在过去的几年中，低成本的计算、可靠的传感器和良好的连接性促进了物联网的商业应用。借助物联网，我们可以将传感器对象连接到互联网、交换数据并监控它们的交互。根据调查，世界各地的企业正在迅速采用物联网解决方案。但考虑到物联网设备的数量和由此产生的数据爆炸，将所有信息发送到云端是可行的，但需要更好的替代方案。边缘计算很好地填补了这一空白并处理了这种海量数据冲击。通过在源头分析数据，边缘计算可以减少数据中心的压力和延迟，并确保企业更高效地工作。什么是物联网物联网是一个由相互连接的物理、数字、机械和计算设备或嵌入式唯一标识符组成的系统，允许它们通过Internet相互交互。这些设备从普通物品到复杂工具应有尽有。物联网设备配备了“智能”传感器。这些传感器收集信息，从而产生大量数据。IoT网关充当路由器，通过HTTP和MQTT等多种数据协议将数据发送到云端。一旦数据到达云端，分析工具就会处理数据并提取重要信息。然后，此信息会通过API发送回最终用户。什么是边缘计算事实上，物联网的日益普及是边缘计算的强大驱动力。随着越来越多的物联网设备连接起来，它们将产生海量数据。然而，将所有这些数据发送到云端进行处理可能会适得其反。首先，将所有数据发送到云端的成本可能高得令人望而却步。其次，将如此多的数据发送到云端会导致延迟和带宽问题。边缘计算将数据处理推向更靠近原点（传感器设备）的位置，而不是将其发送到位于数千英里之外的中央云。当数据对时间敏感并且必须在眨眼之间做出决策时，这尤其必要。边缘设备对网络边缘可用的信息进行高级分析，并实时为组织提供急需的预测和解决方案。物联网和边缘计算有何相似之处物联网和边缘计算之间存在某些相似之处。本质上，这两种技术都用于在分布式计算环境中捕获数据。使用传感器捕获数据和生成大规模数据都是变革性技术，正在彻底改变我们使用数据的方式。物联网和边缘计算有何不同虽然物联网和边缘计算有相似之处，但它们并不相同。这两种技术的区别在于：在边缘计算中，数据处理在本地完成，而在物联网设备中，数据被发送到云端进行数据分析。这是物联网和边缘设备之间最显着的差异之一。IoT设备必须连接到Internet才能正常运行。在边缘设备中，此功能是可选的。每个物联网设备只能执行特定功能，而单个边缘设备可以处理多种功能。物联网设备对数据处理的需求极少，因此最适合简单的任务。相比之下，边缘设备运行复杂的操作系统。因此，它们可以支持一系列数据处理功能。物联网用例汽车物联网：汽车物联网包括为车辆配备传感器、小工具和互联网接入，以实现实时预测性维护并确保安全。通过物联网，车主可以监控车辆的健康状况，并接收有关车辆维护和保养的最新信息。智能家居：智能家居是目前最流行的物联网应用之一。在智能家居中，日常的设备都连接到智能家居系统，我们甚至可以远距离监控和控制这些设备。智能城市：智能城市依赖于配备应用程序和传感器的庞大物联网生态系统来收集数据。从源头分析数据，有助于城市改善服务，提高工作效率。工业物联网：工业物联网包括工厂和其他工业部门使用的设备。这些设备连接到监控KPI并确保一切顺利运行的内部监控系统。边缘计算的用例边缘计算使制造商能够收集有关制造过程的实时信息并更快地做出决策。通过在整个工厂部署传感器，制造商可以深入了解机器的健康状况，从而在错误发生之前识别生产问题。自动驾驶汽车是边缘计算的最好例子之一。车辆数据必须在车辆行驶过程中进行实时分析，否则毫无用处。边缘设备实时研究数据并立即提供结果以帮助车辆导航。边缘计算正在彻底改变医疗保健行业。通过即时数据处理，医院能够提供更好的患者护理，甚至超出医院范围。例如，可穿戴医疗设备可以远程监控慢性病患者，并在患者出现误读或异常行为时通知护理人员。其他用途包括使用增强现实和虚拟现实来培训员工、远程管理医疗设备的移动以及实现机器人辅助手术。物联网和边缘计算的未来趋势越来越多的企业正在使用边缘计算和物联网来提高效率和释放商业价值。以下是2022年将主导的一些物联网和边缘计算趋势，将迎来更大的增长。2021年，边缘计算市场规模为365亿美元。到2026年，这一数字预计将增加到873亿美元。数量的巨大增长可归因于企业通过使用物联网和边缘设备实现的高增长。5G将取得进步物联网设备的成功取决于它连接到云或其他设备的速度。由于5G被吹捧为比4G快得多，因此企业有望利用其速度来开发新的用例。此外，消费者还可以从5G中受益，因为这些网络可以无故障地处理许多设备。更加关注安全边缘计算中心也容易出现安全漏洞。分布式攻击、软件注入和路由器攻击是破坏边缘设备的一些方式。随着边缘计算开始处理更多的机密信息，他们必须采用安全的访问服务边缘框架。该模型包括零信任网络访问、防火墙即服务和云访问安全代理，无论身在何处都能确保安全访问。利益相关者将采用人工智能。随着物联网设备生成的数据量不断增加，从中获得可操作的见解至关重要。AI帮助网络智能地思考。因此，设备可以在没有人为干预的情况下从过去的活动中学习并预测未来的行为。
