资源协同

资源协同，通过边缘节点提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施，与云端进行协同，执行包括边缘节点的设备管理、资源管理以及网络联接管理在内的云端资源调度管理策略。

数据协同

数据协同，由边缘节点负责终端数据的采集，先按照业务规则和模型对数据进行初步处理，再将处理结果及数据传送到云端，进行数据的存储、分析与信息的挖掘。

智能协同

智能协同，由边缘节点根据模型执行功能，实现分布式运算。通过云端智能的方式对模型进行集中式训练，并将模型更新到本地边缘节点。

业务编排协同

业务编排协同，是指由边缘节点提供模块化、微服务化的应用实例，由云端根据功能需求实现业务编排能力。

应用管理协同

应用管理协同，由边缘节点进行应用部署，并在云端进行应用开发和环境测试，可实现多个应用的全生命周期管理。

服务协同

服务协同中，边缘节点根据云端策略实现部分 EC SaaS 服务，通过 EC SaaS 与 SaaS 的协同实现面向客户按需 SaaS 服务。云端主要提供 SaaS 服务、在云端和边缘节点服务、分布策略制定，以及在云端承担的 SaaS 服务能力。

训练计算的云边协同

在训练计算的云边协同中，边缘节点通常部署在边缘侧，虚拟化资源池只由数台服务器组成，但终端的各类设备都需要通过边缘侧接入边缘平台，这导致边缘侧需要处理大量内容。训练计算的云边协同让云端根据边缘所上传的数据对模型进行设计、训练，边缘负责收集数据，并根据最新模型进行处理，从而分担边缘侧压力。

云导向的云边协同

在云导向的云边协同中，模型的设计、训练和更新以及模型前段计算任务由云端承担, 并将中间结果传输给边缘端, 让边缘端继续执行计算任务得到最终结果。这样能够使云端和边缘端的计算量和通信量较为均衡。

边缘导向的云边协同

在边缘导向的云边协同当中，云端只负责初始的模型训练工作, 边缘端下载已经完成训练的模型，在执行计算任务的同时，实时利用数据对模型进行后续训练。通过该模式，模型能够更好地适应应用的个性化需求，优化对局部数据的利用效果。