随着数字格局变得越来越复杂，对于各个行业的公司来说，跟上人们创建和利用越来越有价值的数据的方式的变化和发展非常重要。根据国际数据公司(IDC)的一项研究，到2020年，物联网设备创建的数据中的45%将在网络附近或边缘存储、处理、分析并采取行动。
　　这构成了传统数据中心不再是默认的数据生成原因的部分原因。在日益数据驱动的世界中，边缘计算将物理计算基础设施置于生成数据的网络边缘，在许多情况下，这些站点是很需要数据的站点。
　　边缘基础设施收集、处理和减少大量数据，然后将其发送到集中式数据中心或云计算。边缘计算仅占用很小的硬件空间，是从本地计算机到私有云和公共云的高性能桥梁。
　　持久的关系
　　许多人相信毫无疑问，物联网将需要边缘计算才能长期有效地工作。在部署机器智能和获取实时结果时，云先生固有的延迟不再减少。边缘计算可解决此问题，并通过减轻与云先生相关的延迟，它使每个行业的企业大部分都能获得颇新的物联网发展。
　　拥有远程站点(如工业、金融、零售和远程办公室分支办公室(robo))的行业将特别受益于利用边缘计算的能力。例如，在零售业，零售商需要可靠的计算，能够为销售点、库存管理和安全应用程序提供很大的正常运行时间，这些应用程序适用于其网络边缘的众多商店位置。拥有多个分支机构的银行和其他金融机构也需要可靠的计算来支持快速、关键业务的交易。
　　物联网设备会创建大量数据，边缘计算在快速有效地处理很多数据方面继续发挥着重要作用。仅当该数据到云计算的通信可能不可靠或不够有效时，这一要求才可能变得更加明显。
　　当涉及到机器人部署时，小型分支位置越来越多地运行核心任务关键型应用程序的基础设施须进行改进，以匹配这些工作负载的关键性质。
　　边缘计算站点的需求通常是非常具体的，并且比主要数据中心站点需要的部署要小得多。许多组织可能拥有数十个或数百个较小的边缘计算站点，他们无力为每个站点部署复杂而昂贵的IT基础设施。
　　如何接近边缘计算
　　随着组织在边缘上越来越多地运行关键应用程序，其需求越来越接近数据中心的需求。高可用性、安全性、可扩展性、弹性和人力IT资源可以轻松地部署在数据中心中，但是企业如何解决应用程序和基础架构的重要性以及在边缘计算上支持它们的IT之间日益增长的差距?
　　边缘计算系统须更可靠、价格可承受、具有自我修复功能、高性能、高效且易于部署和使用，以支持很少或没有现场IT员工的关键应用程序。在许多情况下，要使应用程序在没有专职IT员工到场的情况下仍能正常运行，边缘计算系统就需要自动化，以消除那些人为错误可能导致问题的繁琐的人工IT任务。
　　需要注意的因素
　　自动化通过监视复杂的系统故障状况，并通过自动操作对其进行纠正来使系统继续运行。这消除了导致系统脱机并需要IT员工到现场使其恢复在线状态的停机时间。即使硬件组件发生故障，自动化也可以将应用程序工作负载转移到冗余硬件组件以继续运行。
　　拥有数百个站点的企业无法花数周的时间向每个站点部署复杂的硬件，因此边缘计算基础设施系统需要易于部署和管理。他们需要能够插入基础设施，使系统联机并远程管理未来的站点。基础设施越复杂，他们将花费更多的时间来部署和管理它。
 
　　边缘计算系统应该需要尽可能少的管理。它们需要自我修复，以便为应用程序提供高可用性，而不需要IT人员资源，并具有自动错误检测、缓解和更正功能。管理任务应该能够远程轻松地执行。此外，根据边缘位置的要求，这些系统应该可以扩展或缩减，以使组织不会为不需要的资源承担过多的开销。