在日常生活中，物聯網見證了互聯網技術的飛速發展。但由于缺乏安全保障，社會壓力和政府行為迫使工程師們強化安全職能。邊緣計算有什么幫助？今天眾山就來淺談一下關于邊緣計算優缺點及市場趨勢。

現在，物聯網設備從其周圍環境中收集數據，并把數據傳送到一個基于云計算的平臺上，這個平臺可以提供數據瀏覽、數據學習和數據處理等多種功能。舉例來說，一個先進的家庭自動化系統可能會使用多種物聯網傳感器圍繞著一個物業，這些傳感器將數據傳送到一個基于云的服務，以決定環境控制應該如何調整。利用云來進行數據處理通常被稱為“云計算”，這實際上意味著數據處理是通過物聯網設備遠程完成的，這些設備負責收集數據。但是，邊緣計算是物聯網設備本身的責任，也是整個數據處理的責任。因為當時的技術限制，早期的物聯網設備不能進行邊緣計算，但是，隨著價格相等的微控制器的引入，本地物聯網設備能夠逐漸開始處理自己的數據。

邊緣計算的優點。

與云計算相比，邊緣計算具有安全性、時延、可靠性等諸多優點。因為邊緣計算設備很少將數據傳輸到基于云的系統（如果有的話），所以很少對敏感數據進行攻擊。缺少傳輸意味著攻擊者必須直接訪問設備本身，而不能攻擊、攻擊服務器本身或對服務器進行欺騙。把數據保存在設備上也給設計者提供了更多的機會，通過使用內存加密和專門的安全硬件來收集數據，以保護數據。還可以在邊緣計算設備上對敏感數據進行部分處理，然后再將其發送給基于云的系統進行進一步處理，這有助于模糊數據，從而減少其對攻擊者的用處（即，一個訓練有素的神經網絡遠沒有攝像機的視覺數據敏感）。

在設備上進行局部數據處理還意味著數據本身的延遲會大大減少，這對需要快速結果（例如自動駕駛汽車）的應用是非常有益的。局部處理數據的能力還可以消除因特網上不斷連接的需求，從而提高設計的可靠性。互聯網的可靠性仍然影響著全球許多地方，而且互聯網的速度也可能會發生巨大的變化。利用邊緣計算有助于提高本地網絡的可用帶寬，從而改善其他服務，例如本地服務器和其他物聯網設備，從而增加單個網絡上設備的最大數量（通過這樣做可以集成更多的物聯網設備）。

邊緣計算的缺點。

盡管微處理器的成本不斷降低，性能也有了很大的提高，但是它們的價格仍然比便宜的微處理器要高，使得低端微處理器更適合于大規模生產。由于法規的引入還增加了使用具有高級功能所需處理能力的中端設備的難度，因為這些設備可能缺乏硬件安全，因此將其暴露出來。與此同時，人工智能在現代產品的需求也進一步限制了工程師們利用人工智能引擎在物聯網設備上高效運行神經網絡的可能性。

邊緣計算給工程師們提供了一種全新的計算模式，我們可以看到低延遲、高可靠性的物聯網設備能夠結合云計算的最優特性和本地處理。諸如安全性引導和根源可靠性等硬件安全特性將成為保護設備的關鍵技術，包括像AI引擎這樣的關鍵技術，使設備能夠在本地執行大多數數據處理。然而，盡管邊緣計算工程設計人員提供了許多安全優勢，但仍需要認真考慮如何處理敏感數據，如何避免惡意使用這些數據，以及如何不僅保護用戶，而且為更互聯的未來世界舞臺作出貢獻。

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