边缘计算与云计算的协同工作模式，通常被称为云边协同，它结合了云计算的强大处理能力和边缘计算的低延迟特性。以下是边缘计算与云计算协同工作的几个关键方面：

数据预处理：在边缘计算环境中，数据可以在源头进行初步处理，减少需要传输到云端的数据量。这样可以减少网络带宽的消耗并提高处理速度
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实时响应：边缘计算提供了对延迟敏感的应用（如自动驾驶、工业自动化）的快速响应能力。这些应用需要即时处理数据，而不必等待数据传输到云端并返回
。

负载平衡：边缘计算可以帮助减轻云端的计算负担。一些计算任务可以在边缘节点完成，而更复杂或非实时的任务可以发送到云端
。

安全性和隐私保护：边缘计算可以在数据源附近处理数据，减少了数据在公共网络中传输的风险，增强了数据的安全性和隐私保护
。

云边协同架构：在云边协同架构中，边缘节点可以负责自己范围内的数据计算和存储工作，而云端则负责大数据分析挖掘、数据共享，并进行算法模型的训练和升级
。

应用场景：边缘计算和云计算的结合在多个应用场景中发挥作用，如智慧城市、智能家居、工业互联网、医疗保健等
。

运维与监控：边缘节点与云监控产品对接，实现对边缘节点的日志和事件的同步，形成与用户系统的标准化对接、通知和告警
。

边缘智能：边缘计算节点可以执行机器学习模型的推理，实现数据的本地处理，而模型的训练和更新可以在云端进行
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多接入边缘计算（MEC）：在电信领域，MEC提供了在网络边缘部署服务的能力，减少了延迟并确保了高效的网络运营和服务交付
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云原生技术：云原生技术如Kubernetes和容器化可以帮助实现云边协同，通过在边缘节点运行轻量级的控制平面和代理，实现边缘计算的自动化和简化管理
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总的来说，边缘计算与云计算的协同工作模式能够充分利用两者的优势，提供更高效、更安全、更可靠的计算服务。这种协同模式正在成为支持新兴技术如5G、物联网和人工智能的关键因素。