Computational resources. IoT device

Computational resources. IoT devices have limited processing
resources that do not allow on-site data processing. Data
collected is usually transmitted to more powerful nodes where
aggregation and processing is possible, but scalability is challenging
to achieve without a proper infrastructure. The unlimited
processing capabilities of Cloud and its on-demand model
allow IoT processing needs to be properly satisfied and enable
analyses of unprecedented complexity [27], [47]. Data-driven
decision making and prediction algorithms would be possible
at low cost and would provide increasing revenues and reduced
risks [56]. Other perspectives would be to perform real-time
processing (on-the-fly) [50], [27], to implement scalable, realtime,
collaborative, sensor-centric applications [32], to manage
complex events [50], and to implement task offloading for
energy saving [53].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ อุปกรณ์ IoT มีจำกัดการประมวลผลทรัพยากรที่ให้บริการประมวลผลข้อมูล ข้อมูลรวบรวมเป็นโหนดที่จะนำส่งให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งรวมและการประมวลผลอยู่ แต่ขยับเป็นความท้าทายเพื่อให้บรรลุ โดยโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม ที่ไม่จำกัดความสามารถของเมฆและรูปแบบตามความต้องการของการประมวลผลอนุญาต IoT ประมวลผลพอใจได้อย่างถูกต้อง และเปิดใช้งานวิเคราะห์ของประวัติการณ์ความซับซ้อน [27], [47] ปรับปรุงข้อมูลตัดสินใจทำและทำนายอัลกอริทึมจะเป็นไปได้ที่ต่ำต้นทุนจะมีรายได้เพิ่มขึ้น และลดลงความเสี่ยง [56] มุมมองอื่น ๆ จะทำแบบเรียลไทม์ประมวลผล (บน-บิน) [50], [27], สามารถปรับสเกล เรียลไทม์ร่วมกัน เซนเซอร์เกี่ยวกับโปรแกรมประยุกต์ [32], การจัดการเหตุการณ์ซับซ้อน [50], และ การใช้งานถ่ายสำหรับพลังงานที่บันทึก [53]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ อุปกรณ์ IoT มีการ จำกัด การประมวลผล
ทรัพยากรที่ไม่อนุญาตให้เว็บไซต์ในการประมวลผลข้อมูล ข้อมูล
ที่เก็บรวบรวมจะถูกส่งไปยังโหนดมักจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นที่
การรวมตัวและการประมวลผลเป็นไปได้ แต่เป็นสิ่งที่ท้าทายความยืดหยุ่น
เพื่อให้บรรลุโดยไม่มีโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม ไม่ จำกัด
ขีดความสามารถในการประมวลผลของระบบคลาวด์ของรูปแบบและความต้องการในการ
ช่วยให้การประมวลผล IoT ความต้องการที่จะมีความพึงพอใจอย่างถูกต้องและเปิดใช้งาน
การวิเคราะห์ของความซับซ้อนประวัติการณ์ [27], [47] ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การตัดสินใจและขั้นตอนวิธีการทำนายจะเป็นไปได้
ที่ค่าใช้จ่ายต่ำและจะให้มีรายได้ที่เพิ่มขึ้นและลด
ความเสี่ยง [56] มุมมองอื่น ๆ ที่จะดำเนินการในเวลาจริง
การประมวลผล (on-the-บิน) [50], [27] ในการดำเนินการปรับขนาดเรียลไทม์,
การทำงานร่วมกัน, การใช้เซ็นเซอร์ศูนย์กลาง [32] ในการจัดการ
เหตุการณ์ที่ซับซ้อน [50] และ ที่จะใช้ถ่ายงานสำหรับ
การประหยัดพลังงาน [53]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทรัพยากรการคำนวณ อุปกรณ์ที่ต้องมี จำกัด แปรรูป
ทรัพยากรที่ไม่อนุญาตให้ข้อมูลในโรงแรม ข้อมูลที่รวบรวมโดยปกติจะส่งไป

รวมโหนดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและการประมวลผลที่เป็นไปได้ แต่ยังเป็นสิ่งที่ท้าทาย
เพื่อให้บรรลุโดยไม่โครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม การประมวลผลความสามารถของเมฆและไม่จำกัด

แบบโมเดลให้ความต้องการการประมวลผลมากจะถูก พอใจ และสามารถวิเคราะห์ความซับซ้อนประวัติการณ์
[ 27 ] [ 47 ] ข้อมูลขับเคลื่อน
การตัดสินใจและขั้นตอนวิธีการทำนายจะเป็นไปได้
ในราคาต่ำและจะให้เพิ่มรายได้ และลดความเสี่ยง
[ 56 ] มุมมองอื่น ๆ จะเป็นการประมวลผลแบบเรียลไทม์
( ทันที ) [ 50 ] , [ 27 ] , การใช้ระบบแบบเรียลไทม์ ,
,เซ็นเซอร์เซ็นทริคการใช้งาน [ 32 ] เพื่อจัดการ
[ 50 ] เหตุการณ์ที่ซับซ้อน และใช้งานถ่ายให้
ประหยัดพลังงาน [ 53 ]