隨著越來越多的物聯網設備連接起來，它們將產生海量的數據。但是，將所有這些數據發送到云端進行處理可能會適得其反。邊緣計算是將數據處理推到原點(傳感器設備)附近，而不是發送到位于數千英里外的集中式云。

在過去的幾年中，低成本的計算、可靠的傳感器和良好的連接性為物聯網的商業應用做出了貢獻。借助物聯網，我們可以將傳感器對象連接到互聯網，交換數據，并監控它們的交互。根據調查，世界各地的企業都在迅速采用物聯網解決方案。

但考慮到物聯網設備的數量和由此產生的數據的爆炸式增長，將所有信息發送到云端是可行的，但需要更好的替代方案。邊緣計算很好地填補了這一空白，并應對這種大規模的數據沖擊。通過從源頭分析數據，邊緣計算可以減少數據中心的壓力以及延遲，并確保業務更有效地工作。

一、什么是物聯網

物聯網是由相互連接的物理、數字、機械和計算設備或嵌入唯一標識符組成的系統，允許它們在互聯網上相互交互。這些設備涵蓋了從普通物品到復雜工具的所有領域。

物聯網設備配備了“智能”傳感器。這些傳感器收集信息，從而產生大量數據。物聯網網關充當路由器，通過HTTP和MQTT等多個數據協議將數據發送到云端。一旦數據到達云端，分析工具就會對數據進行處理并提取重要信息。然后通過API將這些信息發送回最終用戶。

二、什么是邊緣計算

事實上，物聯網的日益普及是邊緣計算的強大驅動力。隨著越來越多的物聯網設備連接起來，它們將產生海量的數據。但是，將所有這些數據發送到云端進行處理可能會適得其反。

首先，將所有數據發送到云端的成本可能令人望而卻步。其次，將如此多的數據發送到云會導致延遲和帶寬問題。

邊緣計算將數據處理推到原點(傳感器設備)附近，而不是發送到位于數千英里外的集中式云。當數據對時間敏感，并且必須在瞬間做出決定時，這是特別必要的。邊緣設備對網絡邊緣的可用信息進行高級分析，并實時為組織提供急需的預測和解決方案。

三、物聯網與邊緣計算有何相似之處

物聯網和邊緣計算有某些相似之處。從本質上講，這兩種技術都用于在分布式計算環境中捕獲數據。使用傳感器捕捉數據與產生大規模的數據，兩者都是革新性的技術，都在革新我們使用數據的方式。

四、物聯網與邊緣計算區別在哪

雖然物聯網與邊緣計算有相似之處，但它們并不相同。以下是這兩種技術的區別：

在邊緣計算中，數據處理在本地完成，而在物聯網設備中，數據被發送到云端進行數據分析。這是物聯網和邊緣設備之間最顯著的區別之一。

物聯網設備必須聯網才能正常工作。在邊緣設備中，此功能是可選的。

每個物聯網設備只能執行特定的功能，而單個邊緣設備可以處理多個功能。

物聯網設備的數據處理需求很少，因此它們最適合于簡單的任務。相比之下，邊緣設備運行著復雜的操作系統。因此，它們可以支持一系列的數據處理能力。

五、物聯網用例

1.汽車物聯網

汽車物聯網包括為車輛配備傳感器、小工具和互聯網接入，從而可以實時進行預測性維護，并確保安全。通過物聯網，車主可以監控車輛的健康狀況，并接收車輛維護和保養的更新。

2.智能家居

智能家居是目前最流行的物聯網應用之一。在智能家居中，日常設備與智能家居系統相連，即使在遠處，我們也可以監控和操控設備。

3.智能城市

智能城市依賴于配備應用和傳感器的大規模物聯網生態系統來收集數據。從源頭分析數據將有助于城市改善服務，提高工作效率。

4.工業物聯網

工業物聯網包括工廠和其他工業部門使用的設備。這些設備連接到一個內部監控系統，該系統監控KPI并確保一切順利運行。

六、邊緣計算的用例

邊緣計算使制造商能夠收集有關制造過程的實時信息并做出更快的決策。通過在整個工廠部署傳感器，制造商可以洞察機器的健康狀況，從而在錯誤發生前確定生產問題。

自動駕駛汽車是邊緣計算的最佳例子之一。車輛在行駛過程中必須實時分析車輛數據，否則，它是無用的。邊緣設備實時研究數據，并傳遞即時結果，以幫助車輛導航。

邊緣計算正在對醫療保健行業產生革命性的影響。通過即時數據處理，醫院能夠提供更好的患者護理，甚至超出醫院的范圍。例如，可穿戴醫療設備支持對慢性患者的遠程監控，并在患者出現錯誤閱讀或異常行為時通知護理人員。

其他用途包括使用增強現實和虛擬現實技術來培訓工作人員，遠程管理醫療設備的移動，以及實現機器人輔助手術。

七、物聯網和邊緣計算的未來趨勢

越來越多的企業正在使用邊緣計算和物聯網來提高效率和釋放業務價值。以下是一些將在2022年占據主導地位的物聯網和邊緣計算趨勢。

1.將迎來更大的增長

2021年，邊緣計算市場規模為365億美元。預計到2026年，這一數字將增至873億美元。數量的巨大增長可歸因于企業通過使用物聯網和邊緣設備實現了高速增長。

2.5G將取得進展

物聯網設備的成功取決于它連接到云或其他設備的速度。由于5G被吹捧要比4G快得多，企業預計將利用其速度開發新的用例。此外，消費者也能從5G中受益，因為這些網絡可以處理許多設備而不會出現故障。

3.更加重視安全

邊緣計算中心也容易出現安全漏洞。分布式攻擊、軟件注入和路由器攻擊是邊緣設備可能受到威脅的一些方式。隨著邊緣計算開始處理更多的機密信息，它們必須采用安全訪問服務邊緣框架。該模型包括零信任網絡訪問、防火墻即服務和云訪問安全代理，該代理可以確保不受位置限制的安全訪問。

4.利益相關者將采用人工智能

隨著物聯網設備產生的數據量越來越大，從中獲得可操作的見解至關重要。人工智能幫助網絡智能思考。因此，設備可以從過去的活動中學習，并預測未來的行為，而無需人類的干預。

審核編輯：湯梓紅