為物聯網實施邊緣計算使我們能夠讓數據更接近邊緣，而不是遠距離與數據中心或云共享數據。

它通過提供一個更安全的框架來最大限度地提高安全性和更快的數據傳輸，這有助于最大限度地減少物聯網設備面臨的主要挑戰。

世界正朝著物聯網驅動的未來邁進，并見證了物聯網在商業和消費者層面應用的巨大增長。但與任何其他技術一樣，物聯網也有其自身的一系列弊端，這對企業和消費者都構成了威脅。這些威脅大多與數據隱私有關。通過整合邊緣計算，用戶數據隱私、延遲、帶寬成本和高數據處理時間等主要問題即使不能完全消除，也可以最小化。物聯網依賴于云計算框架，這對于高效的物聯網網絡而言是不夠的，有必要采用一個更好的框架來克服云計算對物聯網設備的弊端。

物聯網設備面臨的挑戰

物聯網設備的采用正在快速增長，每秒新增127臺物聯網設備。隨著大量設備接入互聯網，物聯網框架面臨的挑戰不容忽視。以下是物聯網面臨的主要挑戰。

1. 高延遲和低響應

物聯網設備需要以很高的速度在彼此之間接收和傳輸數據。數據需要被接收、處理，并且需要將結果數據發送回去。所有這些操作必須快速完成，以確保高效的工作環境，同時不會丟失任何數據。此外，對于消費者類物聯網設備，數據需要通過互聯網在服務提供商的服務器上傳輸，而不是通過本地網絡。如果設備遇到連接問題，則物聯網設備可能會變得無響應或處理用戶請求的速度變慢。高延遲會導致設備響應用戶請求的時間更長。這種延遲可能會令人沮喪，并可能導致企業蒙受財務損失。高延遲問題降低了物聯網設備的效率。如果物聯網設備存在不理想的延遲問題，它們將成為一種負擔，而非資產。

2. 僵尸網絡攻擊

網絡犯罪分子一直在通過在線攻擊來瞄準目標公司。由于物聯網框架完全取決于連接到互聯網的設備，因此物聯網設備很容易受到這種網絡攻擊的危害。網絡犯罪分子可以將大量受感染的設備聚集到稱為僵尸網絡的網絡中。僵尸網絡攻擊是網絡罪犯最喜歡的網絡攻擊方法之一，其主要以DDoS的形式發起攻擊，DDoS攻擊會通過網絡同時發送大量請求，這將導致設備崩潰，因為網絡無法同時處理如此大量的請求。物聯網設備崩潰并使用戶無法使用或未經用戶同意即可執行請求。2016年，DNS提供商Dyn遭受了一次大型僵尸網絡攻擊，導致許多用戶無法訪問Twitter、Netflix和Amazon等主要網站。

3. 數據安全和隱私問題

物聯網設備收集大量用戶數據。這些數據包含敏感信息，如果處理不當，可能會被利用。如果數據被泄露，企業就有了丟失機密數據的風險，而這可能會對企業的財務前景產生重大負面影響。當涉及到消費者時，物聯網設備收集大量用戶信息，如面部信息、語音信息、密碼和生物特征數據等。對于企業而言，不道德地使用此數據可能會造成財務和聲譽損失。網絡罪犯也可以破壞這些設備，使用戶無法使用。此外，數據共享也被證明是一個主要問題，因為一些企業未經用戶同意就與其他公司共享其用戶數據。

4. 高成本

數據存儲為企業通過網絡存儲和處理數據帶來了巨大成本，同時，服務器維護也增加了企業的運營成本。對于小型企業而言，這可能會造成高昂的成本，并增加了對經濟解決方案的需求。

邊緣計算對物聯網的好處

邊緣計算有助于克服物聯網面臨的主要風險。物聯網中邊緣計算的實施使設備具有高響應性和低延遲。通過邊緣計算，數據中心的位置更靠近端點。隨著數據在分布式和分散式數據系統之間流動，設備的延遲顯著降低，而設備的響應速度卻大大提高。當將邊緣計算納入物聯網框架時，這些設備只需處理它們所鏈接的幾個端點的數據。這導致了更高的網絡帶寬，確保了數據的快速流動。由于物聯網系統依賴于高速信息傳輸，因此邊緣計算可以顯著提高企業和典型消費者的性能。

此外，公司甚至轉向將其他先進技術與邊緣計算結合使用，以改善所采用的物聯網框架。據報道，亞馬遜正在為其智能家居解決方案Alexa開發自己的AI芯片。有了本地處理芯片，智能設備就可以減少對云的依賴。這意味著隨著工作在本地完成而不是依賴云，設備的響應速度將大大提高。

邊緣計算為物聯網設備提供了更高級別的安全性。隨著物聯網設備邊緣計算的實施，連接到互聯網的傳感器或設備的數量將大大減少，這減少了對系統的潛在網絡攻擊。此外，通過網絡傳遞的大量敏感和私人信息也可以通過邊緣計算系統進行過濾。

總體而言，通過為物聯網設備采用邊緣計算，組織的安全性得到了極大提高。蘋果手機就是一個很好的例子，它利用物聯網設備的邊緣計算來提高安全性。用戶的所有生物特征信息都被加密并存儲在設備上，而不是存儲在集中式云中。這極大地減少了集中式系統上可用的用戶數據量，從而降低了數據泄露的可能性。

物聯網邊緣計算可提供更好的計算能力，同時降低財務成本。邊緣計算降低了數據傳輸的成本，因為大多數數據在發送到云之前都經過了過濾和處理。僅允許所需數據發送云端，而大部分數據存儲在本地服務器上。這些具有成本效益的措施對于組織成功削減不必要的開支至關重要。通過實施邊緣計算解決方案，可以大大降低維護高容量和遠程集中式數據服務器的成本。

邊緣計算可以重新定義物聯網設備存儲、訪問和處理數據的方式。它還可以顯著改善物聯網設備運行和相互交互的方式。物聯網邊緣計算與5G、人工智能和機器學習等其他技術相結合，可以迅速將我們推向一個快速、安全和可靠的物聯網驅動的未來。通過提高設備之間的數據傳輸速度并確保用戶數據的隱私性，可以大大減少物聯網設備所面臨的挑戰。通過將先進技術（如邊緣計算）納入其物聯網框架，企業以及普通消費者都可以從中受益良多。