边缘计算能够分析和过滤原始数据集，并且仅将有价值的信息发送回云或数据中心。

几乎所有工业领域都已开始引入物联网(IoT)设备，预计将有58亿个终端投入使用。

在未来十年中，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，它将使计算和存储更接近终点。因此，电力智能电表或CCTV系统无需连续连接互联网即可运行。

通过在边缘处理传入的数据，更少的信息需要发送到云中并返回。这也大大减少了处理延迟。

''Supermicro物联网副总裁MichaelClegg说道。“一个很好的类比是一家受欢迎的披萨餐厅，因为它在主要地点烘焙的馅饼在派往远方顾客的路上变冷，因此它在更多地区开设了较小的分支机构。”

根据Gartner的调查，到2023年，将有50%的大企业部署至少六个边缘计算用例，而在2019年，这一比例仅为1%。探索的大量增加和实施将导致收集的数据量激增。

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，并且仅将有价值的信息发送回数据中心。

在保持数据质量或范围的同时，这应该使网络成本比以前低。通过使用人工智能，这个值是复合的，因为可以部署ML模型来提高过滤器的质量。

根据Gartner的报告，公用事业、物理安全和汽车领域预计将成为2020年商用IoT部署中增长最快的三个领域。

如果不使用边缘计算，则存在物联网数据被截获的安全风险，尤其是当所有原始数据直接移动到数据中心时。

这也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容纳数百万个IoT设备的原始数据。