随着越来越多的技术公司寻找更简单的方法来优化其解决方案并降低运营成本，对边缘计算的需求不断增长。边缘计算有助于促进数据处理，而不是仅仅依赖集中式数据中心，而物联网设备似乎处于采用这种计算范式的最前沿。《2022 年全球边缘计算市场报告》的最新统计数据预测，边缘计算市场将出现巨大增长，预计到2030年将达到1559亿美元，预测期内复合年增长率约为38.9%。据Statista估计，到2030年，全球物联网设备的采用率将相应增加，达到290亿左右。随着这些积极的发展，有必要探索物联网和边缘计算如何协同工作。边缘计算和物联网边缘计算是一种计算范式，可以在网络边缘或生成数据的设备附近计算数据资源。这是一种不需要将数据传输到遥远的数据中心进行处理和分析的计算模型。另一方面，物联网是一组互连的智能设备，它们使用传感器、通信硬件和嵌入式系统来收集、传输和处理数据——无论是在云托管数据存储中心还是在网络边缘。IoT是指将互联网连接、智能、轻型人工智能和分析技术带入物理对象的技术术语。物联网用例在多个行业不断增长，因为支持互联网的传感器和分析现在为更多设备提供支持，以改变机器的工作方式。随着用例的增加，物联网设备处理的数据量也在增加。但是，处理更多数据有时会导致延迟、隐私问题以及解决紧急问题所需数据的处理时间变慢。需要改进物联网设备并减少这些瓶颈，这些瓶颈主要是由于将大量数据从物联网设备移动到数据中心进行处理和分析造成的。这就是为什么需要在边缘收集和处理物联网数据以促进实时计算的原因。物联网和边缘计算如何协同工作物联网行业和边缘计算可以通过多种方式协同工作以提高性能。如今，边缘计算越来越多地部署在物联网设备上。以下是一些值得注意的用例，在这些用例中，边缘计算可以在现在和未来为物联网提供动力。物联网设备中基于状态的监控边缘计算为物联网提供动力的方式之一是基于状态的监控。物联网状态监控是业务监控和维护策略中的一个重要因素。基于状态的监控是一个术语，描述了对设备状态的监控以指示变化以及变化如何导致故障。物联网基于状态的监控侧重于数据输入和输出，以检查变化和可能的行动方案，以防止设备故障或停机。为此，数据需要在传感器、网络和连接的物联网设备之间移动，并在其中进行分析和解释以提供实时质量预测性维护报告。由于处理的数据量很大，基于物联网状态的监控设备需要边缘计算以获得更好的性能。借助边缘计算，基于状态的监控物联网设备可以更快地处理数据，消除延迟并提供有助于工程师做出更好维护决策的信息。在这种情况下，边缘计算的集成将帮助组织更加主动地确保其系统的效率并显着降低维护成本。人工智能在物联网中的更好应用随着智能物联网设备在全球的普及，人工智能在物联网中的地位不容忽视。今天，有自动驾驶汽车、机器人帮助制造业的多个生产过程、计算机视觉和物联网中人工智能的其他用例。人工智能在物联网中的应用使所有这些技术进步成为可能。然而，边缘计算的力量可以促进人工智能在物联网设备中的使用激增。毫无疑问，人工智能在物联网设备中做出准确预测所需的大量数据。边缘计算可用于通过将数据计算保持在边缘内来减少处理数据所需的时间。工业物联网与工业4.0工业物联网与工业4.0是近年来备受关注的两个名词。这两个概念背后的想法是利用互联网和海量数据来驱动和管理工业智能机器。在此之前，工业化主要由人类和机械设备驱动。然而，鉴于技术渗透到现代商业生活的各个领域，大量数据和实时分析正被应用于工业机器以提高效率和增加产量。IIoT还依赖于对海量数据的数据捕获和分析以及与其他设备实时交互的互联网。由于驱动IIoT和工业4.0所需的数据计算水平，边缘计算对于促进IIoT中的计算变得至关重要。为什么物联网和边缘计算将继续合作目前的趋势表明，世界距离边缘计算和物联网融合的终点还很远。尽管如此，物联网和边缘计算将继续协同工作的原因有很多。物联网需要稳定的连接才能超高效，而边缘计算可以保证这一点。当边缘计算轻松为边缘数据计算提供支持基础时，物联网不需要与托管在中央云中的数据永久接触。如果必须让客户满意，提供金融服务、医疗服务和自动驾驶汽车的企业中的物联网应用程序无法处理延误。因此，这些领域的物联网可能会继续依赖边缘计算来满足业务目标和用户满意度。
