幾年來，有很多關于物聯網平臺的討論。分析師甚至創建了他們看到發展的物聯網平臺格局的分類法。

雖然市場上肯定有許多物聯網產品，但大多沒有任何可解決一系列不同業務問題的嵌入式物聯網平臺。

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事實上，當不將物聯網視為平臺時，它可能是最好的，因為物聯網不是平臺——邊緣計算才是。物聯網在消費者領域從來都不是一個平臺。燈泡、傳感器和相機等設備直接與遠程云服務上的解決方案對話，通常由某種集線器作為中介。邊緣計算過去并且經常是特定于供應商的。無論如何，它在架構上通常非常簡單。

邊緣計算案例

工業物聯網總是會變得更加復雜。大多數架構至少包含一個位于傳感器和執行器附近的物聯網網關。該模型允許對延遲敏感事件進行過濾、聚合和實時響應。在實踐中，大多數工業物聯網架構仍然更加復雜，具有多個級別的網關和其他類型的計算、存儲和網絡資源。

過去幾年發生的事情是，許多不同的行業都采用了邊緣計算，尤其是對于看起來不太像工業物聯網的工作負載。這種混合計算方式代表了一種普遍觀點的逆轉，即一切都將不可避免地轉向公共云。

邊緣計算可以被視為最新的企業 IT足跡。從某種意義上說，這是認識到企業 IT 是異構的，不能用單一方法解決。邊緣計算也可以被視為適用于多種類型工作負載的新平臺。

物聯網將何去何從?

物聯網以兩種主要方式與邊緣計算相吻合。第一種方式是物聯網是一種使用邊緣計算作為平臺的工作負載。

然而，并非所有邊緣計算應用都是物聯網，盡管許多應用至少有一些物聯網元素。例如，分布式零售分支機構的計算是邊緣計算的一種形式。這里可能有一個與使用掃描儀、藍牙或 RFID相關的物聯網角度。

但這可能不是這種情況下邊緣計算平臺的主要關注點。話雖如此，與上述技術類似的技術越來越普遍，因此越來越多的工作負載可能至少包含物聯網元素。

其他邊緣工作負載在物聯網的駕駛室中更為直接。例如，化工廠、煉油廠和類似類型的設施越來越多地利用無人機和計算機視覺來快速檢測問題并執行預測分析。所涉及的數據量可能是巨大的。有時為了將來可能的需要而保存一切是可取的。但是通過檢查，可能不需要所有與標稱操作相對應的數據。

物聯網也可以被認為是通往邊緣的入口。畢竟，邊緣架構的存在是有原因的。而這個原因通常是為了獲取有關物理世界狀態的信息，以便企業可以采取行動。在上述機器人檢查的情況下，該行動可能是派遣維修團隊。在前面的零售示例的情況下，它可能是觸發對達到其再訂購點的項目的再供應。

數據還可以觸發直接的物理響應。企業將計算和存儲分布在更靠近邊緣的原因之一是能夠對事件進行實時響應。通過在本地處理事情，企業可以避免通常與將警報傳輸到中央服務器并等待響應相關的延遲和網絡可靠性問題。從趨勢來看，物聯網的數據攝取方面只會變得更加重要。