工业云的好处，授权用户可扩展性，对机器学习算法的低成本访问，以及他们的数据的单一真理来源，已成为众所周知的。然而，边缘计算 - 这不是反对的，但与云串联有效 - 也在越来越重要。事实上，Gartner预测，将在2022年以外的数据中心或云之外创建和处理超过50％的企业生成的数据。
边缘计算是指按尽可能靠近数据创建源的智能，处理电源和通信功能的系统。这是多数的好处：在发送到云端以节省带宽之前，可以通过边缘模块聚合和过滤植物的数据;在基于云的机器学习模型上培训的复杂分析可以递送到边缘并实时应用;外部数据，如天气条件，供应链信息或实时定价可以用作缺乏云连接能力的传统控制器的I / O的源代码;可以促进多个云之间的通信。
专注于这些边缘计算的优势，戴尔技术已发布两个新的优势：
- 它的戴尔EMC流数据平台的更新版本，可以从一系列工业内容（IIOT）连接设备中的实时数据，并使用它来执行快速分析本地，同时也将历史数据传递给其他更高-level系统，如云长期存储;和
- 戴尔技术制造边缘参考架构与合作关系PTC.，并启用来自众多云系统的应用程序虚拟化。换句话说，从各种云供应商的大型聚合数据集接受的机器学习模型可以传递到低延迟应用程序的边缘，并在迭代中更新。
这两种技术都与戴尔的Apex私有云集成在一起，后者提供了一种边缘框架即服务，这意味着企业可以避开前期成本，只为他们使用的内容付费。
戴尔基础设施解决方案集团总裁兼总经理Jeff Boudreau表示:“这一优势正在迅速与数据中心和公共云竞争，因为在这些地方，组织正在获得有价值的见解。”“通过将计算、存储和分析用于创建数据，我们可以实时提供这些数据见解，并为企业创造新的机遇。”
