讓我們來了解一下物聯網和邊緣計算的關系，以及為什么越來越多的物聯網專家在，開發物聯網解決方案時依賴邊緣計算。
傳統物聯網設備過時了嗎?
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。由于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線程。
由于計算能力較低，標準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，并通過網絡將數據傳輸到云端進行分析和處理。如果全球設備數量預計幾乎翻一番，從2023年的151億臺增加到2030年的超過290億臺，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采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、網絡和后端服務器組成的簡單物聯網基礎設施中，后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，后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，仍然有助于使用簡單的物聯網設備。傳統的物聯網設備可以有效地利用其處理器并在精確的時間執行操作，因為除了正在運行的任務之外，沒有其他任務競爭CPU資源。此外，由于沒有操作系統，簡單的物聯網設備不易受到基于操作系統的經典網絡攻擊。
邊緣計算加入戰斗
在物聯網環境中，邊緣計算意味著將計算資源放置在更靠近數據源的地方。邊緣計算的第一個也是最重要的用例是指為物聯網設備提供計算資源，并將其轉換為能夠在本地處理數據的邊緣設備，而無需將其發送到云端進行進一步分析。
邊緣設備能夠執行多任務處理并同時運行多個應用。與需要物理連接來更新固件的簡單物聯網設備相比，通過可用的無線(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，成為物聯網生態系統的成熟元素。這就是為什么很多人會交替使用“物聯網設備”和“邊緣設備”這兩個術語。
物聯網邊緣設備的例子包括需要靠近數據源進行實時數據分析的自動駕駛汽車，遠程患者監測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。預計邊緣計算市場的預期增長到2025年將達到2740億美元。
然而，利用邊緣計算并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，然后將其傳輸到云端，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線電基站處，在網絡邊緣創建多路訪問邊緣計算數據中心。由于可以在本地或網絡邊緣分析數據，因此發送到云端的信息更少，從而將延遲問題降至最低，并為后端數據服務器上的AI/ML支持的數據分析釋放更多資源。
在物聯網中采用邊緣計算的好處
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并返回的行程更短。快速響應對于需要近實時處理和行動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，并確保必要的信息順利地傳輸到中央云并返回。
提高物聯網網絡安全性
邊緣計算不會成為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，邊緣服務器可以成為擔心將所有數據存儲在偏遠地區的企業的救援。通過在本地部署邊緣服務器，企業可以更好地控制對信息的訪問，并確保某些數據永遠不會離開特定范圍。
總結
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里程碑。由于物聯網邊緣，從數據收集到決策的旅程變成了以毫秒為單位的探險。
邊緣計算解決了網絡高延遲和低帶寬的問題，賦予物聯網生態系統實時數據分析能力，使物聯網設備更加智能、自適應和安全。
