微軟將進一步加強邊緣裝置端的資料存取效率，藉此讓邊緣裝置運算也能銜接Azure SQL資料庫與SQL Server運算能力。另外，藉由IoT Plug and Play應用項目，更可讓物聯網裝置更容易與雲端服務連接運作，無需像以往必須搭配特別撰寫軟體系統進行串接，進而可加快物聯網裝置佈署效率。
針對去年大幅度提倡的邊緣運算，微軟稍早宣布針對物聯網裝置帶動的邊緣運算需求，分別提出Azure SQL Database Edge，以及IoT Plug and Play應用項目，另外也針對人工智慧運算應用加強Azure感知服務，並且進一步簡化機器學習應用模式，讓開發者能更容易在FPGA架構、ONNX執行緒，或是在NVIDIA TensorRT、Intel nGraph推理環境下建構反應更快的人工智慧系統。
由於邊緣運算成微軟目前雲端應用重點項目，同時在接下來的5G連網應用時代即將有更多裝置彼此連接，因此更凸顯邊緣運算的重要性，而非僅只是仰賴雲端運算整合應用。
在此次公布的Azure SQL Database Edge中，微軟將進一步加強邊緣裝置端的資料存取效率，藉此讓邊緣裝置運算也能銜接Azure SQL資料庫與SQL Server運算能力。另外，藉由IoT Plug and Play應用項目，更可讓物聯網裝置更容易與雲端服務連接運作，無需像以往必須搭配特別撰寫軟體系統進行串接，進而可加快物聯網裝置佈署效率。
而在採用相同架構設計之下，開發者也能更容易將服務從雲端佈署到邊緣裝置，同時僅需藉由相同開發工具完成從雲到端的所有服務建置，除了可讓物聯網服務規模擴大之外，更能將鞮物平台維護難度。
除此之外，微軟也將擴展Azure雲端服務平台與機器學習應用項目，其中包含將Azure DevOps與MLOps功能整合，藉此提昇端到端的機器學習自動化準確度，更可在硬體加速模式下建構FPGA架構、ONNX執行緒，或是在NVIDIA TensorRT、Intel nGraph推理環境下建構反應更快的人工智慧系統。
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