如今，邊緣計算越來越受歡迎。今天，我們將來探討一下哪些物聯網應用將從這項技術中受益最大。

簡而言之，邊緣計算是指在網絡邊緣處理信息，而不是將數據發送到中央云服務器。因此，邊緣計算應用將帶來很多的好處，包括減少網絡延遲、降低成本、提高安全性以及業務效率等等。

為什么邊緣計算會減少延遲？

從網絡邊緣傳輸數據需要花費時間，尤其是在遠程位置收集數據。雖然傳輸通常可能需要不到一兩秒鐘的時間，但網絡故障或連接不穩定時可能會增加數據傳輸所需時間。對于某些物聯網應用來說，哪怕只是延遲一秒鐘都是非常致命的，例如自動駕駛汽車。

為什么邊緣計算可以降低成本？

隨著高清攝像頭的廣泛采用，由此帶來的視頻數據存儲量非常大，我們可以想象一下一個安全監控攝像機長時間對著空無一人的大街時，我們就沒有必要把數小時甚至數十小時的不間斷視頻文件發送到數據中心進行存儲。通過邊緣計算，只有在監控畫面中檢測到人、車或物體移動時，才需要將這部分視頻傳輸到數據中心進行存儲，由此將會節省大量的網絡帶寬和存儲空間。

為什么邊緣計算能夠提高安全性？

只要數據通過網絡傳輸，那么就一定會存在被劫持的風險。使用邊緣計算后，通過網絡發送的數據量和傳輸時間大大減少，從而數據被盜或被劫持的風險也大大降低，可以提高安全性。

邊緣計算為何能提高業務效率？

如上所述，在網絡邊緣處理數據可以減少發送到云服務器的數據量。通過僅將最相關的信息存儲在云上，用戶可以更輕松地找到與業務所需的信息并對該數據進行分析，而不是浪費大量的時間和計算資源在海量的信息中尋找有用的信息。

例如，如果溫度傳感器應用，我們無需將溫度變化信息實時發送到云端。只有當溫度升高或降低到預設范圍之外時，才需要將此異常信息傳輸到云端，否則既浪費資源，又可能會造成干擾。

那么，哪些物聯網應用將從降低的延遲和成本以及提高的安全性和效率中受益最大？

醫療保健，智能制造和能源等都是可以從減少延遲和提高安全性中受益的主要行業。

醫療保健是一個不斷快速增長的物聯網應用領域。根據研究和咨詢公司Grand View Research的調研報告顯示，到2022年，全球醫療保健行業在物聯網設備、軟件和服務上投資將超過4000億美元，遠遠高于2014年的589億美元。

對于處理此類敏感信息的IoT醫療設備，安全性和數據隱私至關重要。通過向中央云服務器發送盡可能少的信息，患者將可以更好地控制自己的個人數據，并減少數據泄露的風險。

物聯網醫療設備還需要盡可能快地進行即時決策。例如，當設備監測到某患者的血糖或心率監測數據異常時，則必須立即采取相應措施。

通過利用邊緣計算，這些物聯網醫療保健應用設備對網絡連接的依賴性將會大大降低。因此，患者也可以放心，如果出現任何問題，無論他們身在何處都不用太過于擔心網絡連接質量，一些常規情況在邊緣設備上直接就能處理，如果必須連接云端也不需要傳輸大量的數據，無論是時間成本還是效率都有了提升。

邊緣計算將成為即將到來的工業物聯網革命的關鍵技術

低延遲對于工業物聯網至關重要，這也是工業行業從邊緣計算中獲得最大收益的原因之一。

一些設備在出廠時就預設了各種應對情況，例如當溫度傳感器記錄的太高，則可以立即關閉機器或降低運行負荷。而不需要再發送數據到云端分析后再做決策，可以更快地采取措施。

能源和環境領域將從邊緣計算中受益

就其本質而言，能源和環境物聯網應用通常都是部署在偏遠地區。石油鉆機，天然氣管道，風力渦輪機，水力發電站，所有這些應用都將從部署連接的解決方案中受益，它們基本上都是位于網絡連接不太靠譜的偏遠地區。

許多能源和環境物聯網應用需要能夠對不斷變化的條件做出快速響應，但距離太遠而無法從5G中受益。邊緣計算對于這些網絡覆蓋條件不理想地區的物聯網應用將非常有用。邊緣計算同樣也可以通過僅傳輸相關信息來提高效率并降低云服務器的存儲成本。

風電場上的IoT應用可以收集風速或所產生的電能的相關數據，可以在邊緣處理這些數據，只有當數據異常時再傳輸到中央云服務器。

不僅醫療保健，工業物聯網，能源和環境領域將受益于采用邊緣計算技術，對于整個物聯網應用而言都一樣，我們將在未來幾年內會看到越來越多的領域采用邊緣計算。

根據Gartner的調查數據，大約有10%的企業生成數據是在傳統的集中式數據中心或云端處理。 Gartner預測，到2025年，這一數字將達到75%。

隨著物聯網應用數量的增加和采集的數據越來越大，未來越來越多的數據處理將走向邊緣。