得益于工业4.0、传感器和物联网设备的技术和系统，企业可以从越来越多的先进功能中受益，从而使生产过程更加高效和优化。在这种情况下，工业部门转型的关键技术之一是边缘计算，即在需要数据的地方处理数据的过程。

工业4.0：工业和IIoT的数字化转型
工业4.0代表工业部门的数字化转型过程，通过采用新技术，实现生产过程自动化、控制和监控操作、优化生产，进行自我诊断和预防性维护，收集和处理实时数据。

工业4.0是以使用的一些技术包括协作机器人、增强现实(AR)、机器模拟软件来优化流程、大数据分析、在线数据存储和分析的云计算以及工业物联网(IIoT）。通过工业物联网，公司的所有设备、传感器和机器都连接起来，以便它们可以发送和接收数据并可以远程控制。

工业4.0中的数据存储和边缘计算

随着工业4.0的到来，数据管理成为企业管理的关键方面之一。

这就是为什么工业存储和工业物联网市场正在迅速变化以应对具有高处理能力的应用程序和设备，能够实时收集和分析大量数据。

这种转变推动了市场对更高容量和更可靠数据存储解决方案的需求。边缘计算是能够优化数据处理速度的技术之一。
边缘计算的概念及原理

边缘计算由多个微数据中心组成的分布式和去中心化IT架构组成，这些微数据中心相互通信，能够在本地、设备本身上处理和存储大量数据，然后将它们传输到中央数据中心或云上的存储库。

边缘计算代表了工业物联网的新前沿，可帮助用户克服云计算所规定的限制，例如稳定的互联网连接、低延迟和对宽带的需求。

边缘计算和云计算的区别

与云计算的区别在于数据处理发生的地点：如果使用边缘计算，数据是在设备附近处理的，在云计算的情况下，数据在远程数据中心传输、存储和处理。

边缘计算和本地数据存储的解决方案

由于工业领域边缘计算解决方案中使用的设备需要非常坚固耐用的内存来进行数据存储，因此近年来诞生了几种专用于工业领域的解决方案。就像某些厂家为满足特殊需求和严苛环境条件而设计的存储卡一样。例如，这些解决方案特别适用于工业环境或需要特定特性和性能的应用，例如视频监控或无人机。