1. 边缘节点计算：让数据"就地解决"

边缘节点计算是最基础的方法，简单说就是把计算能力直接部署在数据产生的源头。比如工厂里的传感器、街头的摄像头，这些设备本身或者旁边的网关就能处理数据，不用全传到云端。客户最头疼的就是网络延迟和带宽成本——一家智能工厂曾抱怨，每台设备每秒上传数据到云端，一年光流量费就上百万。后来他们用边缘节点过滤掉无用数据，只传关键结果，费用直接降了70%。

2. 边缘集群计算：小区域里的"联合战队"

当单个设备算力不够时，可以把附近多个边缘设备组成集群。就像小区里的便利店联合搞团购，各家出点库存就能满足居民需求。医院影像分析就用这招——CT机先做初步筛查，隔壁诊室的AI工作站深度分析，最后只有疑难病例才传云端。某三甲医院用这方法后，拍片到出报告时间从2小时缩到15分钟，急诊科大夫都说"像换了套新系统"。

3. 边缘-云协同计算：聪明的"分工合作"

这是最聪明的办法，让边缘和云端各干擅长的事。就像外卖平台，骑手负责送餐（边缘端实时响应），总部负责调度和数据分析（云端全局优化）。物流公司最典型：货车上的边缘设备实时监控温湿度，突发异常立即报警；同时把所有车的行驶数据传云端，优化全国路线规划。有家生鲜物流公司用这套方案后，货物损耗率从8%降到1.2%，相当于每年多赚400多万。

这些方法不是非此即彼，实际中经常组合使用。关键是想清楚：你的业务卡点在哪儿？是实时性要求高，还是数据量太大，或者设备太分散？找准痛点再选方法，边缘计算才能真正变成"降本增效"的神器。