在過去的幾年中，低成本計算、可靠的傳感器和良好的連接性為物聯網的商業應用做出了貢獻。借助物聯網，人們可以將傳感器對象連接到互聯網、交換數據并監控它們的交互。而根據最近的調查，全球各地的企業正在迅速采用物聯網解決方案。

但鑒于物聯網設備的數量和結果數據的爆炸式增長，企業將所有這些信息發送到云端是可行的，但需要更好的替代品。邊緣計算可以很好地填補這一空白，并應對這種大規模的數據沖擊。通過從源頭分析數據，邊緣計算可以減輕數據中心的壓力，減少延遲，并確保企業更高效地工作。

什么是物聯網？

物聯網（IoT）是一個互連的物理、數字、機械和計算設備或“物”的系統，其中嵌入了唯一標識符（UID），允許它們在互聯網上相互交互。這些設備運行從普通物體到復雜工具的整個范圍。

物聯網設備配備了傳感器，使它們變得“智能”。這些傳感器收集信息，從而產生大量數據。物聯網網關充當路由器，通過HTTP和MQ遙測傳輸（MQTT）等多種數據協議將數據發送到云端。一旦數據到達云端，分析工具就會處理數據并提取重要信息。然后，這一信息通過API發送回最終用戶。

什么是邊緣計算？

事實上，物聯網的日益普及是邊緣計算的強大驅動力。隨著越來越多的物聯網設備連接起來，它們將產生大量數據。但是將所有這些數據發送到云端進行處理可能會適得其反。

首先，將每條數據發送到云端的成本可能會令人望而卻步。其次，將如此多的數據發送到云端會導致延遲和帶寬問題。

邊緣計算將數據處理推向原點（傳感器設備）附近，而不是將其發送到位于數千英里外的集中式云平臺中。在數據對時間敏感且必須做出瞬間決策的情況下，這一點尤其必要。邊緣設備對網絡邊緣的可用信息執行高級分析，并實時為企業提供急需的預測和解決方案。

物聯網與邊緣計算有何相似之處？

物聯網和邊緣計算有某些相似之處。從本質上講，這兩種技術都致力于在分布式計算環境中捕獲數據。這兩種技術：

• 使用傳感器捕獲數據。
• 大規模生產數據。
• 兩者都是革新使用數據的方式的創新技術。

物聯網與邊緣計算之間的差異？

雖然物聯網與邊緣計算有相似之處，但它們并不相同。以下是這兩種技術的不同之處：

?在邊緣計算中，數據處理在本地完成，而在物聯網設備中，數據被發送到云端進行數據分析。這是物聯網和邊緣設備之間最顯著的區別之一。

?物聯網設備必須支持互聯網才能正常運行。在邊緣設備中，這一功能是可選的。

?每個物聯網設備只能執行特定功能，而單個邊緣設備可以處理多個功能。

?物聯網設備的數據處理需求很少，因此它們最適合簡單的任務。相比之下，邊緣設備運行復雜的操作系統；因此，它們可以支持一系列數據處理能力。

?邊緣設備可以處理大量物聯網設備。

物聯網用例

• 汽車物聯網——汽車物聯網包括為車輛配備傳感器、小工具和互聯網接入，以便它們可以實時進行預測性維護并確保安全。借助物聯網，車主可以監控車輛的健康狀況并接收有關其保養和維護的更新。
• 智能家居——智能家居是目前最流行的物聯網應用之一。在智能家居中，用戶的日常設備連接到智能家居系統，即使在遠處，也可以監控和操作設備。
• 智能城市——智能城市依賴于配備應用程序和傳感器的龐大物聯網生態系統來收集數據。從源頭分析數據將有助于城市改善服務并提高工作效率。
• 工業物聯網——工業物聯網包括用于工廠和其他工業部門的設備。這些設備連接到一個內部監控系統，該系統監控關鍵績效指標(KPI)并確保事情順利進行。

邊緣計算中的用例

?制造——邊緣計算使制造商能夠收集有關制造過程的實時信息并做出更快的決策。通過在整個工廠部署傳感器，制造商可以深入了解機器健康狀況，從而在錯誤發生之前識別生產問題。

?自動駕駛汽車——自動駕駛汽車是邊緣計算的最佳示例之一。車輛數據必須在行駛時進行實時分析；否則它是沒有用的。邊緣設備實時研究數據，并傳達即時結果以幫助車輛導航。

?醫療保健——邊緣計算正在對醫療保健行業產生變革性影響。通過即時數據處理，醫院能夠提供更好的患者護理，甚至超出醫院的圍墻。例如，可穿戴醫療設備支持對慢性病患者的遠程監控，并在出現閱讀問題或患者異常行為時通知護理人員。

其他用途包括使用增強現實和虛擬現實來培訓員工、遠程管理醫療設備的移動以及啟用機器人輔助手術。

物聯網和邊緣的未來趨勢

越來越多的企業正在使用邊緣計算和物聯網來提高效率并釋放業務價值。以下是一些將在2022年占據主導地位的物聯網和邊緣計算趨勢。

• 為更大的增長做好準備

2021年，邊緣計算市場規模365億美元。預計到2026年將增長到873億美元。數量的巨大增長可歸因于企業通過使用物聯網和邊緣設備實現了高速增長。

• 5G取得進展

物聯網設備的成功取決于它連接到云平臺或其他設備的速度。由于5G被宣傳比4G快得多，因此預計企業將利用其速度來開發新的用例。此外，消費者可以從5G中受益，因為這些網絡可以處理許多設備而不會出現故障。

• 更加重視安全

邊緣計算中心也容易出現安全漏洞。分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、軟件注入和路由攻擊是邊緣設備可能受到威脅的一些方式。隨著邊緣計算開始處理更多機密信息，他們必須采用安全訪問服務邊緣(SASE)框架。該模型包括零信任網絡訪問(ZTNA)、防火墻即服務(FWaaS)和云訪問安全代理(CASB)，可確保不受位置限制的安全訪問。

• 利益相關者將采用人工智能

隨著物聯網設備生成的數據量滾雪球，從中獲得可操作的見解至關重要。人工智能幫助網絡進行智能思考。因此，設備可以從過去的活動中學習并預測未來的行動，而無需人工干預。