全球有数十亿的设备连接到互联网上，产生数万亿字节的数据，据估计，每天产生2.5万亿字节的数据。所有这些数据都需要存储、运输、分析和处理。将原始数据从创建的地方转移到数据中心或云环境的相关带宽成本可能是巨大的。但边缘计算正使企业能够在更接近数据创建位置的地方计算、存储和分析数据、缩短响应时间并节省带宽。
边缘计算是分布式计算的一种。数据在源头进行处理，并在网络的边缘进行实时分析。该技术减少了对时间敏感的应用程序的延迟，并为低带宽环境中的物联网性能提供支持，为更快的响应时间和改进的业务敏捷性提供了巨大的机会。
边缘计算还可以带来安全优势。如果传输的数据较少，那么传输中拦截或丢失的风险就更小。与将所有数据存储在同一位置相比，将数据分散到数据源的不同位置可以将风险降至最低。当数据在本地进行分析时，它受到本地企业的安全流程的保护。边缘计算还可以帮助克服本地合规问题、隐私法规和数据主权挑战。
因此，边缘计算在偏远地区可能比云计算更有用。如果连接有限或较差，则数据可以停留在要处理的地方。尽管存在间歇性云连接，但使用预制的微型数据中心来确保服务的持续性。
在自然灾害等情况下，这类技术可能是至关重要的，甚至会改变游戏规则。它使援助人员、基础设施支持人员和紧急服务机构能够调查损失，分析数据，并针对快速变化的环境迅速提供解决方案。
它还可以彻底改变远程医疗保健设置、制造工厂、交通管理和远程位置业务安全性，实现端点快速处理、解决问题并提供现场实时分析。
