在边缘计算和云计算结合的过程中，一种常见的方式是将部分计算任务从云端转移到边缘设备或边缘服务器上执行。这种方式可以减少数据在网络传输过程中的延迟，提高数据处理的效率。边缘设备可以快速响应本地产生的事件，并进行实时数据处理和分析，减轻了云端的压力。同时，云端可以处理一些大规模的数据分析任务，提供更复杂的算法和模型训练服务，从而充分发挥各自的优势。
另一种结合方式是利用边缘计算和云计算的优势互补，构建起一个多层级的计算架构。在这种架构中，边缘设备可以处理实时性要求较高的任务，例如传感器数据的采集和处理；而云端则处理更加复杂、计算密集的任务，如大数据分析和深度学习模型的训练。通过这样的多层级架构，可以实现灵活高效的计算资源分配，满足不同应用场景的需求，提高整体系统的性能和响应速度。
除此之外，边缘计算和云计算也可以结合在物联网(IoT)领域。边缘设备作为物联网节点，扮演数据采集、传输和初步处理的角色，将处理后的数据传输至云端进行更深入的分析和存储。同时，云端可以根据物联网设备发送的数据，调整和优化设备的工作模式，实现对设备的远程管理和控制。这种结合方式使得物联网系统更具智能化和自适应性，提高了系统的整体性能和可靠性。
在实际应用中，边缘计算和云计算的结合还可以用于实现边缘智能化服务。通过在边缘设备上部署智能算法和模型，可以实现对本地数据的即时分析和智能决策，提供更加个性化和智能化的服务。而云端则可以支持模型的训练和更新，确保智能算法的持续优化。这种方式既保证了个人隐私数据在本地得到更好的保护，又能享受到云端大规模数据处理和分析的优势。
综上所述，边缘计算与云计算的结合可以充分发挥两者的优势，提高系统的性能和灵活性，满足不同应用场景的需求。通过合理地划分计算任务和数据流向，构建多层级的计算架构，实现更高效的数据处理和分析。在物联网、智能服务等领域的应用中，边缘计算和云计算的结合将会发挥越来越重要的作用，推动计算技术的不断创新和发展。