傳統的物聯網部署由網絡設備組成，但是簡單添加設備并不能成為一個智慧城市。城市可以隨時安裝類似安全攝像頭這樣的東西，并將其連接回數據中心，但是除非城市能夠快速分析數據，否則它所能做的也只是收集和存儲信息。為了真正智能并且經濟地擴展，該網絡設備需要具有板載或附近的計算資源。換句話說，就是邊緣計算。

邊緣計算更適合物聯網，它位于大面積區域、低連接性區域或依賴多個傳感器協同工作以提供復雜圖像的區域。在設備上進行的任何計算都意味著可以讓集中式數據中心完成更少的計算，這還意味著可以減輕帶寬傳輸的工作負載。通過這種方式，任務關鍵型應用可以免費獲得更多資源。

城市正在走向邊緣

智慧城市的大部分使用案例涉及保護公民安全。這可能意味著需要監測正在發生的犯罪、提醒消防員注意房屋火災，或者向患有心臟病的公民提供緊急服務。在所有這些場景中，每一秒都很重要——這就是邊緣計算如此重要的原因。舉個例子：假如城市安裝了一個監測空氣質量的智能空氣監測儀，有一天它監測到異常讀數，它將讀數發送到數百英里之外的數據中心，然后，該數據中心必須花時間處理數據，再然后必須花時間將數據返回。與此同時，智能空氣監測儀監測到的氣體泄漏已經變成了一場大火。

在智能空氣監測儀具備計算能力的情況下，火災不會發生——或者至少在火災發生時，消防人員已經在路上了。該設備使用其板載計算能力得出泄漏正在發生，然后直接通知相關機構，而不依賴于回程。

城市已經認識到邊緣計算的潛在影響，許多智慧城市項目已經開始以多種方式將其納入其中，包括：

▲水質：在紐約市，復雜老化的供水系統為數百萬人供水。該市的公用事業部門利用物聯網技術幫助當地一家醫院控制爆發的軍團菌，通過在其供水系統中使用物聯網傳感器，市政工作人員能夠監測供水管道中的氯含量，并確保它們足夠高，以防止軍團菌的生長。

▲公共汽車：城市正在通過安裝識別潛在暴力事件的記錄系統來提高公共汽車的安全性。從移動的車輛中傳輸視頻和音頻非常困難，因此公共汽車上的物聯網監控系統配備了計算能力，使它們能夠識別和報告問題。

▲高速公路收費：收費公路上幾乎每一個駕駛員都受益于邊緣驅動的物聯網系統。在繁忙的高速公路上很難實現連接，因此車牌攝像頭在本地拍攝照片并進行光學字符識別，然后在車流量較少的晚上傳輸數據到中央數據中心。

邊緣計算在緊急至關重要問題以及難以找到良好連接情況下是有意義的。城市中有很多這樣的區域，上面只是邊緣計算的部分應用，唯一的問題是——城市應該在哪里開始實施邊緣計算以最大化成果？

城市應該如何構建邊緣計算基礎設施？

從概念上來說，為智慧城市構建邊緣計算基礎設施與構建其他IT服務并無太大不同。城市必須通過物聯網定義他們希望實現的目標，以確定其優先級并相應地支持它們。例如：

▲智慧城市物聯網項目的目標是什么？您想減少意外死亡、制止犯罪、監控環境質量、減少交通流量或其他什么嗎？

▲項目有多重要？如果它下線，人們的生命會有危險嗎？如果是，危險是眼前的還是長期的？

▲對于生命垂危的任務關鍵型活動，城市需要將冗余設計到系統中，并讓支持團隊隨時待命，以便在發生故障時進行修復。

對于某些物聯網服務，如高速公路收費，正常運行時間并不重要。城市希望實現智能收費，但如果系統停機，駕駛員將不會注意到或不會遭受過度損害——與此同時，車牌攝像頭仍然可以拍攝照片，并準備好在連網恢復后上傳照片。對于像水質監視器這樣的東西，關系民生，所以擁有本地計算能力非常重要，有了邊緣計算，如果網絡連接中斷，城市管理員仍然可以獲得實時情報和分析。

此外，分析水中的化學物質必須盡可能接近實時，以防止廣泛的污染。然后，將這些數據與流量和壓力周圍的數字相結合，您可以模擬污染物的潛在擴散，以確定您已經徹底沖洗了水源。所有這些都是以正確的方式將數據組合在一起，并在一個能夠滿足數據分析需求的平臺上進行。

基于我們的例子，城市應該將投資重點放在物聯網基礎設施上的三個重要因素：核心、云和邊緣。邊緣計算可能更昂貴，因為它涉及需要購買具有額外計算能力的設備用于機載分析，但是對于高優先級、低帶寬場景非常有用。城市的私有云具有更多延遲和更多計算能力，工作負載很難到達那里，但是一旦到達就很容易處理。

最后，公共云具有最高的延遲和最高的計算能力。公共云的數據中心可能位于完全不同的區域，但其處理能力在功能上是無限的。這種能力的混合為智慧城市提供了一個框架，讓它們能夠區分工作負載的優先級和投資的優先級。

為了讓智慧城市項目發揮作用，管理員需要確定其物聯網系統可以防止生死攸關場景的位置。然后，他們需要確定這些情況可能涉及擁擠帶寬和繁重工作負載的組合，例如圖像識別或語音分析。在這些場景中，將計算資源從云中取出并放在設備本身或附近，將會對公民的健康和福祉產生直接的積極影響。