边缘计算正在部署在几乎每个行业，由物联网（物联网）数据的收集和驱动的大量业务案例，边缘计算可以应用。然而，公司仍然很难扩展、管理、保护和自动化边缘和物联网过程。
Red Hat的主要产品经理Jaromir Coufal说：“我们现在所知道的是，在边缘计算方面出现了三种主要的采用模式。
“首先是在远程办公室部署边缘计算，比如在沃尔玛或星巴克商店的分销。第二个例子是telcos部署具有多层移动计算基础设施的无线电网络。第三是在企业边缘使用物联网和其他设备，例如在装有传感器的制造工厂中。
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无论部署的风格如何，各行各业都面临着挑战，因为它们将更多的计算置于边缘。这些挑战之一是规模。
库法尔说：“当你有数百或数千个位置时，当你继续在边缘扩展计算时，管理所有这些计算是一个挑战。””对于大量参与物联网的组织来说，有些情况下，这些企业可以发现自己需要管理数百万个不同的端点。这就是你需要尽可能多地自动化操作的地方，这样就不需要人类来管理日常活动了。”
要实现自动化，您需要专家设置自动化执行的规则并监视自动化。
在更传统的数据中心时代，这些基础设施管理任务往往落到系统程序员身上；然而，今天，鉴于需要扩大网络规模，以控制组织在边缘部署的所有端点，因此在网络技能方面有了新的和新的需求。
库法尔说：“网络技能在边缘是很重要的，因为你需要高技能的人来做决定，比如他们是想部署一个大网络还是一系列较小的专业网络。“这些相同的网络架构师需要就他们所管理的不同网络中哪些应该联合起来进行信息交换，哪些应该分开。在许多情况下，业务安全和信息交流的要求将决定这一点。
库法尔建议，当涉及到在企业的边缘部署计算时，组织应该采取一种有节制的方法。
他说：“这意味着将部分应用程序推到你公司的边缘，但不一定是所有的东西。“你可以计划以后再扩大规模。”
强调边缘需要的安全性也很重要，因为最终用户人员，而不一定是IT人员，将运行和维护这种边缘计算的大部分。
最后，带宽是一个问题。如果您可以将数据和应用程序的子集放置在边缘，数据的处理以及从点到点传输的数据将更快。
库法尔说：“没有一种适合每家公司的边缘计算方法。“但一个很好的经验法则是，你把计算集中在你能做的地方，然后在你必须做的地方分发。您越能集中数据，就越能减少风险和延迟，因此您希望彻底评估用例及其好处，以确认边缘部署是最好的。换句话说，不要只做边缘的边缘。”