工業物聯網逐漸興起， 業界會根據不同的使用情境與需求， 來選擇雲計算、邊緣計算與霧計算。 法新社
所謂的物聯網(IoT)， 就是讓物體變成配備感測器的裝置，
據Raconteur報導， 對許多人來說， 卡在電梯裡可是最可怕的夢魘， 不過有了物聯網或許可以解決這個問題；德國重工業製造商ThyssenKrupp在全球有超過100萬台電梯， 現在他們用物聯網演算法來預測電梯何時可能故障， 並提前進行預防措施。
ThyssenKrupp執行官Andreas Schierenbeck表示， 企業必須想辦法跟上21世紀的快速變遷， 整合到工業領域的物聯網系統， 是一種具備智慧與實用的方式， 來解決這種挑戰。
要與超過100萬台電梯連結， 並進行分析， 這需要大量的計算能力。 ThyssenKrupp利用雲端計算方式， 也就是按量付費使用雲端資源。
不過除了雲端計算之外，
邊緣計算是雲端計算的相反， 是在資料本身進行計算與儲存。 這是使用本地的計算能力和儲存， 來完成低階、低價值的任務， 例如開啟某些裝置、或因為某些事件而送出警示。
IDC統計， 到2019年， 物聯網產生的資訊中， 有45%會在接近本地的地方進行計算與儲存。 HPE技術長Colin I’Anson認為， 如果要掌握工業物聯網的重大機會， 光靠大型資料中心與雲端是不夠的。
霧計算則是介於其中。 其在邊緣進行計算， 不過也在接近終端使用者的地方整合當地資源。 各種裝置變成單一閘道， 使用連結到雲端的分散式節點， 必要時可以傳收資料並使用額外的計算資源。
雲計算、邊緣計算與霧計算各有其利弊。
不管是哪一種計算， 資安仍是大家關注的議題。 邊緣計算只會透過網路傳送必要的資訊， 不過如果需要更強計算能力的裝置來處理更多計算， 就要耗費更高成本。 霧計算是在其中取得平衡， 不過如果要部署更多仲介的計算， 管理起來就變得更麻煩。
這三種計算方式並非互相排斥， 而是要依據不同的情況使用不同的方法。
例如， 智慧程式的照明計畫需要集中式的系統， 而煉油廠可能需要在不同的流程中部屬許多邊緣計算， 然後整個煉油廠需要一個集中化的雲端數位化身(Digital Twin)。 每台火車上可能都需要邊緣計算能力，
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