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物联网信号链的任一级都可以增加智能（或数据处理）。例如在生命体征监测(VSM)中，当体温达到危险水平时，传感器端可直接发出报警，而无需将体温数据发送至云端。温度数据也可以用在其他生物医学计算中，因此，它也可以用于网关或云中。
在节点进行信号处理有多个好处，包括支持紧凑的集成反馈环路等。紧密耦合传感器和执行器的好处是可以立即做出决策。例如，振动达到预定水平时，就会立即关停机器或电机；温室中的温度上升到一定程度时，就会驱动电机打开窗户。对节点的要求是小尺寸和超低功耗（从而延长电池寿命）。未来，可利用采集能量从而实现能源独立的器件将是成功的关键。节点上的数字处理受空间和功耗的限制。还有一点是难以聚合其它来源的数据。节点的低功耗会限制数据传输范围和有效载荷。通过节点管理来监视状态和执行更新会很麻烦，同时网络边缘的硬件、软件和数据也存在安全风险。
基于网关的信号处理，一端采用短程无线传感器网络(WSN)链接，另一端采用局域网或广域网链接的输出网关设备。它类似于一个路由器，也可以是一个传感器集线器。除了WSN网络管理和安全功能外，它还通常被用作本地处理和分析（通常称为边缘计算）的计算资源。基于网关的处理的优点是可以使用大量的潜在处理资源，并且能够从其他传感器/源聚合数据。因此，在网络边缘附近运行分析的能力，再加上使用现成的开发工具开发的分析技术，将有助于实现更多对IT部门友好的解决方案。它能够支持全堆栈操作系统，并使用局域网/广域网网络技术和标准的远程管理工具，以提供更好的安全性（尽管物理安全可能有风险）。另一方面，它通常不属于低功率类，需要有线功率，并且有有限的数据存储。
云连接的一个主要优点是能够存储、检索和搜索可以包含来自许多设备的历史数据和数据的大量数据记录。对于基于云的信号处理，数据存储在很多情况下与大数据的处理和分析密切相关。而且单独存储数据是不够的。对快速访问和分析数据的需求有助于生成许多新方法，使用简单的编程模型和开源框架，其中可以在多个计算机集群上处理大型数据集。基于云的处理的显著优势是可以提供大量具有内置安全性的潜在计算和存储资源。开源和商业开发工具正在增加，终端解决方案可以很容易地扩展。
现在认为软件即服务(SaaS)是云计算的关键贡献，另外还有基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、桌面即服务(DaaS)、移动后端即服务(BaaS)和信息技术管理即服务(ITMaaS)。所有这些共同提供了广泛的选择来适应终端系统需求。对于基于云的处理，服务器托管是必需的（可在本地或远程）。存储和服务有相关成本，通信和大数据存储可能会很昂贵。还有其他一些缺点，比如互联网通信渠道的延迟和吞吐量可能难以预测。
随着物联网系统发展，智能系统分割也会发展，节点的智能程度会提高。节点从不生成智慧和知识，也即数据在到达云端之前仍只是单纯的数据；而转换和发送所有数据需要消耗大量电力和带宽。智能检测是指节点将数据转换为信息，从而降低总功耗，减少延迟和带宽浪费。简言之，它支持从反应型物联网到预测型和实时物联网的转变。
要实现卓越的物联网设计，需克服无数挑战，包括良好的测量、安全性以及知道应在整个物联网路径中的何处高效使用智能。此外，完整物联网解决方案会涉及许多供应商，包括传感器、网关、软件和存储提供商。通过测量机器或电机振动模式的变化，可以在系统停机之前检测到故障，防患于未然。由此带来的好处是可以实行预测性维护程序，提高工厂效率和产能。该系统实时跟踪并报告生产效率，提醒技术员注意可能出现的问题，避免设备停机。晶圆良品率因此得到提高，供应更稳定，有助于我们的客户做出更好的规划。这个例子展示了物联网系统的真正价值。物联网系统的复杂性和范围允许以很多方式进行信号处理。将物联网系统中的处理从云端转移到边缘可提升传感器的智能程度，让信息提取更接近来源。网络边缘节点、网关和云中都有处理资源可用，系统设计人员可以优化解决方案的边缘节点功耗、数据带宽、计算和存储要求。
