随着越来越多的科技企业寻找更简单的方法来优化其解决方案并降低运行成本，对边缘计算的需求也在不断增长。边缘计算有助于促进数据处理，而不仅仅依赖于集中式数据中心，而物联网设备似乎处于这种计算范式应用的最前沿。

(资料图片仅供参考)

《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 年其规模将达到 1559 亿美元，在预测期内复合年增长率约为 38.9%。

全球物联网设备的采用也相应增加，据 Statista估计，到 2030 年将达到 290 亿左右。

随着这些积极发展的发生，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，支持在网络边缘或靠近产生数据的设备计算数据资源。这是一种计算模型，不需要将数据传输到遥远的数据中心进行处理和分析。

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——无论是在云托管的数据存储中心还是在网络边缘。物联网是为物理对象带来互联网连接、智能、轻量级人工智能和分析的技术的术语。

物联网在多个行业的用例越来越多，因为支持互联网的传感器和分析功能现在为更多设备提供动力，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随之增加。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而造成的。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，边缘计算在物联网设备上的部署越来越多。以下是一些值得注意的用例，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

边缘计算可以为物联网提供动力的方式之一是基于条件的监控。物联网状态监控是业务监控和维护策略中的重要因素。基于状态的监控是一个术语，它描述了对设备状态的监控以指出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路线，以防止设备出现故障或停机。为此，数据需要在传感器、网络和连接的物联网设备上移动，在这些设备上对其进行分析和解释，以提供实时的质量预测性维护报告。由于处理的数据量很大，物联网基于状态的监控设备需要边缘计算来获得更好的性能。

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，并大大降低维护成本。

人工智能在物联网中的更好应用

随着全球智能物联网设备的普及，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、帮助制造业的多个生产过程的机器人、计算机视觉和物联网中人工智能的其他用例。所有这些技术进步都是通过将人工智能应用于物联网而实现的。

然而，边缘计算的力量可以提高物联网设备中人工智能使用的激增。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。

工业物联网和工业 4.0

工业物联网和工业 4.0 是近年来备受关注的两个术语。这两个概念背后的想法是使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，以提高效率和提高产量。

IIoT 还依赖于海量数据的数据捕获和分析以及互联网与其他设备进行实时交互。由于推动 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

当前趋势表明，世界距离边缘计算和物联网融合的终结还很遥远。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，物联网不需要永久接触托管在中央云中的数据。如果必须让客户满意，物联网在提供金融服务、健康服务和自动驾驶汽车的企业中的应用就无法应对延迟。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。

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