隨著越來(lái)越多的高科技公司正在尋找更簡(jiǎn)單的方法來(lái)改進(jìn)他們的解決方案并降低成本，對(duì)邊緣計(jì)算的需求仍在增加。邊緣計(jì)算有助于促進(jìn)數(shù)據(jù)解決方案，而不僅僅是依賴于集中的數(shù)據(jù)核心，而物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器設(shè)備似乎處于這種計(jì)算方法的前沿。

根據(jù)《2022年全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)分析報(bào)告》最新發(fā)布的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析，邊緣計(jì)算銷售市場(chǎng)將大幅提升，預(yù)計(jì)2030年其經(jīng)營(yíng)規(guī)模約為1559億美元，預(yù)測(cè)分析期間復(fù)合年增長(zhǎng)率約為38.9%。全世界物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器的選擇也隨之增加，到2030年，預(yù)估將超過(guò)290億。隨著這種積極可持續(xù)發(fā)展的出現(xiàn)，有必要探索物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算如何協(xié)調(diào)工作。

邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)。

邊緣計(jì)算是一種適用于機(jī)器計(jì)算數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源的計(jì)算方法，該資源適用于網(wǎng)絡(luò)邊緣或接近數(shù)據(jù)。這是一個(gè)計(jì)算模型，不需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭b遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)核心進(jìn)行修復(fù)和分析。

另一方面，物聯(lián)網(wǎng)是一組互聯(lián)的智能產(chǎn)品它們應(yīng)用傳感器、通信硬件配置和嵌入式操作系統(tǒng)來(lái)收集、傳輸和處理數(shù)據(jù)——無(wú)論是在云托管數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的核心還是在網(wǎng)絡(luò)的邊緣。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該產(chǎn)生互聯(lián)網(wǎng)連接、智能、輕量級(jí)人工智能和解釋物理目標(biāo)技術(shù)的專業(yè)術(shù)語(yǔ)。

物聯(lián)網(wǎng)在各個(gè)行業(yè)有越來(lái)越多的測(cè)試用例。由于適用于大數(shù)據(jù)的傳感器和分析功能，它現(xiàn)在為更多的機(jī)器和設(shè)備提供驅(qū)動(dòng)力，以改變?cè)O(shè)備的工作狀態(tài)。隨著測(cè)試用例的改進(jìn)，物聯(lián)網(wǎng)機(jī)械設(shè)備的處理數(shù)據(jù)量也將增加。然而，解決大量數(shù)據(jù)有時(shí)會(huì)導(dǎo)致時(shí)間延遲，隱私問(wèn)題和應(yīng)急問(wèn)題需要慢慢處理數(shù)據(jù)。

有必要改進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器和設(shè)備，并減少這短板。這一短板可能是由于將大量數(shù)據(jù)從物聯(lián)網(wǎng)機(jī)械設(shè)備轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)核心進(jìn)行維修和分析造成的。這也是為什么物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)必須在邊緣收集和解決，以促進(jìn)實(shí)時(shí)計(jì)算的主要原因。

如何協(xié)調(diào)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算。

物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)和邊緣計(jì)算可以通過(guò)各種形式的協(xié)調(diào)來(lái)提高性能。如今，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的邊緣計(jì)算越來(lái)越多。以下是一些需要注意的測(cè)試用例。邊緣計(jì)算也可以為現(xiàn)在和未來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)提供動(dòng)力。

根據(jù)狀態(tài)監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

邊緣計(jì)算為物聯(lián)網(wǎng)提供動(dòng)力的方法之一是基于所需的監(jiān)控。物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控是業(yè)務(wù)流程監(jiān)控和維護(hù)對(duì)策中的一個(gè)關(guān)鍵因素。根據(jù)狀態(tài)監(jiān)控是一個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)，它描述了對(duì)設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)控，以強(qiáng)調(diào)轉(zhuǎn)換以及如何導(dǎo)致常見(jiàn)故障。

