エッジ分析
従来の分析システムでは、全データを分析処理専用の中央サーバーに流し込む“集中処理方法”を用いていました。
こういったソリューションには、処理可能なリソース量が多い一方、デジタルトランスフォーメーションでの拡張性という点で二つの大きな障壁があります。
高帯域幅要件
無人システム分析の殆どはコンピュータービジョン （又は高帯域幅の他形式データ） を基にしており、中央処理で使用するためには各無人システムから高帯域データストリームを伝送する必要があります。
このため、特に無人システムの数が増えるとネットワークインフラに深刻な負荷がかかります。
高処理要件
小規模であれば、専用分析サーバーの処理リソースの可用性は高いです。
規模が大きくなるに従い、特に並行処理を行う場合には処理リソースが減少します。
スケールアップするには、高価なハイスペックリソースサーバーへ多く投資をすることになります。
強力・低コスト・エネルギー効率の高いプロセッサの登場により、組み込みシステムに分析性能の搭載が実現可能になりました。
無人システムなどのネットワークエッジにおけるデータ処理能力により、デジタルトランスフォーメーションに有用な高スケーラブル分散コンピューティングアーキテクチャを提供し、自動性・自律性・グループ連携において開発ポテンシャルの高い無人システムのインテリジェンスレベルを引き上げます。
さらに、分析処理のために高帯域データ伝送を行う必要もありません。
代わりに、発見した錆や腐食のスナップ写真などを含む低帯域処理データと各メタデータ （GPS、タイムスタンプなど）を一緒に転送し、処理、取り込みを行います。
無人システムには処理に必要なリソースはすでに搭載してあるため、デジタルブループリントを拡張する追加投資の必要はありません。