云协同边缘计算提高企业生产力和效率。

在2022-2030年间，边缘计算市场将以惊人的24.51%的速度增长。如果企业不管理和理解数据的增长，不知道如何整合其边缘和云环境，他们将面临巨大的商业损失。

边缘和云通常被视为竞争平台，但它们本质上是合作的。它们相互补充，以帮助组织理解和处理来自所有业务领域的数据。企业可以通过利用边缘和云的优势以及它们提供的智能分析，降低成本，最大限度地提高生产力和效率。

边缘提供实时可行的见解。

边缘对于利用新数据源促进特定和差异化的业务成果非常重要。很多企业都有很多运营技术足迹——从MRI机器或传送带行业的特定机器到几乎所有建筑中的机器(如HVAC和电梯)，任何事情都可能造成这种足迹。

然而，这些资源通常没有连接到更大的生态系统，因此很少提供基于其活动的业务洞察力。边缘提供了一个独特的机会，可以把离线的东西带到网上，让组织了解实体业务活动的数据并采取行动。

在零售环境中，边缘可以在必要时提供实时洞察中发挥重要作用。例如，当客户通过自助结账扫描商品时，他们可以加快向自助结账下载价格的速度，从而加快交易时间。本地分析功能可以识别客户的购买情况，并为相关产品生成实时优惠券。

此外，当地分析可以帮助零售商通过减少结账时的扫描错误和其他事故来防止损失。这是在零售场所创建DAO的机会。所有这些都有助于提高流程效率和客户体验。

消费趋势继续转向在线订购和快递，将实际选择和包装商品的成本从客户转移到零售商。随着劳动力成本的增加和劳动力短缺的加剧，这种变化每年给零售商造成数十亿美元的损失。边缘智能自动化可以帮助满足零售商的需求，将现有的零售和仓库空间转化为高效的微型履行中心，无论是使用机器人技术还是使用旨在通过商品引导工人选择和包装商品的软件。

实时数据通常需要立即采取行动，这是边缘可以发挥关键作用的地方。边缘环境最适合需要加速响应时间的应用。当你在当地预处理数据并进行光分析时，你可以在几秒钟内发现实时洞察力——比如制造厂的过热资产或异常运动——并采取行动。

为边缘生成的数据提供第二生命。

虽然边缘使用的数据在分析和处理后会失去价值，但在传输到私有云或公共云时可能会重新获得价值。云通过提供跟上数据增长的可扩展性来补充边缘计算。它还提供本地访问，支持高级分析、人工智能和机器学习。业务领导可以通过将这些服务应用到边缘收集的数据中，获得更多的意见，实现其长期价值。

在上述零售示例中，可以利用高级分析活动(如库存、定价、员工调度改进)对比一段时间内的店铺数据，分析店铺趋势。此外，360度客户档案可以通过比较店铺中的数据并与其他数据集(如忠诚度计划)相匹配来创建，从而实现更多的个人参与。在这种情况下，没有必要立即或实时行动，但积累数据可以保证企业随着时间的推移获得长远利益。

边缘和云资源的串联使用需要一致性。

为了满足他们的现代需求，企业组织正在意识到需要分布式结构。其中一个障碍是边缘和云环境之间的复杂性。每一个环境都支持多个应用程序，并且有自己的管理功能和操作。所以，企业必须在私有云、公共云和边缘环境之间建立一致性。

建立跨环境一致性将有助于平衡边缘的环境限制和云的延迟和数据引力，并使用适当的环境来满足数据和应用程序的需要，并允许企业确定应用程序的位置。它还降低了管理的复杂性，提高了每个环境的安全性。

从零售示例来看，物理接触点和数字接触点是相辅相成的，可以通过各种媒体建立客户参与度，从而创建全渠道参与度。高级分析甚至可以导致预测性购买，其中将数据应用于商店和在线活动，以确定未来的购买模式和消费者意图。这意味着商店可以相应地优化他们的选择。

释放边缘和基于云平台的力量的关键是识别和分离哪些业务驱动的任务或操作最适合每个环境。虽然时间紧迫的运营任务更适合边缘层的实时处理能力，但基于云的环境中，时间紧迫性较低的持续改进分析和整体资产性能分析运行得更好。

因此，通过利用这两个优势，企业可以保持最佳的运营效率，提高生产力。边缘计算的可能性是无限的，但绝对重要的是保证它与你的云计算环境合作。

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