边缘计算的优势主要体现在以下几个方面：
降低数据传输成本：边缘计算可以在物理距离上更接近数据产生的地方进行数据处理和存储，可以减少数据传输到中心数据中心的成本。
提高实时性和响应速度：边缘计算可以在离数据产生的地方进行实时的数据处理和分析，能够更快地响应用户的请求，满足实时性要求。
减轻网络负担：通过在边缘设备上进行数据处理和分析，可以减轻核心网络的负担，提高整体网络的效率。
增强数据隐私和安全：边缘计算可以在数据产生的地方进行处理，避免大量敏感数据传输到中心数据中心，从而增强数据的隐私和安全性。
支持大规模物联网设备：边缘计算能够有效支持大规模物联网设备，为物联网应用提供更好的支持和服务。
然而，边缘计算也存在一些潜在的风险和挑战：
安全风险：边缘设备相对于中心数据中心更容易受到攻击，需要加强边缘设备的安全防护措施。
管理复杂性：边缘计算会增加系统的复杂性和管理难度，需要有针对性地制定管理策略和措施。
数据一致性：边缘计算可能导致数据一致性的问题，需要在设计和实施阶段考虑数据同步和一致性的机制。
为了克服这些风险和挑战，管理者可以采取以下措施和方法：
加强边缘设备的安全防护，包括加密通信、身份认证、访问控制等措施，确保边缘设备的安全性。
设计合理的边缘计算架构，考虑数据同步和一致性机制，确保数据在边缘和中心之间的一致性和准确性。
实施有效的监控和管理系统，对边缘设备进行实时监控和管理，及时发现和解决问题。
加强人员培训和意识教育，提高员工对边缘计算安全和管理的认识和理解。
总之，边缘计算具有诸多优势，但也面临一些风险和挑战，管理者需要充分考虑这些因素，制定合理的管理策略和措施，才能更好地应用和发挥边缘计算的优势。