边缘分析是一种用于在网络的某个非中心点(网络的边缘)收集、处理和分析数据的方法，而不是在云上或其他集中式系统中。边缘分析通常发生在传感器、网络交换机、外围节点或其他连接设备或其附近。与更传统的大数据方法相比，边缘分析的去中心化、局部性更有优势，因为它更快，带来更快、更准确的商业智能，同时也减轻了网络的负担。
在这个模型中，大量的信息在边缘被分析，然后只有最相关和最关键的信息被上传到云，以进行更慢、更深入的分析。边缘分析主要是越来越多的物联网设备的产品，这些设备既需要更快的数据分析，有时在偏远、未连接的地区，也可以自己执行边缘分析。在某种程度上，边缘分析是一种封闭的物联网数据分析生态系统，能够使用智能网关访问“外部世界”，通常是云。
物联网中的边缘分析。
IOT边缘分析对需要快速转变数据的系统最有利，以便引导功能，收集大量数据的IOT系统，并且由于远程部署或数据安全性的原因而必须脱离网络的IOT设备。
前沿分析的一个主要例子是部署在偏远地区的军用无人机。尽管从技术上讲，无人机可以通过卫星通信到达外部世界，但数据传输速度很慢——远远慢到无法有效地提供实时反馈。相反，边缘分析允许近乎即时的反馈，以确保安全的任务，同时关键数据仍然可以安全地上传后进行进一步分析。
工业物联网也使用边缘分析。在一个利用优势的制造环境，边缘分析可用于实时监控机器健康状况，以检测可能指示出故障工具的异常，并监控生产活动并提供反馈。对于物联网制造商来说，边缘分析的速度尤其有利于防止重大安全事故，减少废件生产，并为生产工人提供实时统计数据，以更好地帮助每个人保持在朝着目标的轨道上。这是与云计算相比这是，虽然它在制造商的IOT战略中的位置，但在提供相同水平和保护水平的情况下会太慢。
物联网边缘架构由各种设备组成，每个设备在智能环境中发挥各自的作用。它们包括:
传感器是人们在想到物联网时通常会想到的“东西”类型。物联网上的传感器测量诸如温度、光线、位置、湿度等变量，以及从制造设备等物理对象收集数据的任何其他东西。
执行器是IOT边缘架构中的更改。思考光开关，水阀，计算机命令 - 任何可以使其他东西发生的东西，例如打开灯或分发软件更新。
许多人熟悉智能手机和平板电脑等常见智能设备。生活在IoT边缘架构中的智能设备的其他示例包括像arduinos和单板电脑等微控制器，如覆盆子pi。
这是物联网边缘架构的一个关键组件。智能网关与传统物联网网关类似，它们能够在本地设备和云之间进行数据传输，但具有额外的“智能”功能。这些设备利用了常见的域协议，如蓝牙和wi-fi(以及其他)，并可以在这些协议之间转换为云协议，如MQTT和HTTP。智能网关可以将本地数据发送到云端进行存储和分析，也可以对本地数据进行分析，实现实时异常检测等低延迟智能。
用于物联网架构的边缘计算。
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