物联网部署日趋复杂，业务数据化加速，如何实现高保真数据下的实时决策？本报告由埃森哲技术研究院发布，提出边缘分析（边缘计算+AI）作为云计算和雾计算之外的关键补充。核心亮点：1）边缘分析直接对边缘设备数据进行机器学习和AI分析，无需往返云平台，降低延迟和带宽成本；2）针对企业技术债积压问题（如异构硬件、过时系统），提供灵活框架避免供应商锁定；3）支持现有运营模式无缝迈向现代化，涵盖硬件、操作系统、存储和分析运行时。适合物联网从业者、企业CTO、工业数字化负责人及技术架构师阅读，助力解决物联网场景下的实时决策与数据可靠性挑战。
物联网部署日趋复杂，业务数据化加速，如何实现高保真数据下的实时决策？本报告由埃森哲技术研究院发布，提出边缘分析（边缘计算+AI）作为云计算和雾计算之外的关键补充。核心亮点：1）边缘分析直接对边缘设备数据进行机器学习和AI分析，无需往返云平台，降低延迟和带宽成本；2）针对企业技术债积压问题（如异构硬件、过时系统），提供灵活框架避免供应商锁定；3）支持现有运营模式无缝迈向现代化，涵盖硬件、操作系统、存储和分析运行时。适合物联网从业者、企业CTO、工业数字化负责人及技术架构师阅读，助力解决物联网场景下的实时决策与数据可靠性挑战。
物联网部署日趋复杂，业务数据化加速，如何实现高保真数据下的实时决策？本报告由埃森哲技术研究院发布，提出边缘分析（边缘计算+AI）作为云计算和雾计算之外的关键补充。核心亮点：1）边缘分析直接对边缘设备数据进行机器学习和AI分析，无需往返云平台，降低延迟和带宽成本；2）针对企业技术债积压问题（如异构硬件、过时系统），提供灵活框架避免供应商锁定；3）支持现有运营模式无缝迈向现代化，涵盖硬件、操作系统、存储和分析运行时。适合物联网从业者、企业CTO、工业数字化负责人及技术架构师阅读，助力解决物联网场景下的实时决策与数据可靠性挑战。
本报告由埃森哲发布,发布于 2018 年。
覆盖 2018 年,全文约 8。
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适合物联网从业者、企业CTO、工业数字化负责人、数据分析师等读者参考。
重点分析了互联网、边缘计算、智能等议题。