Azure IoT Edge

支持将云端工作负载（如 Azure Functions、流分析、机器学习模型）容器化打包为模块，部署到边缘设备本地运行。具备离线运行能力，断网时仍可本地处理数据，恢复连接后自动同步云端。与 IoT Hub 深度集成，支持远程部署、监控和 OTA 升级。

IoT Edge Runtime 本身免费开源，费用主要来自配套的 IoT Hub 服务（按消息数量和层级计费，S1/S2/S3 定价不同）以及设备配置、安全更新等管理服务。Azure 流分析、ML 等模块按对应云服务标准计费，无额外边缘附加费。

适用于工业预测性维护、零售门店实时客流分析、远程油气田监控、智能交通信号等低延迟场景。特别适合网络不稳定的工厂车间、数据隐私敏感需本地处理的医疗设备，以及需在边缘端运行 AI 推理的图像识别场景。

在 Linux 或 Windows 边缘设备上安装 IoT Edge Runtime，通过 Azure 门户或 CLI 配置连接字符串，编写部署清单定义模块和路由。使用分层部署（Layered Deployment）可批量推送到上千台设备，并按设备标签差异化配置，部署过程支持版本回滚。

Azure IoT Edge 与 Azure 云服务、DevOps 工具链集成更深，适合已采用微软生态的企业；AWS Greengrass 与 Lambda、SageMaker 等 AWS 服务结合更紧密，适合 AWS 用户。Azure 在 Windows IoT 设备支持和混合云场景（如 Azure Arc）上更有优势，AWS 在 Lambda 函数迁移便捷性上略胜一筹。