云边混合策略如何作用物联网的成功利用：实现实时数据处理和分析（云边融合系统架构图）

摘要：
随着物联网的采用激增，组织面临数据海啸和预算限制的挑战。本文探讨了物联网项目中的关键差距、这些差距的重要性以及边缘计算功能如何增强物联网的可扩展性和成功。云边混合策略提供了实时数据处理和分析的能力，改善资产性能、流程和产品质量，同时避免云锁定并利用每个生态系统的优势。

物联网发展的现状与挑战

在新冠疫情大流行的背景下，物联网的采用迅速增加，但许多组织在数据管理和预算方面面临挑战。预计未来几年将有数十亿台联网IoT设备产生海量数据，其中大约四分之一为实时数据，增加了组织必须计划和克服的挑战。

云计算在物联网中的角色

大多数现代组织依赖云和旧平台的组合来满足基础设施需求。但由于数据传输和处理成本，云计算在处理来自IoT传感器的原始数据时可能既昂贵又耗时，尤其是在产生大量物联网传感器数据的行业中。

边沿优先部署的优势

边缘计算使组织能够在本地提取、丰富和分析数据，履行机器学习模型，并提供增强的预测能力。这对于需要实时功能的各种IoT驱动应用非常重要，如工人健康和安全监控以及带宽访问受限行业。

云边混合策略的实施

边沿优先的物联网计划并不能完全消除云的参与。边沿解决方案依赖于云环境的无限资源来训练和改进现有的机器学习模型。通过实时运行云边版本的机器学习模型，组织可以从源头上对感兴趣的事件采取行动。

物联网的云优势与实际应用

云边混合计划将实时物联网数据转换为与生产效率和质量指标相关的可操作见解。例如，工厂可以利用边缘云混合策略提高产品质量，通过实时分析IoT传感器数据来识别异常，从而减少计划外停机、最大化产量并提高机器利用率。

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