如今，物联网（IoT）设备在家庭和办公室中无处不在，并且从中获取的大量数据正等待被挖掘。这为企业发展成为自主数字企业提供了一个最佳机会，这是对未来业务状态的前瞻性愿景，人们将在未来几年看到这种前景在商店、学校和城市中蔓延。

为了利用物联网运行和重塑业务，至关重要的是，IT领导者必须调整设备、架构、自动化和人类智能，以提升员工和客户的体验。这还将提高运营效率，减少花在日常管理任务上的时间，并加强网络安全性。

到2025年，数据将达到前所未有的水平，每家公司都将成为技术驱动型企业。技术（尤其是物联网）将成为每个业务功能的组成部分。学会有效利用其能力的公司不仅可以生存，而且可以蓬勃发展。

 物联网边缘计算的定义

物联网解决方案通常植根于中央IT系统中，该系统存储、处理和分析其数据，其中大多数数据存储在云中。因此，所有这些物联网设备都在云中花费了大量时间，这可能导致响应时间变慢，操作可靠性降低，同时使员工和客户感到沮丧。而与物联网紧密集成的边缘计算可以应对这些挑战。

边缘计算可促进通信并增强对物联网设备和交易传递的数据的处理、存储和分析，同时还可实现更好的设备管理和控制，以防御漏洞并从其数据中收集有价值的见解。

根据Grand View Research的调查数据，2019年全球边缘计算市场的价值为35亿美元。物联网也在呈爆炸式发展，越来越多的设备继续产生指数级的数据。

 边缘物联网数据处理的业务关键案例

由于“边缘计算”对不同的人员、组织和行业具有不同的含义，因此常常被错误地与“物联网”互换使用。可能最容易将物联网视为硬件或设备本身，无论是智能电话还是电网上的智能电表，远程石油钻井平台上的传感器，汽车制造厂的数控机床，甚至是控制它和流水线上其它机器的PLC。

边缘计算是其背后的软件环境，可处理、感应和执行使这些设备产生的数据并从中获取信息。边缘计算监控、控制和优化物联网流程，从设备级或传感器级的计算开始，一直到现场基础设施（如服务器机柜和网关）。

 通过物联网边缘计算成为自治的数字企业

随着企业发展成为以数据，自动化和人工智能（AI）技术为根基的自主数字企业，并与人员携手合作，有一个无缝的物联网、边缘和基于人工智能的计算解决方案势在必行。

这意味着解决方案必须能够确定和配置本地存储的数据，并实现数据老化策略。它还应能够识别传入的物联网数据模式，以设置自动事件，如启动交易和通知相关方。接下来，它必须能够在边缘执行关键业务事务，即使边缘与核心断开连接。

此外，这个解决方案还必须使用在核心中训练并在边缘应用的连续学习预测算法模型来分析物联网数据，以及应用深度学习、基于边缘的图像和视频分析算法。最后，它必须能够在警报发送到核心后，直观地检查边缘收集的数据。

通过无缝地融合、分析和确定运营和IT数据的优先级，企业可以更好地预测和纠正潜在问题（在导致客户中断之前），并生成更有价值和可操作的数据见解。反过来，这有助于他们为内部（员工）和外部客户提供卓越的客户体验，同时建立长期的忠诚度并推动业务发展。

 展望未来

越来越多的物联网设备占用传感器、资产追踪器、工业设备监控以及其他生产力工具将部署在整个企业中以支持业务需求，因此物联网和边缘计算也将变得越来越重要。

推动远程工作广泛采用的事件可能会持续下去，随着企业决定是否将其作为一项长期安排，它们也可能需要大量增加具有连接性和额外网络的设备

随着物联网设备的类型及其生成的数据量呈指数级增长，边缘计算对于所有数据的快速、智能收集、分析和应用将是必不可少的。成功的企业将是那些使用物联网和边缘计算来实现最大运营速度和效率并成为自主数字企业的企业。