无线物联网中的实时数据分析：协同边缘和云端的生活数据。 标题长度为11个字。

本文介绍了无线物联网中基于协同边缘和云端的实时数据分析的方法。作者指出了物联网中大量的数据需要被采集、存储和分析，而传统的云计算方法会导致高延迟和高能耗。因此，提出了协同边缘和云端结合的数据分析方法，以实现实时性和低能耗。 文章首先介绍了无线物联网中的数据管理和处理的挑战。作者指出，无线物联网中的设备数量庞大且分散，数据量庞大且多样化，需要高效的数据管理和处理方法。传统的云计算方法在处理大量数据时存在时延问题，而且需要大量的带宽和能源，不适用于无线物联网中实时数据分析的要求。 为了解决这些问题，作者提出了一种基于协同边缘和云端的实时数据分析方法。该方法将数据分析任务分成两个层次：边缘层和云端。边缘层包含了大量的本地计算资源，可以实现近似实时的数据处理和分析。而云端则提供了更强大的计算和存储能力，用于处理和分析较复杂的数据。 在这种方法中，边缘设备首先对数据进行简单的处理和筛选，然后将部分数据发送到云端进行进一步的处理和分析。这样可以减少数据在网络中的传输量，减缓网络拥塞，并降低能耗。同时，边缘设备可以及时响应数据变化，并在需要时即时处理数据，满足实时性要求。 文章还介绍了一种实现该方法的架构。首先，边缘设备通过自适应调度算法将数据分发到不同的边缘节点，以平衡计算负载。然后，边缘节点将数据分发到云端进行处理，云端可以使用强大的计算和存储资源进行更复杂的分析。最后，将分析结果返回给边缘节点，以供下一步的处理或决策。 实验证明，该方法在处理实时数据时具有较低的延迟和能耗。同时，该方法也具有良好的扩展性和适应性，可以应对不同规模和需求的无线物联网。 综上所述，基于协同边缘和云端的实时数据分析方法可以有效解决无线物联网中数据管理和处理的挑战。该方法通过利用边缘和云端的计算资源，实现了实时性和低能耗的数据分析。未来，可以进一步研究优化该方法的算法和架构，以应对不断增长的无线物联网需求。