边缘计算是一种将数据处理和计算分散到接近数据源的计算模型。当数据集较大时，直接在云服务器进行数据处理的代价昂贵和时间成本高。边缘计算则通过在离数据源更近的设备上进行数据处理，可以更快地响应和处理数据，同时节省成本。所以，将边缘计算和本地服务器结合是一个更优的选择。

代码示例：以下是利用Node.js实现边缘计算和服务器结合的Node-RED的简单示例：

[{"id":"cff1f5a9.6a7c1","type":"http in","z":"c30a6a7c.e078c","name":"","url":"/data","method":"get","upload":false,"swaggerDoc":"","x":140,"y":140,"wires":[["dae25ee4.e6cfc"]]},{"id":"dae25ee4.e6cfc","type":"function","z":"c30a6a7c.e078c","name":"Data Processing","func":"//Here, you can add your own processing logic to process incoming requests\nreturn msg;","outputs":1,"noerr":0,"x":330,"y":140,"wires":[["1c94a950.f34737"]]},{"id":"1c94a950.f34737","type":"http response","z":"c30a6a7c.e078c","name":"","statusCode":"","headers":{},"x":510,"y":140,"wires":[]},{"id":"a79d9522.8554a8","type":"realtime-client","z":"c30a6a7c.e078c","port":"3000","server":"Server-IP","callbackPath":"/realtime","wholemsg":"false"}]

以上代码实现了一个使用Node-RED的简单http请求响应服务。它使用了Edge-server方法，使数据在处理前不需要在远程服务器上进行处理。在本例中，http请求消息由“http in”节点接收并重定向到“Data Processing”节点，该节点位于本地边缘设备上。该节点可以添加自己的处理逻辑（例如解析和处理数据）。在处理完数据后，消息被传递给http“response”节点并返回给在云服务器上发起http请求的客户端。这种方法可以在不涉及远程服务器的条件下直接处理数据。

此外，还使用了Realtime-client节点来启用Edge-to-cloud之间的实时通信。通过实时通信，边缘计算设备可以向云服务器发送事件消息或与云服务器通信进行双向通信。

总结：边缘计算和本地服务器结合是实现高效数据处理和大数据分析的理想选择。 Node-RED中提供了许多节点来实现边缘计算，使数据可以在离数据源更近的地方被处理。同时，可以通过实时通信使得边缘设备和云服务器之间产生更多的互动。