边缘计算和传统计算在数据处理、计算资源位置、网络要求、数据同步、计算时延、通信负载和系统体系结构等方面有显著的差异。
首先，传统计算通常将数据存储和处理归集到中心节点上，而边缘计算将数据存储在离数据源最近的边缘设备或节点上，这样可以减少数据传输延迟，提高实时性。此外，边缘计算处理的数据规模通常较小，只涉及边缘节点上采集的数据，而传统计算需要处理的数据规模较大，涉及全部节点的数据。
其次，传统云计算依赖于集中的数据中心提供计算资源，而边缘计算将计算资源分散到网络边缘的设备上，充分利用边缘设备的计算能力。这种分散式的计算方式可以减轻中心节点的计算负担，提高整体的处理效率。
再者，传统云计算通常需要较高带宽和稳定的网络连接，以便数据传输到云端进行处理。然而，边缘计算可以在网络带宽较低或不稳定的情况下，通过本地处理解决部分计算需求，实现实时响应。这种本地处理的方式可以减轻网络负担，提高响应速度。
最后，传统计算通常采用中心化体系结构，资源集中在中心节点。而边缘计算采用去中心化体系结构，计算资源分布在网络边缘。这种去中心化的方式可以增强系统的可扩展性和灵活性。
综上所述，边缘计算和传统计算在多个方面存在显著的差异，其中最显著的是在数据存储和处理的位置、数据规模、计算资源位置、网络要求、数据同步、计算时延、通信负载和系统体系结构等方面。这些差异使得边缘计算在某些场景下具有更好的性能和优势。
边缘计算和传统计算之间存在一些明显的区别。
传统计算，通常是指将数据集中在一处进行集中处理，比如在数据中心或云端进行计算。这种计算模式需要将数据从边缘设备传输到云端，这可能会导致数据传输延迟，并且需要大量的网络带宽。此外，由于数据需要在云端进行处理，因此对于一些需要实时响应的应用场景，传统计算可能无法满足需求。
边缘计算是指将计算和数据存储移动到网络的边缘，即设备或终端，从而减少数据传输延迟和网络带宽需求。由于数据无需传输到云端进行处理，因此边缘计算适用于需要实时响应的应用场景，比如智能制造、自动驾驶等。
具体来说，边缘计算具有以下特点：
低延迟：由于数据无需传输到云端进行处理，因此减少了数据传输的延迟时间。
高带宽：由于数据无需传输到云端，因此可以节省大量的网络带宽。
减少数据传输成本：由于数据无需传输到云端，因此可以减少数据传输的成本。
可靠性高：由于边缘计算可以在设备或终端进行本地处理，因此即使网络出现故障，也可以保证数据的可靠性和完整性。
适应性强：边缘计算可以适应各种不同的应用场景，包括需要实时响应的场景。
总之，边缘计算和传统计算的主要区别在于计算和数据存储的位置以及适用场景的不同。
