物聯網系統在網絡邊緣過濾，預處理和聚合數據堆。此數據通常傳輸到更高級別的霧或云平臺，執行進一步分析并根據手頭的信息做出決策。然后將這些決定傳達回邊緣，在物理世界中將它們付諸行動。

但是，這種數據分析架構充滿了挑戰。這類系統的每一層都存在網絡和存儲成本，延遲問題和安全問題。所有這些基礎設施也必須進行管理，這可能既復雜又昂貴，并且有損于公司的核心業務目標：

開發人員必須確保不會因有限或間歇性連接而導致中斷。

延遲和吞吐量延遲不會影響數據聚合和分析或相應控制功能的準確性。

端到端系統必須確保敏感和私人信息的匿名性。

對于成長型組織而言，這些障礙要求越來越多的數據分析轉移到邊緣設備。但是，這樣做會導致設備設計人員的權衡，他們必須將嵌入式系統的尺寸，功耗，散熱和成本范圍與高級數據分析的計算，存儲和網絡要求相結合。