边缘计算是一个新兴领域，但它有几个明显的优势：
1、实时或快速数据处理和分析：数据处理比外部数据中心或云更接近数据源，因此可以减少延迟。
2、降低成本：与云和数据中心网络相比，本地设备数据管理解决方案的成本更低。
3、网络流量减少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增长。因此，网络带宽有限，云无法承受，这可能会导致更大的数据瓶颈。
4、提高应用程序效率：减少延迟，使应用程序运行更快、更高效。
削弱云的作用也将减少单一故障的可能性。
例如，使用中央云存储数据的公司在云故障后无法使用数据，直到问题得到解决。该公司可能遭受严重的业务损失。
2016年，Salesforce在北美的14家门店（也称为NA14）下线超过24小时。由于客户无法访问从电话号码到电子邮件的用户数据，业务严重中断。
从那时起，Salesforce将物联网云转移到了亚马逊AWS，但这一失败凸显了它的一个主要缺点，即它只依赖云。
减少对云的依赖也意味着一些设备可以稳定地离线工作，这在互联网连接有限的地区尤其有用。无论是在一些互联网服务严重不足的地区，还是在偏远地区，如油田，通常无法访问。
边缘计算的另一个主要优势是安全性和合规性，这一点尤为重要，因为政府越来越关注企业如何使用消费者数据。
例如，欧盟（EU）最近实施的《通用数据保护条例》（GDPR）旨在保护个人数据免受滥用。
边缘设备可以在本地收集和处理数据，因此无需将数据传输到云。因此，重要信息不需要通过网络进行管理。因此，如果云受到网络攻击，其影响不会太大。
边缘计算还提供了新网络设备和现有设备之间的互操作性。它将现有系统使用的通信协议转换为现代网络设备可以理解的语言。这意味着传统工业工厂可以无缝高效地连接到现代物联网平台。
