边缘计算和云计算协同工作实现物联网效益最大化

伴随着海量设备接入物联网系统，企业也在寻求更加简单有效的方式来节省成本，对边缘计算的需求也不断增长。边缘计算将数据计算分析放置在边缘一侧，数据的整理精简有助降低服务器运行压力，也能降低网速延迟的需求，云计算则是可以进行更深化的分析，以获得更有深度的观察力，两者都是物联网系统的重要组成部分，在设备的智能化管理发挥着重要作用。

物联网设备的状态监控是边缘计算的重要应用。它提供了对设备状态的远程监控以指出变化以及变化如何导致故障，为准确定位分析提供数据支持。

物联网对设备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，数据需要在工业设备、网络和网关设备上移动，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。在云计算中心，则是可以更强力的数据分析支持，如预测性的维护支持，主动出击提前进行设备维护。

以视频监控安防为例，城市中的摄像头遍布大街小巷，数量有增无减，海量的数据实时上传到云数据中心，必然会造成网络带宽的极大浪费与中心云资源的过量消耗。

如果我们采用云边协同架构，那么就可以在云端保有关键数据备份、大数据分析等核心功能，同时利用边缘节点对视频图像进行一定的预处理，例如使用人脸识别等技术提取特征信息，从而减小数据量，减轻中心云节点的计算、网络和存储压力。

总的来说，云边协同将是物联网深度发展的重要内容，云计算的效率更高，而边缘计算可以提供低时延，提升用户体验，云边协同才能更好的适应各种复杂的场景，最大化的实现价值。

审核编辑：汤梓红