我们生活在一个日益受数据驱动的世界中。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，这些站点是最需要数据的地方。
由于只有很小的硬件占用空间，边缘的基础设施可以收集、处理和减少可以上传到集中式数据中心或云的大量数据。边缘计算充当从本地计算机到私有云和公共云的高性能桥梁。
国内物联网卡供应平台物联卡商城表示，有一个强有力的论据可以说，根据定义，物联网将需要边缘计算才能有效运作并实现其长期潜力。边缘计算可以通过减少与云相关的延迟，确保最新的物联网开发可供各行各业的企业使用。
它对于任何具有远程站点的行业尤其有用，例如零售、金融、工业。在零售业中，零售商需要可靠的计算，这种计算可以为其网络边缘上的众多商店位置提供销售点、库存管理和安全应用的最大正常运行时间。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的业务关键型交易。
边缘计算在物联网设备的持续部署中发挥着重要作用，是处理其快速有效生成的大量数据的最有效手段。
但是，随着许多应用程序在边缘运行变得像数据中心那样重要，企业如何匹配数据中心中的弹性、可伸缩性、安全性、高可用性和人力资源？它们如何解决应用程序的重要性与支持它们的基础架构和IT之间不断增长的不匹配问题？
为了支持很少或根本没有现场IT人员的关键应用程序，边缘计算系统必须更可靠、易于部署、高可用性、高效率、高性能、自我修复和经济实惠。在许多情况下，为了使应用程序在没有专用IT人员的情况下运行，系统需要自动化，以消除人为错误可能导致问题的普通手动IT任务。
自动化还通过监视复杂的系统故障情况并采取自动操作来纠正这些条件，从而使系统保持运行。这消除了系统脱机所需的停机时间，并且需要IT员工到现场将其重新联机。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备用的硬件组件以继续运行
边缘计算基础架构系统需要易于部署和管理，因为拥有数百个站点的企业无法花费数周时间将复杂硬件部署到每个站点。他们需要能够插入基础设施，将系统联机并远程管理未来的站点。基础架构越复杂，部署和管理它们的时间就越多。
边缘计算系统也应尽可能少地运行。他们需要进行自我修复，以便为应用程序提供高可用性，而无需IT人员资源，并具有自动错误检测，缓解和纠正功能。管理任务应该能够远程轻松地执行。此外，这些系统应根据边缘位置的要求进行上下扩展，以确保企业不会因为不需要的资源而承受过多的开销。
