边缘计算和云计算可以并存，但它们在处理数据的方式、性能要求和应用场景上有所不同。边缘计算主要关注在数据产生的地点附近进行数据处理，而云计算则提供大规模的数据处理能力。
首先，边缘计算和云计算可以并存的原因有以下几点：
1. 数据处理需求不同：边缘计算主要处理的是实时性较强的数据，如视频监控、自动驾驶等，这些场景对延迟和时延敏感，需要就近处理。而云计算则更适用于存储大量数据、进行复杂计算的场景，如大数据分析、人工智能训练等。
2. 成本效益考虑：边缘计算可以降低数据传输的延迟和带宽消耗，提高系统的整体性能，从而降低整体成本。同时，边缘计算还可以减少对中心数据中心的依赖，降低能源消耗。
3. 技术发展：随着5G、物联网等技术的发展，边缘计算的需求逐渐增加。同时，云计算技术也在不断进步，两者可以相互促进，共同发展。
4. 应用场景多样化：随着技术的发展，越来越多的应用场景需要边缘计算和云计算的结合。例如，智能家居、智能交通等场景，既需要边缘计算实现实时响应，也需要云计算提供强大的计算能力。
然而，边缘计算和云计算也存在一些潜在的冲突：
1. 数据隐私和安全：边缘计算需要在本地处理数据，这可能导致数据泄露的风险增加。同时，云计算也可能面临数据隐私和安全问题。
2. 网络带宽和延迟：边缘计算需要将数据发送到云端进行处理，这可能会增加网络带宽和延迟。而云计算则需要大量的网络带宽来支持大规模的数据处理。
3. 资源分配和管理：边缘计算和云计算都需要大量的计算资源，如何合理分配和管理这些资源，是两个系统共存需要考虑的问题。
总之，边缘计算和云计算可以并存，但需要根据具体的应用场景和技术条件，合理规划和设计。通过优化数据流动、提高网络效率、加强安全防护等措施，可以实现两者之间的有效协同，发挥各自的优势，满足不同场景的需求。
