边缘计算和边缘云计算是两种不同的技术，它们在处理数据的方式、架构以及应用场景上有所不同。
1. 定义：
边缘计算是一种分布式计算模型，它将数据处理任务从云端转移到网络的边缘，即靠近数据源的地方。这样可以减少数据传输的延迟，提高数据处理的速度。而边缘云计算则是将云计算服务部署在网络的边缘，使得用户可以直接从边缘设备获取计算资源和服务。
2. 架构：
边缘计算通常采用微服务架构，将计算、存储、网络等资源分散到多个边缘节点上，每个节点负责处理一部分数据。而边缘云计算则采用集中式架构，将所有的计算资源和服务集中在一个中心节点上，由该节点负责调度和管理整个系统的运行。
3. 应用场景：
边缘计算主要应用于物联网（IoT）场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。在这些场景中，数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地处理和分析数据。通过将数据处理任务放在离数据源更近的地方，可以大大减少数据传输的延迟，提高系统的性能。
而边缘云计算则适用于对延迟要求不高的场景，如大数据分析、人工智能训练等。在这些场景中，数据的处理和分析通常需要较长的时间，因此可以将计算任务放在离数据源更远的地方进行，以减少数据传输的延迟。
4. 性能：
边缘计算由于将数据处理任务放在离数据源更近的地方，因此可以显著减少数据传输的延迟，提高系统的性能。同时，由于数据可以在本地进行处理和分析，不需要经过云端，因此可以降低对网络带宽的需求，提高系统的吞吐量。
而边缘云计算虽然可以将计算任务放在离数据源更远的地方，但仍然需要在云端进行数据处理和分析，因此无法完全消除数据传输的延迟。此外，由于需要在云端进行大量的计算和存储操作，因此可能会增加系统的复杂性和成本。
5. 安全性：
边缘计算由于将数据处理任务放在离数据源更近的地方，因此可以更好地保护数据的安全性。因为攻击者需要绕过本地的安全措施才能访问到数据，这增加了攻击的难度。
而边缘云计算虽然可以将计算任务放在离数据源更远的地方，但由于需要在云端进行数据处理和分析，因此可能会增加系统的安全风险。攻击者可以通过各种手段绕过云端的安全措施，从而窃取或篡改数据。
6. 成本：
边缘计算由于将数据处理任务放在离数据源更近的地方，因此可以节省大量的网络带宽费用。同时，由于可以减少对云端资源的依赖，因此可以降低系统的运维成本。
而边缘云计算虽然可以将计算任务放在离数据源更远的地方，但由于需要在云端进行大量的计算和存储操作，因此可能会增加系统的运维成本。此外，由于需要为云端的服务器和存储设备提供足够的带宽和计算能力，因此可能会增加硬件投资的成本。
总结：
边缘计算和边缘云计算都是分布式计算的重要技术，它们各有优缺点。边缘计算更适合于物联网等场景，可以提高系统的性能和安全性；而边缘云计算则适用于对延迟要求不高的场景，可以降低系统的复杂性和成本。
