在很多情况下，较旧的电子邮件将花费较长时间才能打开。其解释是组成每个消息的数据被存储在不同的位置。例如，较新的一个邮件可以放在网络边缘的一个本地化的微型数据中心，这在物理上距离人们很近。而较旧的邮件则会被存档到数百甚至数千公里外的超大规模设施。
接近问题
超大规模数据中心具有诸多优势，如规模经济、高可用性和可靠性。但但是，可能需要牺牲一点时间。相比之下边缘数据中心的尺寸和规模并不像其大型数据中心那样大。然而，它将受益于类似级别的安全性和可用性，以及与云中托管的关键应用程序相比，可缩短响应时间。
有趣的是数据中心市场和其连接基础设施网络的发展。如今，许多区域或超大规模数据中心都包含重要的归档信息，同时为许多当今的智能设备用户提供大量的空间和服务。主机托管数据中心的分布更集中，可以辅助云计算的工作。数据的生产和处理最接近边缘数据中心，可以为客户提供最快的连接性和最低的延迟。
网络边缘正在产生最大和最迅速的技术变化。其部分原因在于：复杂性增加，嵌入式传感器的激增，为物联网未来提供智能，以及为数据密集型应用提供必要的带宽和低延迟基础设施。
以自动驾驶汽车或无人驾驶汽车为例。许多人预测这项技术将在短时间内成为商业现实。但考虑数据要求;典型的自动驾驶汽车以750MB/秒的速率生成数据。这就像2666人同时使用互联网！同时将两辆或三辆这样的汽车在同一条路上行驶，很容易看出数据吞吐量将有多大。
自动驾驶汽车“正常驾驶”的行为需要技巧、复杂性和决策。因此，在每辆车上复制这些过程所需的计算能力，其必须在决策速度和对驾驶环境内外事件发生的任何计划外后果的反应方面与人脑匹配。
除了任何通过周围网络和本地化边缘数据中心传输的信息之外，所有这些决策都将不可避免地产生大量数据。
作为乘客，必须提出这个问题，是否真的希望将所有这些数据发送到数百公里外的超大规模设施进行处理？人们能够多快依靠正在做出的自主决策，是否需要延迟或花费更多时间让重要数据达到临界使用点？
更快的网络基础设施
据说5G技术的推出将提高数据传输的速度，因此有可能更快地推动边缘计算设备的增长，并有充分的理由。但是，如果周围的基础设施仍然堵塞和过时，并且无法执行最基本的功能，则无法更快地传输信息。
英特尔公司曾经估计，一辆自动驾驶汽车每天将产生4000GB数据，这将导致人们不可避免地认识到，不仅需要一个更好的连接网络的数据中心，能够以最小的延迟传输关键数据，还需要更大的存储空间阵列和计算能力，因为人们正朝着更多服务驱动和基于分析的预测性未来迈进。
如果自动驾驶车辆也被视为一个边缘数据中心，则会增加对话的复杂性。同样，一个单一的结果仍然清晰;对于数据处理尽可能接近操作点而言至关重要，以便将决策制定的延迟和速度保持在绝对最低水平，而不会牺牲可靠性和可用性。
因此，主要处理此类应用程序的数据中心必须将本地最小的数据中心的响应速度与超大规模设施的“5个9”的最大可靠性结合起来。这需要一个整合的具有更好连接的设施网络，其基础设施的方法实际上是现代数字化世界的最关键组成部分。
无人驾驶汽车可能是驱动对更复杂的边缘数据中心需求的最令人兴奋的技术之一，但还有许多其他技术，如无人机，AR/VR应用程序等。但是，数据生成将受机器对机器应用程序的支配。物联网方面如今已经采用近100亿个连接设备，思科公司估计很快可能会有500甚至1000亿个物联网设备。
另外还有一股新的数据收集力量，数据中心行业必须适应其需求。因此，超大规模、集中化、本地化的数据中心的三层模式将保持不变，但其个别部分（特别是边缘计算部分）的构成将不得不随着更高层次的复杂性发展而发生戏剧性变化。
