愈来愈多的“联接”设备造成了太多的数据，伴随着物联网技术(IoT)技术性和测试用例在未来两年的发展趋势，这类状况将继续存在。依据科学研究企业Gartner的数据，到2020年，将有高达两百亿台联接设备为每名客户形成数十亿字节数的数据。这种设备不仅是智能机或笔记本，还包含连接网络轿车，自动售卖机，智能化可配戴设备，手术治疗医用机器人这些。
由成千上万种类的该类设备形成的很多数据必须将消息推送到集中型云以开展保存(数据管理方法)，分析和管理决策。随后，再将分析的数据結果传到设备。这类数据的来回耗费了很多互联网基础设施建设和云基础设施建设资源，更加增加了延迟时间和网络带宽耗费难题，进而危害重要日常任务物联网技术应用。比如，在无人驾驶的联接车里，每小时生成了很多数据，数据务必上传到云端，开展分析，并将命令推送回轿车。低延迟时间或资源拥堵很有可能会延迟对车的回应，比较严重时很有可能造成道路交通事故。
这就是边缘计算的立足之地。边缘计算系统架构可用以提升云计算系统，便于在互联网边缘实行数据解决和分析，更贴近数据源。根据这类方式 ，能够 在设备自身周边搜集和解决数据，而不是将数据发送至云或数据管理中心。
