《2022 年全球邊緣計算市場報告》的最新統計數據預測，邊緣計算市場將出現巨大增長，預計到 2030 年其規模將達到 1559 億美元，在預測期內復合年增長率約為 38.9%。

全球物聯網設備的采用也相應增加，據 Statista估計，到 2030 年將達到 290 億左右。

隨著這些積極發展的發生，有必要探索物聯網和邊緣計算如何協同工作。

邊緣計算和物聯網

邊緣計算是一種計算范式，支持在網絡邊緣或靠近產生數據的設備計算數據資源。這是一種計算模型，不需要將數據傳輸到遙遠的數據中心進行處理和分析。

另一方面，物聯網是一組互連的智能設備，它們使用傳感器、通信硬件和嵌入式系統來收集、傳輸和處理數據——無論是在云托管的數據存儲中心還是在網絡邊緣。物聯網是為物理對象帶來互聯網連接、智能、輕量級人工智能和分析的技術的術語。

物聯網在多個行業的用例越來越多，因為支持互聯網的傳感器和分析功能現在為更多設備提供動力，以改變機器的工作方式。隨著用例的增加，物聯網設備處理的數據量也隨之增加。但是，處理更多數據有時會導致延遲、隱私問題以及解決緊急問題所需數據的處理時間變慢。

需要改進物聯網設備并減少這些瓶頸，這些瓶頸主要是由于將大量數據從物聯網設備移動到數據中心進行處理和分析而造成的。這就是為什么需要在邊緣收集和處理物聯網數據以促進實時計算的原因。

物聯網和邊緣計算如何協同工作

物聯網行業和邊緣計算可以通過多種方式協同工作以提高性能。如今，邊緣計算在物聯網設備上的部署越來越多。以下是一些值得注意的用例，邊緣計算可以在現在和未來為物聯網提供動力。

物聯網設備中基于狀態的監控

邊緣計算可以為物聯網提供動力的方式之一是基于條件的監控。物聯網狀態監控是業務監控和維護策略中的重要因素。基于狀態的監控是一個術語，它描述了對設備狀態的監控以指出變化以及變化如何導致故障。

物聯網基于狀態的監控側重于數據輸入和輸出，以檢查變化和可能的行動路線，以防止設備出現故障或停機。為此，數據需要在傳感器、網絡和連接的物聯網設備上移動，在這些設備上對其進行分析和解釋，以提供實時的質量預測性維護報告。由于處理的數據量很大，物聯網基于狀態的監控設備需要邊緣計算來獲得更好的性能。

借助邊緣計算，基于狀態的監控物聯網設備可以更快地處理數據，消除延遲并提供有助于工程師做出更好維護決策的信息。在這種情況下，邊緣計算的集成將幫助組織更加主動地確保其系統的效率，并大大降低維護成本。

人工智能在物聯網中的更好應用

隨著全球智能物聯網設備的普及，人工智能在物聯網中的地位不容忽視。今天，有自動駕駛汽車、幫助制造業的多個生產過程的機器人、計算機視覺和物聯網中人工智能的其他用例。所有這些技術進步都是通過將人工智能應用于物聯網而實現的。

然而，邊緣計算的力量可以提高物聯網設備中人工智能使用的激增。毫無疑問，人工智能在物聯網設備中做出準確預測所需的大量數據。邊緣計算可用于通過將數據計算保持在邊緣內來減少處理數據所需的時間。

工業物聯網和工業 4.0

工業物聯網和工業 4.0 是近年來備受關注的兩個術語。這兩個概念背后的想法是使用互聯網和海量數據來驅動和管理工業智能機器。

在此之前，工業化主要由人類和機械設備驅動。然而，鑒于技術滲透到現代商業生活的各個領域，大量數據和實時分析正被應用于工業機器，以提高效率和提高產量。

IIoT 還依賴于海量數據的數據捕獲和分析以及互聯網與其他設備進行實時交互。由于推動 IIoT 和工業 4.0 所需的數據計算水平，邊緣計算對于促進 IIoT 中的計算變得至關重要。

為什么物聯網和邊緣計算將繼續合作

當前趨勢表明，世界距離邊緣計算和物聯網融合的終結還很遙遠。盡管如此，物聯網和邊緣計算將繼續協同工作的原因有很多。

物聯網需要穩定的連接才能超高效，而邊緣計算可以保證這一點。當邊緣計算輕松為邊緣數據計算提供支持基礎時，物聯網不需要永久接觸托管在中央云中的數據。如果必須讓客戶滿意，物聯網在提供金融服務、健康服務和自動駕駛汽車的企業中的應用就無法應對延遲。因此，這些領域的物聯網可能會繼續依賴邊緣計算來滿足業務目標和用戶滿意度。