透过适当的架构配置，资料采集与监控(supervisory control and data acquisition；SCADA)将可成为先进边缘运算系统关键的一部分，一方面为云端系统提供有用的讯息，另一方面也为本地用户提供更多智能资源。

　　根据报导，在工业物联网(IIoT)环境中，SCADA系统的位置往往邻近PLC、传感器等资料源头，而其本身也常被其它企业系统视为重要的资料来源。

　　一般企业可透过云端服务，以合理的价格取得所需的运算能力，但由于工业系统对于延迟与可用性都有很高的要求，因此并无法轻易的转移至云端，SCADA短时间内也会是如此。

　　SCADA可透过几种不同的架构，在开放源码软件、平价硬件、低廉的云端成本与大量客制化的基础上，充分发挥边缘运算的优势。

　　例如，SCADA系统可作为云端机器学习架构的一个讯息来源。在此架构中，训练将在云端完成，而侦测工作与警示功能则可留在边缘，一旦侦测到可能发生的故障，就可直接通知SCADA系统，向操作员提出警告。

　　尽管SCADA系统尚不能运行TensorFlow这类软件，但只要透过开放源码软件，就可在既有的硬件、网络上，打造上述的架构。在此同时，