物聯網 (IoT) 邊緣計算是指將數據處理和分析放置在更靠近物聯網基礎設施內帶有傳感器和執行器的連接設備的位置。 將物聯網移至邊緣有哪些好處？

讓我們來了解一下物聯網和邊緣計算的關系，以及爲什么越來越多的物聯網專家在开發物聯網解決方案時依賴邊緣計算。

傳統物聯網設備——過去的遺跡？

物聯網設備是具有能夠連接到互聯網的傳感器和執行器的硬件組件。 由於沒有嵌入式操作系統，物聯網設備一次只能執行一個或幾個執行线程。

由於計算能力較低，標准物聯網設備在本地執行的數據處理很少。 相反，它們使用嵌入式傳感器收集有關環境的信息，並通過網絡將數據傳輸到雲端進行分析和處理。 根據 Statista 的數據，如果全球設備數量預計幾乎翻一番，從 2023 年的 151 億台增加到 2030 年的超過 290 億台，您可以想象每個物聯網生態系統中來回流動的數據量。

傳輸大量數據會導致採樣分辨率和頻率降低。 它還會導致數據收集和在設備上執行的操作之間的時間延遲。 例如，在由設備、網絡和後端服務器組成的簡單物聯網基礎設施中，後端服務器將輕松分析從設備傳輸的常見圖像。 同時，一旦設備收集高清視頻數據，後端服務器將以低幀速率接收相對低分辨率的視頻樣本。

盡管如此，沒有嵌入式操作系統和內存組件的看似限制性的限制仍然有助於簡單物聯網設備的利用。 傳統的物聯網設備可以有效地利用其處理器並在精確的時間執行操作，因爲除了正在運行的任務之外，沒有其他任務競爭 CPU 資源。 此外，由於沒有操作系統，簡單的物聯網設備不易受到基於操作系統的經典網絡攻擊。

邊緣計算加入战鬥

在物聯網環境中，邊緣計算意味着將計算資源放置在更靠近數據源的位置。 邊緣計算的第一個也是最重要的用例是指爲物聯網設備提供計算資源，並將其轉變爲能夠在本地處理數據的邊緣設備，而無需將其發送到雲端進行進一步分析。

邊緣設備能夠執行多任務處理並同時運行多個應用程序。 與需要物理連接來更新固件的簡單物聯網設備相比，通過可用的無线 (OTA) 更新使邊緣設備的軟件和固件保持最新要容易得多。

邊緣設備配備傳感器和執行器，同時擁有計算資源，成爲物聯網生態系統的成熟元素。 這就是有多少人交替使用“物聯網設備”和“邊緣設備”這兩個術語。

物聯網邊緣設備的示例範圍從需要靠近數據源進行實時數據分析的自動駕駛汽車到遠程患者監護解決方案和能夠進行本地計算的智能家電。 邊緣設備正在迅速取代“傳統”物聯網設備。 Statista 報告稱，邊緣計算市場預計將增長，到 2025 年將達到 2740 億美元。

然而，利用邊緣計算並不總是將計算機能力放置在設備本身中。 通過安裝本地邊緣服務器來捕獲數據，然後將其傳輸到雲端，可以將計算資源放置在更靠近數據源的位置。 邊緣技術的另一個用例是指將邊緣服務器放置在無线電基站處，在網絡邊緣創建多路訪問邊緣計算數據中心。 由於可以在本地或網絡邊緣分析數據，因此發送到雲端的信息更少，從而將延遲問題降至最低，並爲後端數據服務器上的 AI/ML 支持的數據分析釋放更多資源。

在物聯網中採用邊緣計算的好處

那么，邊緣計算的具體好處是什么？爲什么該技術受到關注？

減少網絡延遲

邊緣計算使數據處理在物理上更接近數據源，從而使數據從傳感器到服務器並返回的行程更短。 快速響應對於需要近實時處理和操作的物聯網生態系統尤其有價值。

優化的網絡帶寬

邊緣計算通過處理和過濾更靠近數據源的數據來優化網絡帶寬利用率。 它允許更高的網絡帶寬，並確保必要的信息順利地傳輸到中央雲並返回。

提高物聯網網絡安全性

邊緣計算不會成爲應對所有可能的網絡威脅的靈丹妙藥，但它仍然提供一定的安全優勢。 利用物聯網生態系統中的本地定位，邊緣服務器可以成爲擔心將所有數據存儲在偏遠地區的公司的救援。 通過在本地部署邊緣服務器，公司可以更好地控制對信息的訪問，並確保某些數據永遠不會離开特定範圍。

總結一下

物聯網與邊緣計算的結合不僅僅是物聯網世界發展的下一步。 這是數據分析機制的一個新的裏程碑。 由於物聯網邊緣，從數據收集到決策的旅程變成了以毫秒爲單位的探險。

邊緣計算解決了網絡高延遲和低帶寬的問題，爲物聯網生態系統提供實時數據分析能力，使物聯網設備更加智能、自適應和安全。

標題：物聯網和邊緣計算：打破細微差別

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