當家電、汽車可以聯網遙控，甚至自行分析運算時，考驗就隨之產生！
無論處理速度過慢、硬體系統不同，或駭客可能入侵等問題，目前都還在尋找解方。
隨著物聯網規模的快速成長及5G時代來臨，當前雲計算集中模式，愈來愈不能滿足物聯網設備的需求，不足以即時處理和分析，由物聯網設備、車聯網及其他數字平台生成，或即將生成的數據。
在 IoT（萬物聯網）的環境運算，與在雲架構運算，主要問題及考量來自以下幾點：分散性（Distributed）、異質性（Heterogeneity）與安全性（Security）。
因為物聯網設備在物理上更加分散，目前裝置及用戶所產生的數據，多是用中心化的雲架構 （大型資料中心） 進行運算及管理，但未來5G時代到來，終端需要低時延 （low latency），而雲架構基本上沒辦法滿足這個要求。此時就必須倚賴邊緣運算（Edge Computation）。
邊緣運算是一種分布式運算概念，將服務器從集成式數據中心，移至邊緣節點上，以更接近消費者和應用所生成的數據。通過近端設備進行處理，分攤雲端運算的工作量，減少數據往返時間，因此速度變得更快，並降低網路頻寬成本。
「異質性」則是萬物聯網時代必須面對的大挑戰，因為每台設備系統可能完全不同，用途跟運算能力也不同，更不提基礎作業環境百百種，幾乎沒辦法用同一套通訊協定滿足不同裝置溝通的需求，這將大幅增加5G基網的架構設計難度。
進一步會面臨到的挑戰是設備管理，由於未來的邊緣終端會分散在世界各地，在硬體上又可能分屬不同架構，管理障礙大幅提高。目前我們看到比較可能的解決方案是透過 Decentralized Identifier （分散式身分） 技術替終端創造一個數位分身 （Digital Twins），映射到分散式帳本（DLT）上再進行管理。
