微软在今年Build开发者大会上，不再像往年只聚焦在推出云端运算IoT新服务，更开始积极往边缘运算靠拢，甚至还 推出了 全新Azure IoT Edge服务，开始将机器学习、进阶分析及AI服务，带向更靠近资料源的前端IoT装置上，以减少资料传输云端往反的延迟时间，而不用事事靠云端。不过目前这项服务还只是预览版，未来Azure IoT Edge推出后也将优先应用在需要即时分析和处理的工业IoT应用上，如工厂产线设备故障回报等。

不同以前云端时代，运算分析工作都是传送到云端上才进行处理，近2年逐渐兴起了一股Edge Computing的风潮，强调要让运算离资料源越近越好，可以直接就近在更靠近资料源所在的Edge端处理，如IoT装置或闸道器等，以减少资料传输往返的延迟等待时间。而在边缘运算起飞之际，一些主要云端大厂，如亚马逊、微软、IBM等，也积极展开各自布局，打算将云端触手更进一步延伸到边缘运算。

微软今日在Build开发者大会推出的Azure IoT Edge预览版服务，也开始将原本Azure的AI能力带到IoT装置上，可以就近在前端IoT装置上使用微软进阶分析及AI服务工具进行处理，而不用等待将资料回传到云端处理的这段延迟时间，以加快资料处理动作。除了不久前已提供能在Edge端装置上使用的Azure 串流分析工具外，这次Azure IoT Edge服务还新增了包括有Azure机器学习、微软AI认知服务，以及其他相关Azure功能等，让开发者可以就近在前端IoT装置上开发新应用，当将更多AI功能集中在前端处理，也能因应未来需要更多即时分析和处理能力的IoT应用上，如自驾车、AR应用等。IoT装置将变得更聪明。

Azure IoT Edge也可以同时在以Windows或Linux为主的开发板上执行，即使是内存容量只有128MB大小的Raspberry Pi单板电脑也能用。Azure IoT Edge也能与Azure IoT Hub结合，所有这些IoT Edge设备都可以从Azure IoT Hub集中管理，并也可以使用如微软Visual Studio等各种开发工具，来协助开发人员开发各种物联网应用，并也支持多个开发语言环境，包括C、 Node.js、 Java、 Microsoft .NET及 Python等，开发者在云端上编写模型来建立及测试IoT应用环境后，可以直接套用到IoT装置上，而不需要再重新编写应用模型。

微软表示，Azure IoT Edge在程式和服务之间也提供了一个更容易管理协作 的方式，以便于可以更安全的将AI能力从云端带向Edge端的IoT装置，此外也更容易整合Microsoft Azure服务及其他第3方应用服务，或是可以依照企业的业务逻辑来打造客制化的IoT应用，以扩展现有的服务，另外企业可以透过从IoT装置或感测器所搜集的数据资料，就近在本地端来处理，也能同时利用云端来安全管理这些IoT装置。

微软执行长Satya Nadella在Build开发者大会上，也首度展示了将Azure IoT Edge运用在瑞典一家大型金属切削刀具制造商Sandvik Coromant的工厂设备端，来缩短侦测故障设备的反应时间。

微软Azure IoT合伙董事Sam George也表示，将运算更靠近IoT装置端，不只能加快资料处理且更即时进行装置之间的沟通，即使是遇到网路中断也能够在Edge端的装置上先作处理，等待网路恢复后再将资料回传到后端，而透过Azure IoT Edge，不只能将所有资料先在Edge端预先处理，未来还能只针对重要关键资料进行回传，藉此降低资料传输云端往返而产生频宽传输成本，也能够帮助公司管理者更快下达决策。