現在我們已經看到邊緣計算對物聯網的益處，接下來就來分析一下為什么邊緣計算無法完全取代云計算。

邊緣計算和云計算需要協同工作，以滿足物聯網設備的所有需求。所有來自智能設備和傳感器的數據仍需在云中收集，這就要求對其進行更深入的分析，以獲得有意義的洞察力。云在讓物聯網設備變得更加智能和完善方面仍扮演著關鍵角色。

回顧一下谷歌自動駕駛汽車的例子吧，當所有車輛的數據收集完畢，并利用云層進行分析之后，Google就可以提出最佳實踐和駕駛算法，以改進其導航性能，并讓車輛在第一時間到達目的地。

主要的美國和歐洲貨運公司已經在利用這種方法，從技術中獲益，節省了主要費用。這些人把傳感器放在車隊里，收集各種數據，包括引擎性能、輪胎、油位、變速箱和電池。把這些數據送到云中去處理是不會有什么用處的。通過深入分析，該公司可以發布關于最佳行駛路線的警報，何時更換舊部件，低油耗需要加油，更換故障傳動裝置等信息，從而改進和節省維護、維修和操作費用。

借助云端強大的計算能力，讓云端能夠處理大量復雜的數據集，這很有意義。多數情況下，云計算在速度、成本和可擴展性方面比邊緣計算具有更好的分散性。所以要完全滿足物聯網的主要需求，即延遲和大數據處理，我們認為邊緣計算和云計算需要協同工作。邊界負責實時分析和響應，而云則負責處理數據集，提高這些智能設備的能力。

今后幾年，物聯網將迅速發展。當云計算推動物聯網發展的時候，邊緣計算對收集到的數據有更強的洞察力和分析能力。在科技不斷進步的今天，它將幫助您更好地管理和改進物聯網工作。
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