云計算和物聯網通常結合在一起，但這兩者究竟是如何相互作用？雖然物聯網連接可以在沒有云的情況下存在，但可以肯定的是，云計算使許多物聯網設備能夠以更高的功率和效率運行。為了充分了解物聯網中的云計算，讓我們從云計算的發展歷史開始，并探索它如何影響物聯網部署。

云計算的演變

在計算的早期，企業購買大型機的使用時間（也叫機時），因為購買和維護大型機的費用非常昂貴。到了20世紀90年代，由于微型機及個人電腦的出現，企業開始放棄原來的租賃方式，而逐漸采用本地服務器/客戶端方式。如今，隨著虛擬機技術的出現，以及公司收集和存儲大量數據，他們開始再次轉向云中的異地解決方案。

云基礎設施是大量連網服務器的集合，為企業提供了一種經濟高效的信息存儲方式。它還為企業提供了運行復雜數據分析和其他程序的計算能力，而無需投資昂貴的硬件。如今，最大的云服務提供商是谷歌、微軟和亞馬遜等科技巨頭。他們通常提供與預算限制很好匹配的按需付費模式，并允許企業根據需要擴展其使用范圍。云還支持軟件即服務（saas），即購買軟件訂閱的能力。軟件不會被下載，而是保留在遠程服務器上，用戶通過在線門戶訪問和操作它。

云和物聯網：完美匹配

在典型的物聯網部署中，許多物聯網傳感器（幾十個、數百個或數千個）收集數據并將其發送到中心位置進行分析。在許多情況下，這個中心位置就是云。

借助云管理，移動運營商可以通過任何設備和網絡連接從任何地方訪問其傳感器數據。例如，如果附著在浮標上的海洋傳感器散布在墨西哥灣，運營商可以在平板電腦上提取數據以評估維護問題或運行數據分析。如果沒有云，則跨大區域和不同設備來聚合物聯網數據要復雜得多。

許多物聯網提供商還提供物聯網平臺，即SaaS程序，可幫助物聯網管理者從遠處管理其連接的設備和數據。云提供商允許公司以最低的成本存儲和處理大量數據，從而為大數據分析打開了大門。

物聯網服務的云計算與邊緣計算

雖然云對于大多數物聯網部署來說是不可或缺的，但最近一些功能的就地處理又有所恢復。邊緣計算將一些數據處理保留在物聯網傳感器和終端設備所在的網絡邊緣。這在一些物聯網應用中至關重要，如無人駕駛汽車，在這些應用中，數據分析和決策的任何延遲都有可能導致撞車。

在某些情況下，邊緣計算可以增加一層安全性。例如，物聯網解決方案可以使用邊緣計算系統向工廠經理交付運營技術數據，而不是將所有傳感器數據直接發送到云中。這樣做可以最大限度地降低通過空中傳輸所有信息的潛在安全風險。

但是，雖然通過網絡傳輸數據總是會帶來一些安全問題，但預防性措施還是可以大大增強云計算的安全性。例如，保持設備固件為最新狀態，確保對所有傳輸的數據進行加密，以及實施標準的用戶身份驗證程序都可以幫助防止網絡攻擊。移動網絡運營商還應努力實現完整的網絡可見性，以了解整個網絡中正在發生的事情。這種警惕性使公司在潛在問題吞噬整個系統之前發現它們，包括惡意軟件或勒索軟件攻擊。

很明顯，云計算將繼續存在，而且在數據存儲和分析能力方面，它是物聯網服務的巨大推動力。

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