摘要：根据调研机构的预测，到2020年全球将部署超过300亿台物联网设备，因此难以想象存储在云中的数据量。更不用说从中获取任何有形价值所需的处理能力。

     根据调研机构的预测，到2020年全球将部署超过300亿台物联网设备，因此难以想象存储在云中的数据量。更不用说从中获取任何有形价值所需的处理能力。
　　
　　难怪企业主越来越希望提高其物联网产品的性能和降低运营成本。这样做的方法之一是在主要云平台之外或其“边缘”处理数据。
　　
　　因此，如果企业计划为其业务构建物联网应用程序或希望优化当前的产品，边缘计算可能是一个安全的选择。
　　
　　为什么纯粹的云计算不是物联网的最佳选择
　　
　　根据Logicmonitor公司的调查，到2020年，83%的企业工作负载都在云端处理，云计算的采用率正在飙升。这其中有一些很好的原因：降低了运营成本、更好的可扩展性、更快的应用程序部署、更高的可靠性等。
　　
　　然而，当谈到物联网时，传统的云计算有许多缺点。以下是其中三个：
　　
　　•数据安全威胁。数据不断地在云端和设备之间来回传输，因此，提高了隐私侵犯的风险。
　　
　　•性能问题。物联网应用程序严重依赖于实时操作。然而，基于云计算的应用程序的处理速度通常取决于设备本身与服务器位置之间的实际距离。
　　
　　•随着生成和共享的数据量的增加，运营成本也会随之增长。
　　
　　除此之外，大多数源于云端的数据通常没有实际价值，也从未被使用过。那么，当企业能够处理并保持其正确生成位置（在设备上）时，为什么要将其资源和云存储空间浪费在无关和无用的数据上呢？
　　
　　这就是越来越多的企业面临着边缘计算与云计算的困境的原因。
　　
　　所以，需要了解边缘计算如何帮助物联网，以及它为什么比云计算更好。
　　
　　什么是边缘计算？为什么重要？
　　
　　先从边缘计算的定义开始。
　　
　　该术语指的是在数据产生的地方发生的数据的计算，即在物联网网络的“边缘”。因此，不是使用集中的远程云端来完成所有工作，而是在本地处理和存储数据，即在物联网设备本身或最近的网络节点处。
　　
　　但边缘计算如何运作？
　　
　　为了解释它在现实生活中的运作方式，可以将任何智能设备为例。
　　
　　每个物联网传感器每秒产生大量数据。在云计算的情况下，数据立即传输到中央统一的云数据库，在那里进行处理和存储。
　　
　　如果需要任何操作，中央服务器将在接收和分析所获取的数据时将其响应发送回设备。
　　
　　虽然整个过程通常需要不到一秒钟的时间来完成，但在某些情况下，响应可能会延迟或中断。这可能是由于网络故障、互联网连接薄弱，或者仅仅是因为数据中心距离设备太远。
　　
　　现在，在边缘计算的情况下，企业不需要将物联网传感器获取的数据发送到任何地方。设备本身或最近的网络节点（如路由器）负责数据处理，如果需要采取措施，可以以适当的方式响应。
　　
　　因此，物联网设备不再依赖于互联网连接，可以作为独立网络节点运行。
　　
　　物联网中边缘计算的优势和实际使用案例
　　
　　边缘计算的主要目的是分散数据处理。与传统云计算相比，这带来了许多优势。
　　
　　也就是说，物联网的边缘计算有5个主要优点：
　　
　　1.增加数据安全性
　　
　　虽然物联网解决方案是网络攻击的理想目标，但边缘计算可以帮助企业保护网络，并提高整体数据隐私。
　　
　　由于数据是分散的，分布在生成数据的设备中，因此很难通过单次攻击来摧毁整个网络或破坏所有数据。
　　
　　在GDPR合规性方面，这种方法也是首选：通过网络发送并存储在云中的信息越不敏感，信息就越好。
　　
　　2.更好的应用性能
　　
　　如上所述，数据在设备和数据中心之间来回传输需要一些时间。
