IoT at the Edge: Bringing intelligence to the edge using Cloud IoT (Cloud Next '18)
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來源：
現階段的物聯網商業體系，處於正在發展階段，物聯網基礎設施架構還不完善，在這方面想要超過當前的 IT 數據中心基礎設施還很難。
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| IoT Infrastructure Market Expected to Hit 223.05 Billion US$ by 2026 ... |
全球知名市場研究機構 CB Insights 數據預估，在兩年內全球幾乎每人每天都會產生 1.5 GB 的數據。這將推動物聯網系統服務的支出，從 2013 年的不到 500美元，增加到 2019 年的 1.7 萬億美元。到 2022 年，預計僅邊緣基礎設施的支出，將超過 67 億美元。
邊緣計算技術，包括各種類目和子類目，所有這些都應該賦予各種技術標準和案例 － 從智慧家電到智慧汽車，再到整個智慧城市。
利用邊緣計算及 5G 技術實現萬物互聯，從 M2M 到雲端設備通信，以及從客戶端到伺服器端（C/S）通信等不同連接場景下，將產生大量數據包，如何確保各種物聯連接環境下，數據包的安全加密編解碼，以及針對其進行有效的大數據，快速批處理算法意義重大。
利用邊緣計算及 5G 技術實現萬物互聯，從 M2M 到雲端設備通信，以及從客戶端到伺服器端（C/S）通信等不同連接場景下，將產生大量數據包，如何確保各種物聯連接環境下，數據包的安全加密編解碼，以及針對其進行有效的大數據，快速批處理算法意義重大。
另外在人工智慧算法方面，神經網路、機器學習、自主分析，以及其他應用程式等工具，在某些特殊連接場景下，有快速的大數據運算的要求，這些即時的運算事件，必須在即時或接近即時的時間進行，例如當自動駕駛汽車，在高速公路下行駛，或者連接的醫療設備，正在為患者提供緊急救生服務時，確保這些特定場景下，滿足其業務需求，物聯網、5G技術的發展速度和進程，必須要提前先落地。
其次邊緣的智慧系統，必須自己確定哪些數據，要在本地處理，哪些數據由物聯網基礎設施來處理。建立物聯網數據中心，來治理智慧城市，或者為一些物聯網企業，提供 2B 端物聯網雲服務，又或者為 2C 端提供智慧家庭服務是有必要的，因為這可以快速將結果，傳遞給連接的設備，不僅可以提供快速的響應時間，還可以防止集中的計算，儲存和網路資源變得不堪重負。
所以最好的方式，是推動邊緣技術持續的發展，建立聚合數據庫和自動化預處理機制，同時在數據抽取分析決策方面，需要高精度預判，機器自行決策如何在各種情況下進行自動化。
從智慧邊緣，過渡到智慧網格，是邊緣技術的一種延伸，在物聯網工作負載和系統，變得更加複雜的情況下，該體系結構也將更靈活，更靈敏。
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