通过将附近的资源分配给用户，分布式的数据中心能够改善应用程序性能以及系统健壮度。
应该将数据中心资源集中起来还是分散成微数据中心的相关讨论并不新鲜，而且不会很快有最终结论。不少大型企业将他们的远程数据中心布局集中在一个或多个中心位置，然而分散群组的数据中心提供更好的性能，提升可靠性并降低成本。
企业选择边缘计算——靠近终端用户群体的小型数据中心的目的是改善响应速度。工作人员和客户经常是在地理位置上分离的，但大家都需要快速访问数据。当信息存储在靠近用户所在地区，传送给他的速度也越快。例如，拥有网上店铺的零售商希望将其网站放在靠近其美国、俄罗斯和巴西的用户附近。
对于带宽比较敏感的信息，例如流媒体内容、医学图像或复杂的建筑图，可能降低网络响应速度，降低工作效率。将数据迁移到靠近用户的位置能解决这些问题。例如，从事模拟渲染的公司也许会将其数据中心置于靠近全国每个分支机构的附近，处理更具价值的、更占用带宽的数据，而不是将数据集中在公司的总部进行处理。
小型化还是室内化
机架大小的微数据中心单位满足需要的使用场景：远程办公、移动部署、用于军事和救援能力支持的临时IT能力。许多公司曾经对选择用小机或在户外部署这些全新的IT系统非常谨慎，宁愿选择传统大型在室内运行和紧密操控的数据中心。不过硬件供应商也在努力提升系统设计以吸引更多的用户。
在数据中心服务器市场，硬件供应商在产品的小型化和移动化方面展开竞争。老牌供应商如Dell、HP和IBM都推出了小型、轻量化和更加便携的数据中心。此外，如Elliptical Mobile Solutions、Schneider Electric还有Silicon Graphics International等供应商已经加入到新一代可独立运行的微型数据中心产品的竞争中来。
管理自己的数据中心
AOL已经进入边界计算领域。在收购了内容生产网站——如Huffington Post、Engadget以及Patch后，它需要一个更加灵活的数据中心网络，当任何特定的内容受到欢迎时，相关设备可以快速支撑服务器提升响应速度。
该公司部署的标准机架尺寸的微型数据中心，涵盖从大的中央系统，到小型的、支持远程管理的无人值守IT设备，以重塑企业的IT基础设施形态。拥有上千台虚拟机的新的高密度机房服务器是AOL内容推送网络的核心，具备迅速推送新消息的IT能力。
传统大型企业采用类似的主机代管的方法追逐与AOL同样的分散且灵活的数据中心。采用托管的方式，企业员工通常负责基础设施与不同程度的远程管理和管理员控制。采用微数据中心做法的不同之处在于，企业要自己进行运维工作。
数据中心部署方法的区别
经济性考量将影响是否将迁移数据中心到远郊。
企业部署成百上千台服务器，在同一地点购买和运营大量设备以追求成本效应。随着数据中心的增加，系统之间的连接关系也变得更加复杂。虽然硬件成本降低了，但辅助数据中心工作的成本却变得更高了。
更大、更复杂的数据中心需要更复杂和更昂贵的管理及故障排除工具。它们也占用了更多的物理空间，这也是造成不动产成本上升的原因。然而，分配IT资源到不同的地方将增加管理上的挑战，企业需要跟踪所有的基础设施和它们间的内链。随着远程站点数量的增长，精准定位任务的问题也变得更加突出。
停机时间是另一个促成系统分散部署的原因。许多公司的业务不能掉线。即使在机架上有冗余系统，冗余的电源供应能源以及其他位置的特定保障功能，集中一处的数据中心一旦遇到停机将满盘皆输。如果主系统持续处于脱机状态，整个公司站点的业务都将处于停滞状态。
通常情况下，企业有基本的备份和恢复系统，它们运行在计算机主系统上，并在附近有备份的灾难恢复。如果恶劣的天气或类似的灾害袭击该地区，可以取出主站点及其备份。
分布式数据中心的布局提供了更高的可靠性，因为主要的处理任务可以在几个站点而不是单一站点上进行。虚拟化对边缘数据的应急能力起着关键的作用。IT组织可以通过远程方式将一个虚拟化的过程从一台故障的服务器上迁移到任何同一系列的服务器上运行。一台机器的故障将不会影响整体工作负载。故障的系统会被隔离和修复，而整个环境无需停机时间。
根据Ponemon Institute LLC的调查，最常见的计划外数据中心中断的原因是不间断电源设备故障。随着中心系统变得越来越庞大和复杂，麻烦的可能性也随之增加。体积小的、分布式的数据中心则较少遇到这样的问题。
在服务器的生命周期中，企业花在其能源账单上的成本要远高于其硬件本身的价格。根据IDC的调查结果，数据中心，特别是大的核心数据中心，能够很容易地耗尽当地的电网资源。分布式的数据中心可以有效分散多个地点之间的能源使用，对电网的影响相对较小。
一处大型数据中心也可能对当地的供水造成压力。Apple公司曾与市政开发部门合作，需要将地下水钻取出来为其500000平方英尺的数据中心进行冷却。远程站点也可以需要使用水冷，但每个站点的消耗量则会低得多。
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