La necesidad de datos está creciendo constantemente debido a las tecnologías de big data y la rápida expansión de Internet, y el volumen de datos que se genera está creando una necesidad significativa de análisis de datos. El modelo de Internet de las cosas (IoT) ha surgido como un elemento crucial para las plataformas perimetrales. Un sistema de IoT tiene problemas graves de rendimiento debido al enorme volumen de datos que producen muchos dispositivos conectados. Los métodos potenciales para aumentar el consumo de recursos y la adaptabilidad de los servicios receptivos en un sistema de IoT incluyen la computación en el borde de la nube y las técnicas de virtualización de funciones de red (NFV). En el entorno perimetral, hay una combinación de servicios de muchas aplicaciones de IoT. La latencia significativa de transmisión afecta la funcionalidad de toda la red en el procedimiento de comunicación de IoT debido a la comunicación de datos entre varios componentes de servicio. Como resultado, esta investigación propone una nueva técnica de optimización para la instalación de elementos de servicio de IoT en sistemas híbridos de borde-nube, denominada Modelo de Optimización de Componentes de Servicio basado en IoT (IoT-SCOM), con la reducción de la latencia de transmisión como objetivo de optimización. Además, esta investigación crea el modelo IoT-SCOM y lo optimiza para elegir la mejor opción de implementación con el menor retraso asegurado. Los hallazgos experimentales demuestran que el enfoque IoT-SCOM tiene una mayor precisión y efectividad para la dificultad de la instalación de elementos de servicio intensivos en datos en el entorno de borde-nube en comparación con los métodos existentes y la técnica de optimización estocástica.