边缘计算为物联网提供动力共建智慧城市。

随着越来越多的高科技公司正在寻找更简单的方法来改进他们的解决方案并降低成本，对边缘计算的需求仍在增加。边缘计算有助于促进数据解决方案，而不仅仅是依赖于集中的数据核心，而物联网机器设备似乎处于这种计算方法的前沿。

根据《2022年全球边缘计算市场分析报告》最新发布的统计分析数据预测分析，边缘计算销售市场将大幅提升，预计2030年其经营规模约为1559亿美元，预测分析期间复合年增长率约为38.9%。全世界物联网机器的选择也随之增加，到2030年，预估将超过290亿。随着这种积极可持续发展的出现，有必要探索物联网计算如何协调工作。

边缘计算和物联网。

边缘计算是一种适用于机器计算数据网络资源的计算方法，该资源适用于网络边缘或接近数据。这是一个计算模型，不需要将数据传输到遥远的数据核心进行修复和分析。

另一方面，物联网是一组互联的智能产品它们应用传感器、通信硬件配置和嵌入式操作系统来收集、传输和处理数据——无论是在云托管数据存储的核心还是在网络的边缘。物联网应该产生互联网连接、智能、轻量级人工智能和解释物理目标技术的专业术语。

物联网在各个行业有越来越多的测试用例。由于适用于大数据的传感器和分析功能，它现在为更多的机器和设备提供驱动力，以改变设备的工作状态。随着测试用例的改进，物联网机械设备的处理数据量也将增加。然而，解决大量数据有时会导致时间延迟，隐私问题和应急问题需要慢慢处理数据。

有必要改进物联网机器和设备，并减少这短板。这一短板可能是由于将大量数据从物联网机械设备转移到数据核心进行维修和分析造成的。这也是为什么物联网数据必须在边缘收集和解决，以促进实时计算的主要原因。

如何协调物联网和边缘计算。

物联网市场和边缘计算可以通过各种形式的协调来提高性能。如今，物联网设备中的边缘计算越来越多。以下是一些需要注意的测试用例。边缘计算也可以为现在和未来的物联网提供动力。

根据状态监控物联网设备。

边缘计算为物联网提供动力的方法之一是基于所需的监控。物联网监控是业务流程监控和维护对策中的一个关键因素。根据状态监控是一个专业术语，它描述了对设备状态的监控，以强调转换以及如何导致常见故障。

根据状态，物联网的监控侧重于数据输出和输入，以检查变更和可能的行为线，以避免机器和设备的异常或关闭。因此，数据必须在传感器、网络和连接的物联网设备中移动，并在各种设备中进行分析和表达，以提供实时质量预测维护报告。由于数据量大，物联网必须根据状态下的监控机器和设备的边缘计算获得更好的特性。

根据边缘计算，监控物联网机械设备可以更有效地解决数据，清除延迟时间，提供过程信息内容，有利于技术工程师做出更强的维护决策。在这种情况下，边缘计算的集成将帮助机构更积极地确保其系统软件的效率，并大大降低维护成本。

物联网中人工智能技术的更强应用。

随着智能物联网机器在世界各地的普及，人工智能技术在物联网中的重要性不容忽视。今天，有无人驾驶汽车，智能机器人帮助制造业的几个加工过程，以及机器视觉和物联网中人工智能的其他测试用例。所有这些技术进步都是通过物联网实现人工智能技术。

然而，边缘计算的能量可以增加人工智能技术在物联网设备上的应用。毫无疑问，人工智能技术需要大量数据来准确预测和分析物联网设备。边缘计算适用于将数据计算保持在边缘，以减少解决数据所需的时间。

工业生产物联网和工业4.0。

工业生产物联网和工业4.0是近年来备受关注的两个专业术语。这两件事背后的想法是利用网络和大量数据来促进和管理工业生产智能机器。

在此之前，现代化主要是由人们的机械设备驱动的。然而，由于技术渗透到商业时代的各个行业，许多数据和实时分析被用于工业机器，以提高工作效率和效率。

IIoT它还依赖于海量数据的数据捕获和分析，以及其互联网技术与其他系统的实时交互。因为促进IIoT以及工业4.0所需的数据计算水平，边缘计算是为了推动IIoT计算越来越重要。

物联网和边缘计算将继续融合。

目前的发展趋势表明，全球边缘计算与物联网的结合还很遥远。即便如此，由于许多原因，物联网和边缘计算将继续协调。

物联网必须连接平稳才能超高效，边缘计算可以保证这一点。当边缘计算很容易为边缘数据计算提供适用的基础时，物联网不需要永久接触中央云之间的托管数据。如果客户必须满意，物联网很难解决提供金融信息服务、医疗保健和无人驾驶汽车的延迟。因此，该领域的物联网可能再次依赖边缘计算来满足业务目标和客户满意度。

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