現在我們已經(jīng)看到邊緣計算對物聯(lián)網(wǎng)的益處，接下來(lái)就來(lái)分析一下為什么邊緣計算無(wú)法完全取代云計算。

　　邊緣計算和云計算需要協(xié)同工作，以滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)設備的所有需求。所有來(lái)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(jìn)行更深入的分析，以獲得有意義的洞察力。云在讓物聯(lián)網(wǎng)設備變得更加智能和完善方面仍扮演著(zhù)關(guān)鍵角色。

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

　　主要的美國和歐洲貨運公司已經(jīng)在利用這種方法，從技術(shù)中獲益，節省了主要費用。這些人把傳感器放在車(chē)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(huì )有什么用處的。通過(guò)深入分析，該公司可以發(fā)布關(guān)于最佳行駛路線(xiàn)的警報，何時(shí)更換舊部件，低油耗需要加油，更換故障傳動(dòng)裝置等信息，從而改進(jìn)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(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)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(xié)同工作。邊界負責實(shí)時(shí)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(lián)網(wǎng)將迅速發(fā)展。當云計算推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的時(shí)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(jìn)步的今天，它將幫助您更好地管理和改進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)工作。