投资、运营成本以及应用的具体需求之间的权衡关系。

综上所述，边缘计算与云计算之间并非替代关系，而是相互补充、协同发展的关系。它们各自具有独特的优势和应用场景，只有将它们巧妙地结合在一起，才能充分发挥出它们的潜力并为企业带来最大的价值。