边缘计算能够分析和过滤原始数据集，并仅将有价值的信息发送回云端或数据中心。几乎所有工业部门都开始引入物联网（IoT）设备，预计将有58亿个终端投入使用。在接下来的十年里，物联网设备预计将使移动和PC设备相形见绌，这意味着我们需要一种新型的网络解决方案来处理如此多的数据。边缘计算被认为是一种进化，将使计算和存储更接近终端。因此，电力智能电表或闭路电视系统不需要连续的互联网连接即可运行。通过在边缘处理传入数据，需要将更少的信息发送到云端并返回。这也大大减少了处理延迟。’”Supermicro物联网副总裁MichaelClegg说。“一个很好的类比是一家受欢迎的披萨餐厅，它在更多地点开设了较小的分店，因为它在主要地点烤制的馅饼在运送给远方顾客的途中变冷了。”根据Gartner的调查，到2023年，50%的大型企业将部署至少6个边缘计算用例，而2019年这一比例仅为1%。探索的大量增加和实施将导致边缘计算量激增收集的数据。幸运的是，边缘计算在这方面也有帮助，因为它能够分析和过滤原始数据集，并仅将有价值的信息发送回数据中心。这应该使网络成本比以前更低，同时保持数据质量或范围。通过使用人工智能，这一价值得到了复合，因为可以部署ML模型来提高过滤器的质量。根据Gartner的一份报告，公用事业、物理安全和汽车预计将成为2020年商业物联网部署增长最快的三个领域。如果没有边缘计算，则存在物联网数据被拦截的安全风险，尤其是如果所有原始数据都被拦截直接迁移到数据中心。它还可能使许多用例在财务上不可行，因为企业将不得不向主要云提供商支付巨额费用来存放数百万物联网设备的原始数据。
