在接下來的五年中，企業將繼續從物聯網（IoT）連接的設備中生成大量數據。盡管許多IoT討論都集中在上述設備上，但隨著越來越多的企業成為數據驅動型企業，我們看到了轉變。企業所有者現在意識到，加速業務發展的最大機會來自生成的數據，而不是設備本身。

　　隨著組織轉向物聯網以加快業務計劃，IT領導者必須確保設備，體系結構，自動化和人類智能協調工作，以創造卓越的員工和客戶體驗。這樣，IT領導者可以提高運營效率，減少花費在平凡，管理任務上的時間，并強化網絡安全性以提供增強的最終用戶體驗。這是自主數字企業的框架，在未來的幾年中，我們將繼續在商店，學校和城市中看到這種框架。

　　預測，到2025年，就像大數據達到前所未有的水平一樣，技術將支撐每個業務功能。物聯網將成為這一現實的基礎，學會有效利用它的公司將不僅生存，而且會蓬勃發展。

　　定義物聯網邊緣計算

　　物聯網解決方案的核心通常是用于存儲，處理和分析物聯網數據的中央IT系統。許多此類物聯網數據通常位于云中，而不是核心。這可能導致設備將更多時間花費在云中，從而導致響應時間變慢，操作可靠性降低，并給員工和客戶帶來很多挫敗感。邊緣處理可以解決這些挑戰。

　　邊緣計算服務與物聯網密不可分。邊緣計算服務促進了通信，而物聯網促進了數字交易。因此，邊緣服務可作為寶貴的自主數字資源，可以極大地增強組織處理，存儲和分析IoT設備數據的能力。這可以幫助組織更有效地管理和控制這些設備，保護它們免受漏洞侵害，并從它們生成的數據中收集有價值的見解。

　　邊緣的物聯網數據處理仍然至關重要

　　可以說，“邊緣計算”一詞在整個市場上都被誤解為“IoT”，因為它對不同的人，組織和行業意味著不同的事物。

　　邊緣計算通常應用于處理，感測和激活命令的某些元素，以通過傳感器或設備級別的計算以及貫穿其他現場基礎架構（服務器機柜）的源位置監控，控制和優化某些功能。，網關等）。

　　它可能是電網上的智能電表，遠程石油鉆井平臺上的傳感器，汽車工廠的CNC機器，甚至是控制它的PLC以及裝配線中的其他機器。

　　自主數字企業和物聯網邊緣計算

　　最終的自主數字企業將在基于IoTEdge-AI的無縫計算解決方案上運行，從而使IT管理員能夠：

　　配置應將哪些數據存儲在本地并設置數據老化策略。使用可調整的時間窗口定義條件，以識別傳入的IoT數據中的模式，以此作為自動事件的基礎。例如，某些條件可以啟動交易并通知相關方。即使邊緣與核心斷開連接，也可以在邊緣執行業務事務以提供關鍵業務功能的連續性。使用不斷“受過訓練”的預測模型來分析IoT數據。該預測算法將在核心中進行訓練，然后應用于邊緣。在邊緣應用深度學習算法，專門用于圖像和視頻分析。目視檢查在邊緣收集的數據。例如，在將警報發送到核心之后，分析人員可以挖掘導致警報的詳細信息。

　　上面列出的功能可幫助組織無縫地融合，分析和確定運營和IT數據的優先級。這樣，他們可以實現兩個關鍵功能：（1）在潛在問題導致客戶中斷之前更好地預測和補救；（2）從數據中產生更有價值和可操作的見解的能力。

　　這兩個要素是提供卓越的員工經驗（保留并吸引人才），創造超越客戶的經驗以增強長期忠誠度并最終推動業務發展的關鍵。

　　結論

　　隨著物聯網技術越來越扎根于我們的日常生活中，物聯網邊緣計算在企業中扮演著越來越重要的角色。如果某些企業選擇接受長期的遠程工作或靈活的在家工作政策，則可能會遇到更加迫切的網絡需求和設備采用情況。隨著設備類型和它們生成的數據量的增長，邊緣計算對于保持整個企業的運營速度和效率將變得越來越重要。

　　當今新興的自主數字企業認識到這些設備并非最終產品。到2025年，每個組織都將成為數據驅動的技術公司，真正的市場領導者將是那些在戰略上利用物聯網比競爭對手更快，更智能地有效收集，分析和應用大量數據的人。