物聯網和邊緣計算
即時獲取見解
在邊緣實現即時分析之所以在現在和未來可行甚至可能成為首選，是由實現人工智慧和機器學習 (ML) 的發展潮流決定的。人工智慧和機器學習的功能正變得越來越複雜、用途越來越廣泛且越來越精密，能夠在邊緣、集線器，並且最終在雲端對物聯網收集的資料進行即時分析，獲取更多價值。資料可以傳送至雲端，並在此處由機器學習和人工智慧監視其特徵並進行訓練，從而逐漸從大量資料集中獲取見解。
資料來源：未開發的資料 - 從邊緣和雲端的物聯網資料中獲取更多價值，Western Digital 的 Christopher Bergey (Western Digital 部落格，5/6/18)
發揮邊緣資料的力量和潛力
Western Digital 提供從裝置到系統再到平台的全面產品組合，旨在發揮由物聯網和邊緣運算所驅動資料的力量和潛力
物聯網專家同意
依據 ABI Research 的觀點，物聯網 (或整體意義上的萬物互聯) 最顯著的趨勢之一是打破了邊緣運算和雲端運算之間的平衡。早期的物聯網與其先驅 M2M 以雲端平台發揮關鍵角色並起應用推動者作用為特徵。智慧系統很大程度上依賴雲端級別的智慧，而系統包含的裝置本身相對簡單。目前，這個舊的前提正在動搖，因為邊緣級別的運算能力比雲端級別的運算能力提升得更快。
資料來源：物聯網中的邊緣分析，ABI Research，2015 年
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前瞻性聲明
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揭露資訊
1. 資料來源：Unlocking the potential of the Internet of Things (釋放物聯網的潛力)，James Manyika、Michael Chui、Peter Bisson、Jonathan Woetzel、Richard Dobbs、Jacques Bughin 和 Dan Aharon (McKinsey Global Institute，2015 年 6 月)
2. 資料來源：邊緣運算：A cheat sheet (備忘單)，Mary Shacklett (TechRepublic，2017 年 6 月 21 日)
3. 資料來源：IoT numbers vary drastically: devices and spending in 2020 (物聯網數據急劇變化：2020 年的裝置和支出)，Dennis Knacke (We Speak IoT，2017 年 10 月 6 日)
4. 資料來源：Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016 (Gartner 表示，2017 年將有 84 億台互網「事物」投入使用，比 2016 年增長 31%)，Press Release (Gartner，2017 年 2 月 7 日)
5. 資料來源：Cisco Visual Networking Index：Forecast and Methodology, 2016–2021 (預測與方法，2016 - 2021)(Cisco，2017 年 9 月 15 日)