事物互联网与连接的设备从智能灯和烤箱的连接到工业分析数据捕获设备逐渐增长。到2025年，预计将有41.6亿连接的物联网设备，产生79.4 zettabytes.（ZB）数据，根据IDC。相比之下，一个Zettabyte大约十亿岁。
在物联网的早期，大多数设备会将收集到的所有数据发送到云端进行分析。然而，当您开始尝试向云发送数万亿字节的数据时，数据管道开始变得有点堵塞。这就是边缘计算的作用所在——它帮助物联网设备在本地处理一些数据，而不是在将数据发送到云之前，或有时代替它们。这就是这个名字的由来——数据是在您自己的网络的“边缘”处理的，而不是发送出去。
边缘计算在当前的物联网景观中提供各种目的。这个分布式，本地计算范例将物联网设备从延迟和连接问题中解放出来否则，一些物联网应用就不可能实现。这一关键技术构成了包括分类数据、需要实时或低延迟决策的物联网应用的主干，这些应用发生在云连接空闲或完全不可用的环境中，特别是在工业物联网实现等数据量大的情况下。
由于边缘计算设备分析内部数据，因此存在零延迟，与云分析数据不同．对于精确的时间敏感任务，这可能会促进或破坏物联网设备的功能。边缘计算是一种计算效率高、安全、私有、经济的方式，可以大规模利用物联网，而不会冒数据泄露或网络过载的风险。此外，边缘计算为关键任务提供了弹性和冗余层。因为这个过程是分布式的。不是集中在一个系统上——如果有什么东西坏了，业务仍然可以不间断地继续，而坏的元素是固定的。
这并不是说边缘计算不能与基于云的分析协同工作——它绝对可以，而且经常可以。在这些情况下，边缘计算可以提供一些实时数据，并过滤随时间上载到云中的数据，以便在更深入或更复杂的分析技术中使用。
在工业物联网场景中，例如在生产车间，边缘计算对于减少停机或数据泄露的风险以及更有效地管理大量数据非常重要。对于使用边缘计算的制造商来说，低延迟是工人安全的一大福音。例如，如果从数据适配器收集的信息显示了细微的异常——例如。闲聊——这可能表明应力断裂或其他形式的短期故障，一台机器可以立即关闭，而不是等待云分析，后者的延迟可能导致停机和报废零件。
简而言之，边缘计算分析了本地网络-VS边缘的IOT设备中的一些数据。将其传输到云 - 以更快，冗余，连接 - 不可止结的IOT处理，即易于扩展。
边缘是IOT的关键组件，有助于降低延迟并提高可靠性。
在许多方面，物联网边缘计算平台与云计算平台非常相似，只是更接近于应用程序。
Edge平台允许用户从plc、数字控制系统、传感器或历史学家等工业系统收集数据，并在本地数据基础上运行应用程序，如事件处理、预测分析、机器学习模型等，所有这些都是离线首次部署。”埃里克·福格,MachineMetrics
随着AI和机器学习与业务运营变得更深入地集成，与较慢的云替代方案相比，更快地检索和利用数据的能力将会增加好处。这几乎总是导致速度，定制和熟练枢转的世界中具有竞争优势。
Machinimetrics Edge Platform.能够：
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