数据分析这个行业在于现在来说的话已经不算是一个新兴的行业，在很多年前就有了数据分析这个概念，只不过是这几年来信息发展诞生的物联网、云计算以及大数据的出现让数据分析逐渐地走进的人们的生活，不断地被人们多了解。那么数据分析在物联网上的应用都有哪些呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
首先给大家说一下云-边-端架构。前两年出现了一个比较热的词，叫做"边缘计算"，是指把简单的、需要实时计算和分析的过程放到离终端设备更近的地方，以保证数据数据处理的实时性，同时也减少数据传输的风险。“云-边-端”这样的架构能够，终端负责全面感知，边缘负责局部的数据分析和推理，而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据，完成对行业以及跨行业的态势感知和分析。而基于AI的智能服务则是贯穿“云-边-端”整个架构，在感知终端，AI技术旨在提高全面感知的敏感性、准确性以及人机交互、物物交互的实时性，同时也可以通过芯片来进行简单的逻辑推理。
在边缘处，AI技术主要负责汇集该域内的局部数据以及相关的业务数据，完成感知数据的分析和推理，并且能够把相关的分析结果或模型传送给感知终端，达到感知终端与边缘云的协同，在云端，不仅需要提供类似边缘云的云计算相关的数据，还需要提供基于全局数据的智能服务。
云中心擅长全局性的、非实时的、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势。边缘计算更适合局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。边缘计算与云中心是互补协同的关系，边云协同将放大边缘计算与云计算的应用价值：边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用；反之，云计算通过大数据分析处理优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则或模型运行。
在这篇文章中我们给大家讲述了一下数据分析中的云-边-端架构的内容，我们会在后面的文章中给大家介绍更多的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。