边缘计算解决了物联网中6个关键问题

云计算可能彻底改变了企业，为组织提供了一种更便宜，更灵活，可扩展且高效的方式来处理和存储数据，而不需要在内部进行任何操作。但随着物联网在全球各行业中越来越普遍，企业们发现了云计算的不足，它不是解决所有问题的答案。此外，如果只有云计算，物联网项目不能充分发挥其潜力，特别是在实时分析，监控和管理方面。这就是物联网和边缘计算联手的原因。

从物联网设备收集的数据的处理和分析可以在源处或附近完成，而不是将其发送到云。据MarketsandMarkets称，到2022年，边缘计算市场将从2017年的14.7亿美元增长到67.2亿美元。

但云没有被边缘取代。虽然对时间敏感的分析可以在物联网边缘完成，而资源密集型处理仍将发送到云端。云将成为边缘设备发送异常和其他数据进行存储或进一步处理的地方。此外，云将负责处理物联网数据和构建机器学习模型，然后将其发送到边缘以付诸行动。

那么边缘解决了IoT什么问题呢?这里列出了6个。

延迟问题

延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应 - 有时甚至不到10毫秒。因此，计算过程必须尽可能本地化，以抵消远距离传输数据的固有延迟，451 Research的研究主管Christian Renaud说。

“这是边缘计算被重视的关键原因之一。它就在那里，它是一个非常快速的反馈循环，并且即时性是许多应用程序所需要的，”Renaud说。Gartner的分析师Aapo Markkanen表示，通过物联网中的边缘计算，计算将在源头附近完成 - 例如传感器 - 因此在将数据从一个地方传输到另一个地方方面没有瓶颈。

“例如，如果汽车上的传感器判断出将要发生碰撞，那么系统就必须具有足够的确定性，能够在一定的时间范围内部署安全气囊。”“如果在长距离传输数据方面有任何[滞后]，那就根本就不安全的。”Markkanen说。

带宽问题

运行软件和生成数据的大多数物联网设备需要链接到云以存储和进一步处理该数据。因此，需要大量的功率和带宽将IoT数据传输到云。

在物联网中使用边缘计算，组织可以减少互联网带宽的使用，因为可以在源附近处理大量数据。

“你在边缘做的越多，你在距离上传输的越少，”Markkanen说。

例如，边缘计算相机可以通过分析警察仪表板的视频源来帮助执法机构减少带宽，相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录，但只有在必要时才将相关数据发送到云端。

带宽成本问题

“物联网应用程序生成大量相对低价值的时间序列数据。“这意味着带宽成本，设备获得带宽的机会成本，存储和分析成本，以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。

”有了边缘计算，这些数据就可以被捕获，如果有必要的话，在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和汇总，这比通过WAN链路发送未经过滤的数据要便宜得多，后者通常非常昂贵。

物联网安全问题

Renaud表示，尽管云服务提供商已经为他们的物联网产品开发了出色的安全性，但运营技术专业人员仍然担心他们的敏感数据一旦离开企业的墙壁就不会安全。

为了解决这个问题，Markkanen补充说，可以在边缘添加更多智能来保护系统，使其更强大，可以抵御黑客攻击和入侵。

“如果我有更强大的边缘设备，我可以在这些设备上更新我的安全性，”Constellation Research的分析师Holger Mueller回应道。因此，任何中断都将仅限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。

（编辑：四平站长网）

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