误区一：边缘计算就是区块链扩容
NIST的《雾计算概念模型》将雾计算描述为把应用、管理和数据分析分散到网络中的分布式、联合计算模式，用于应对物联网的规模、异构性及延迟问题。该模型讨论雾计算、雾端计算与云计算的关系，并不能直接证明某种区块链方案的性能。
边缘部署关注计算在哪里进行，区块链扩容关注交易如何处理和确认。把计算移近设备，并不自动改变链上的处理容量。分析组合方案时，需要分别说明本地处理承担什么工作、哪些结果需要链上确认。
误区二：本地响应快，链上确认就一定快
设备附近完成处理，可以减少部分远程通信需求，但业务响应与链上最终确认是不同环节。一个系统能够快速返回本地结果，并不意味着该结果已经获得区块链的最终确认。
适用于即时感知或本地分析的架构，仍需明确后续记录和确认的流程。比较性能时，应区分本地处理延迟、交易提交等待和最终确认时间，不能用单一的响应速度概括全过程。
误区三：所有链下方案都有相同安全性
以太坊扩容文档区分了从主网获取安全性的二层方案，以及采用不同安全依赖的其他链下方案。例如，Rollup在链外执行并向主网提交相关数据，侧链则运行自己的共识规则。链下处理位置相似，不代表安全模型相同。
因此，“在边缘节点执行”不足以说明结果可信。还需要解释谁验证结果、哪些数据可供验证，以及发生争议时依靠什么机制处理。边缘计算描述部署方式，不能替代这些安全条件。
误区四：数据不放主链，就没有后续问题
减少主链数据负担，需要同时考虑验证所需数据能否获得。以太坊文档中的Validium采用有效性证明，但数据不存储在主网，这说明计算验证与数据存放是需要分别理解的问题。
对于边缘设备产生的数据，方案应说明哪些内容保留在本地、哪些提交到链上，以及验证者如何获取必要信息。不能仅凭“链下存储”就推导出完整的可靠性结论。
适用条件与常见问题
是否必须同时使用两种技术？需要分别判断业务是否有就近处理需求，以及是否需要区块链提供的共享状态与验证机制。只有这两类需求都明确，组合架构才有清晰的讨论基础。
节点越多是否越快？不能据此判断。节点数量、处理能力、通信负担和共识机制共同影响表现。以太坊扩容文档也强调，提升吞吐量时需要兼顾安全、去中心化与节点参与门槛。评价方案应围绕具体工作负载和安全假设，避免把“分布式”直接等同于性能提升。