边缘计算为工程师们提供了一个全新的计算模式，我们看到了低延迟、高可靠性的物联网设备能够将云计算的最优特性与本地处理相结合。安全性导引和根源可靠性等硬件安全特性将成为保护设备的关键技术，其中包括AI引擎等，可以让设备在本地完成大部分数据处理。然而，尽管边缘计算工程设计者提供了很多安全好处，但它们仍需要仔细考虑其设备如何处理敏感数据、如何可能被恶意使用，以及它们如何在一个更加相互关联的未来中为世界舞台作出贡献。
在设备上本地处理数据本身也意味着延迟大大降低，这对需要快速产生结果的应用程序(例如自动驾驶汽车)非常有用。处理数据的能力也减少了对持续因特网连接的需求，这有助于提高设计的可靠性。世界上很多地方仍然受到因特网可靠性的影响，因特网的速度可能会有大的波动。边缘计算的使用帮助增加了本地网络的可用带宽，从而改进了其他服务，例如本地服务器和其他物联网设备，从而增加了单个网络设备的最大数量(因此可以整合更多的物联网设备)。
边计算的缺点。
尽管单片机的成本不断降低，性能也得到了显著的改善，但是它们的价格仍然比便宜的单片机要高，这使低端的微处理器更适合大批量生产的设备。规则的引入还使得中端设备更难拥有高级功能所需的处理能力，因为它们可能缺乏硬件安全，因此将它们暴露在外。与此同时，现代产品对人工智能的需求也进一步限制了工程师在物联网设备上使用人工智能引擎来有效地选择边缘计算神经网络。
