选择合适的边缘智能技术和解决方案需要考虑以下几个方面：
理解业务需求：首先需要明确业务需求，包括需要监测的数据类型、数据采集频率、实时性要求等。例如，如果是工厂生产线的监测需求，可能需要实时采集大量的传感器数据，对实时性要求较高；而如果是智能家居设备的监测需求，可能对实时性要求没有那么高，但需要考虑低功耗和长时间运行。
技术可行性：根据业务需求，评估不同的边缘智能技术的技术可行性。例如，对于需要实时处理的场景，可以考虑使用边缘计算技术，将部分数据处理任务下放到边缘设备上，减少数据传输延迟；对于需要大规模数据存储和分析的场景，可以考虑使用边缘存储技术，将数据存储在离用户更近的地方，减少数据传输成本。
成本效益分析：综合考虑技术选择的成本效益，包括硬件设备成本、软件开发成本、运维成本等。需要权衡不同技术方案的投资与回报，选择最符合成本效益的方案。
风险评估：评估不同技术方案的风险，包括技术成熟度、供应商可靠性、安全性等。需要选择稳定可靠的技术和解决方案，以降低项目实施和运行过程中的风险。
可扩展性和灵活性：考虑未来业务发展的需求，选择具有良好可扩展性和灵活性的技术和解决方案。例如，如果未来业务规模扩大，需要能够方便地扩展边缘设备和系统能力。
综合考虑以上因素，可以选择合适的边缘智能技术和解决方案，满足业务需求并具有良好的成本效益和风险控制能力。
例如，某家工厂需要监测生产线上的设备运行状态和产品质量数据，对实时性要求较高。可以选择使用边缘计算技术，在生产线上部署边缘服务器，实时处理传感器数据并生成报警信息，减少数据传输延迟，提高生产效率和产品质量。