Azure IoT Edge主要是把雲端的智慧擴充到邊緣裝置，這項服務能夠將部份的工作負載移至Edge，如此一來，裝置就能以較少的時間將訊息傳送至雲端，並且更快速地變更狀態。
儘管在物聯網的世界中，邊緣運算（Edge Computing）已被視為重要的一環，但不可否認地，各界對於邊緣運算的定義仍有各自不同的解讀，部份公司從網路的角度切入，有些則是從資料中心的觀點來看待，對於微軟而言，邊緣運算是雲的延伸，而且是被賦予智慧的邊緣。
微軟雲計算事業部物聯網方案經理陳樹榮指出，邊緣（Edge）的概念早已存在多年，微軟並非初次投入這個領域，早在2016年，微軟便與合作夥伴攜手推出物聯網閘道器開發整合套件，在更早之前，微軟在嵌入式系統市場便已累積了許多經驗，「不少企業在物聯網實踐的過程中遇到許多雲端無法解決的挑戰，這也是促使微軟決定推展Azure IoT Edge平台的原因之一；想要把雲端的能力發揮到最好，雲端必須與邊緣進行配對、互補，有些服務由雲端提供，而有些分析、處理則直接在邊緣解決。」
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| ▲ Azure IoT Edge主要是把雲端的智慧擴充到邊緣裝置，但是想要連接、監控並且管理成千上百個IoT裝置或資產時，就必須仰賴Azure IoT Hub。資料可以透過IoT Hub傳送至Azure雲端平台上，而IoT裝置的功能設定和管理也可以透過IoT Hub來完成。（資料來源：微軟） |
現今處於技術公開預覽階段的Azure IoT Edge平台，主要是由三個元件組成，一是IoT Edge模組（Module），以容器的形式提供了包含AI工具包、串流分析（Stream Analytics）、機器學習以及函式庫等等，除了Azure服務之外，也能搭配第三方服務或是企業自行撰寫的程式。第二個元件是IoT Edge Runtime，主要是用於確保IoT Edge模組的執行，並且把模組的健康情況回報到雲端，以進行遠端監視。第三個元件則是以雲端為基礎的UI介面，讓企業可以在遠端監視以及管理IoT Edge裝置。
「目前在邊緣運算市場上，企業在IoT Edge領域中確實有多種選擇，然而微軟一直強調的是相同的開發環境，由於許多解決方案只支援Python語言，當這些編寫好的模型要套用到IoT Edge裝置時，因為使用的程式語言不同，就必須再重新編寫一次，就等於要維護兩套不同的系統與開發語言，非常麻煩。」他提到，微軟提供SDK支援多種作業系統，例如Linux、Windows等作業系統，而且支援多種程式設計語言，包含C、Node.js、Java、Microsoft .NET以及Python等等，讓企業可以在熟悉的工具和語言中輕鬆地進行IoT開發，而且還可以將這些資訊派發到各種不同的裝置。
陳樹榮認為，並非所有的應用情境都需要使用到邊緣運算，如果遇到腹地很廣、大量的資料量或是無法接受傳輸延遲等情況下才要考慮，否則一般的端對雲的架構就足以因應所需。