边缘计算工具源于另一个领域，它是针对软件和计算机工程师的。近来，包括云开发人员、数据工程师和数据科学家在内的其他人开始参与其中。

一体化的数据驱动。

通过公共数据获取洞察的需求，用来收集、发布和分析数据的工具被强制融合——这种融合需要应用OT和IT。一开始，IT开发人员认为所有的分析都会转移到云中去，在那里，一个巨大的开放源码社区产生了一系列非常适合分析大型数据集的工具。很多公司都是从这个目标出发，但是结果往往并不理想。

边缘计算应用程序在24小时运行的机器中生成大量“小数据”。总而言之，一个工业设施所能创造的“大数据”远远超过消费者应用，甚至是那些拥有数百万用户的应用。

大量的行业“小数据”源汇集成了整个行业的“大数据”，其数据量很容易超过典型消费者所使用的数据量。一些边缘计算应用，比如历史数据库，已经发展到通过内建压缩算法和非常高速的索引数据存取来高效地存储这些数据。把这么多的数据传输到云中并存储起来是非常麻烦和昂贵的。传统的云计算软件工具在存储和访问速度方面效率很低，因此，同样，与基于云计算的数据的交互也很少被用于分析一台机器的数据集。

另外一方面，边缘计算工具使用软件基础结构内建的并行计算技术，可以更高效地分析整个资产数据的大型数据集。处理性能的挑战通常都很简单，只需在系统中添加一个额外的服务器。与此类似，基础架构旨在为所有用户提供信息，因为它们结合了浏览器、网络服务器和移动设备，为人们提供信息，而无需考虑地理位置。

最终，边缘计算应用程序经常要求系统始终持续运行，因为任何故障都可能导致设备和生产停机。而基于IT的云应用通常能够以部分连接模式运行，使用可用的计算和连接资源。