Datamengden vokser, men med ulike krav til prosessorkraft, latens eller nærhet, som krever at ulike segmenter håndterer dataene. Etter hvert som behovene endrer seg, vil veksten i datasentre skalere tilsvarende, på grunn av distribuerte arbeidsbelastninger, tung og mindre datatetthet for store og mellomstore selskaper, og behov for overføring mellom disse punktene. Denne robuste etterspørselen etter spesialisert databehandling inkluderer teknologier som utvidet virkelighet, virtuell virkelighet, intelligent produksjon, spilling og mer, hver med sine egne behov.

Selv om utvidet virkelighet og virtuell virkelighet kan omfatte arbeids- og spillverdenen, fører tingenes internett (IoT) også til fortsatt arbeidsbelastning fra usannsynlige steder. Selv om det er et attraktivt motebegrep, innebærer IoT ganske enkelt å plassere brikker i enheter som tidligere ikke var tilkoblet, fra husholdningsapparater som kjøleskap og ovner til tunge industrielle applikasjoner i roboter og samlebånd. I hjemmebruk er disse apparatene (og sikkerhetssystemer, belysning og så videre) nå tilgjengelige på en huseiers smarttelefon, ofte gjennom en spesialisert applikasjon som igjen trenger sin egen økte båndbredde. En blanding av infrastrukturløsninger er involvert, inkludert lokale mobilnettverk for brukeren når man er borte fra hjemmet, lokale datasentre i storbyområder for rask respons og potensielt eksterne datasentre for tett prosessering og analyse. For produksjon gir lokale nettverk i bygninger varsler om umiddelbare stopp eller reparasjoner, med tung analyse behandlet utenfor stedet. Alle applikasjoner vil sannsynligvis dra nytte av å bruke en stor skyplattform for utrulling, skalerbarhet og oppetid.
Selv om fordelen er spesielt spennende for disse bruksområdene, kan man forvente vekst i mange nye teknologier for underholdning, transport, produksjon og mer, ettersom bruksområdene som utvidet virkelighet sprer seg til andre bransjer. Etter hvert som dataforbruket øker, må kapasiteter på tvers av datasentre, fiber og annen infrastruktur skaleres effektivt.