　　
　　通过存储和处理靠近其源的数据，企业可以减少延迟时间并提高整体应用程序性能。因此，企业可以实时分析数据，而不会出现延迟。
　　
　　3.降低运营成本
　　
　　当企业“存储”并处理大部分“边缘”数据时，不需要大量的云存储。此外，企业可以过滤掉不必要的信息，并只备份相关数据。
　　
　　因此，企业的基础设施成本将不可避免地下降。
　　
　　4.提高业务效率和可靠性
　　
　　反过来，较低的数据流量和减少的云存储可以带来更高效的业务运营。
　　
　　此外，连接问题不会出现问题，因为它们适用于依赖云计算的其他物联网产品。这是因为企业的设备可以在没有互联网连接的情况下自主工作。
　　
　　5.无限制的可扩展性
　　
　　与云计算不同，边缘计算允许企业根据需要扩展物联网网络，而无需参考可用存储（或其成本）。
　　
　　由于列出的好处，边缘计算在涉及时间敏感的任务时确实很有用。
　　
　　也就是说，麦肯锡公司发现边缘计算用例最多的行业是
　　
　　•旅行、运输和物流
　　
　　•能源
　　
　　•零售
　　
　　•卫生保健
　　
　　•公用事业
　　
　　以下是3个实用的物联网边缘计算示例，用于演示如何在所列行业中使用它：
　　
　　•自动驾驶汽车
　　
　　自动驾驶汽车代表了重要的物联网边缘计算用例之一。
　　
　　一辆正在行驶的车辆不能仅仅依靠远程服务器来决定当前面有行人横穿马路时是否需要停车。需要立即作出决定。无论互联网连接如何，数据都必须在现场处理。
　　
　　此外，车辆（在路上时）可以更有效地相互通信，因为他们不需要首先向远程服务器发送有关事故、天气状况、交通或绕行的数据。
　　
　　•医疗保健设备
　　
　　边缘计算的另一个实际案例在于健康监视器和其他可穿戴设备的领域。当用于远程医疗以跟踪患者的慢性病时，他们可以成为真正的生命拯救者。
　　
　　例如，能够独立分析健康数据的心率监测器可以在患者需要帮助时立即向警报护理人员提供必要的响应。
　　
　　机器人辅助手术是医疗保健中边缘计算的另一个用例，尤其是每纳秒可能意味着生与死之间的区别。这些机器人需要能够自己分析数据，以便安全、快速和准确地为手术提供帮助。
　　
　　•安全解决方案
　　
　　任何安全系统都应该能够在几秒钟内响应安全威胁。这就是将边缘计算用于监控系统是有意义的原因。
　　
　　因此，通过设备上的视频处理，摄像头可以检测运动、识别入侵者，并在发生入侵者或可疑活动时立即提醒用户。
　　
　　因此，这些摄像头不是将大量原始数据传输到服务器进行处理，而是节省企业的互联网流量，减少带宽和云存储，同时提高响应的速度和准确性。
　　
　　除了列出的示例之外，边缘计算还有更多用例：
　　
　　•交通信号灯或风力涡轮机不需要全天候与云端通信（或者有时它们根本无法连接到服务器）并且可以完全自动化。
　　
　　•路灯可以通过直接相互通信而不是由远程云调解来创建自我维持的自治系统。
　　
　　•农业中的智能传感器无需转向中央服务器来决定何时需要给附近的植物浇水或添加肥料。他们可以轻松地自己执行例行任务，并偶尔与主要云计算同步。
　　
　　物联网的未来处于边缘
　　
　　根据Gartner公司的调查，到2022年，75％的企业数据将在云外（以及传统数据中心）处理。因此，在同一时间范围内，边缘计算市场的规模将超过全球130亿美元。
　　
　　考虑到现有趋势，物联网开发人员和企业主应该认真考虑其即将推出的产品的边缘计算。否则，一旦竞争对手充分利用这项技术，他们就会落后。
　　
　　因此，如果企业计划投资物联网开发或想要改进现有产品，那么首先要找到一个可靠的技术合作伙伴来帮助其解决沿途的陷阱。
　　
　　编辑：Harris