物联网已将技术的范围扩展到数据中心的传统限制之外。现在物联网设备已经淹没了网络边缘，新的创新支持组织突破连接性、安全性和计算限制。
边缘和物联网的发展，如人工智能，已经将数据分析转移到快速处理创建数据的位置。借助人工智能，组织可以获得对探索新用例、提高自动化和在快速发展的行业中保持竞争力至关重要的可操作见解。IT专业人员可以将这些进步用于需要做出实时决策或通过响应功能增强客户体验的产品或机器。
边缘和物联网技术可以提高各个行业的员工和消费者的安全，包括医疗保健、汽车和制造业。边缘的快速人工智能洞察力可以通过患者监测、自动驾驶汽车的瞬间决策和制造设施中的机器故障预测来挽救生命。
为了使这些用例成为可能，组织必须实施正确的物联网架构，其中包括传感器、执行器、应用程序和网关。适当的架构对于处理物联网数据的涌入、边缘设备引入的额外安全风险以及任何未来扩展物联网项目的努力至关重要。
了解组织在边缘需要哪些架构元素，以及在边缘使用时数据生命周期如何变化。然后，了解AI算法如何解决架构和边缘数据处理所面临的挑战。