根據(jù)狀態(tài)，物聯(lián)網(wǎng)的監(jiān)控側(cè)重于數(shù)據(jù)輸出和輸入，以檢查變更和可能的行為線，以避免機(jī)器和設(shè)備的異常或關(guān)閉。因此，數(shù)據(jù)必須在傳感器、網(wǎng)絡(luò)和連接的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中移動(dòng)，并在各種設(shè)備中進(jìn)行分析和表達(dá)，以提供實(shí)時(shí)質(zhì)量預(yù)測(cè)維護(hù)報(bào)告。由于數(shù)據(jù)量大，物聯(lián)網(wǎng)必須根據(jù)狀態(tài)下的監(jiān)控機(jī)器和設(shè)備的邊緣計(jì)算獲得更好的特性。

根據(jù)邊緣計(jì)算，監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)機(jī)械設(shè)備可以更有效地解決數(shù)據(jù)，清除延遲時(shí)間，提供過(guò)程信息內(nèi)容，有利于技術(shù)工程師做出更強(qiáng)的維護(hù)決策。在這種情況下，邊緣計(jì)算的集成將幫助機(jī)構(gòu)更積極地確保其系統(tǒng)軟件的效率，并大大降低維護(hù)成本。

物聯(lián)網(wǎng)中人工智能技術(shù)的更強(qiáng)應(yīng)用。

隨著智能物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器在世界各地的普及，人工智能技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的重要性不容忽視。今天，有無(wú)人駕駛汽車，智能機(jī)器人幫助制造業(yè)的幾個(gè)加工過(guò)程，以及機(jī)器視覺(jué)和物聯(lián)網(wǎng)中人工智能的其他測(cè)試用例。所有這些技術(shù)進(jìn)步都是通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)。

然而，邊緣計(jì)算的能量可以增加人工智能技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上的應(yīng)用。毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能技術(shù)需要大量數(shù)據(jù)來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。邊緣計(jì)算適用于將數(shù)據(jù)計(jì)算保持在邊緣，以減少解決數(shù)據(jù)所需的時(shí)間。

工業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0。

工業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0是近年來(lái)備受關(guān)注的兩個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)。這兩件事背后的想法是利用網(wǎng)絡(luò)和大量數(shù)據(jù)來(lái)促進(jìn)和管理工業(yè)生產(chǎn)智能機(jī)器。

在此之前，現(xiàn)代化主要是由人們的機(jī)械設(shè)備驅(qū)動(dòng)的。然而，由于技術(shù)滲透到商業(yè)時(shí)代的各個(gè)行業(yè)，許多數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析被用于工業(yè)機(jī)器，以提高工作效率和效率。

IIoT它還依賴于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)捕獲和分析，以及其互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與其他系統(tǒng)的實(shí)時(shí)交互。因?yàn)榇龠M(jìn)IIoT以及工業(yè)4.0所需的數(shù)據(jù)計(jì)算水平，邊緣計(jì)算是為了推動(dòng)IIoT計(jì)算越來(lái)越重要。

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算將繼續(xù)融合。

目前的發(fā)展趨勢(shì)表明，全球邊緣計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合還很遙遠(yuǎn)。即便如此，由于許多原因，物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算將繼續(xù)協(xié)調(diào)。

物聯(lián)網(wǎng)必須連接平穩(wěn)才能超高效，邊緣計(jì)算可以保證這一點(diǎn)。當(dāng)邊緣計(jì)算很容易為邊緣數(shù)據(jù)計(jì)算提供適用的基礎(chǔ)時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)不需要永久接觸中央云之間的托管數(shù)據(jù)。如果客戶必須滿意，物聯(lián)網(wǎng)很難解決提供金融信息服務(wù)、醫(yī)療保健和無(wú)人駕駛汽車的延遲。因此，該領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)可能再次依賴邊緣計(jì)算來(lái)滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)和客戶滿意度。

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標(biāo)簽：邊緣計(jì)算,物聯(lián)網(wǎng),智慧城市,云數(shù)據(jù)