PactGlobal首席执行官MarkSeddon讨论了边缘计算如何补充云以解决延迟、安全和带宽问题边缘计算是一种IT部署，应用程序和数据放置在尽可能靠近需要它们的用户或“事物”最好通过它们在物联网(IoT)中的使用来理解，因为物联网创造了对它的需求。简而言之，物联网就是连接到互联网并交换数据的所有物理对象。恒温器、安全摄像头、冰箱冰柜、Alexa、GoogleHome甚至车辆。就像个人和公司需要大量的云集中存储功能来增加数据存储一样，物联网也需要更快、更安全的方式来使用相同的数据，但使用更少的带宽。从个人计算到云计算的转变已经将大量数据发送到并存储在主要由谷歌、亚马逊、微软和IBM拥有的大型服务器群中。为了使用云数据，必须在返回之前对其进行访问、处理和分析。家庭助理是一个有用的类比。当你问GoogleHome天气怎么样时，它会处理你的语音，将压缩版本发送到云端，然后解压、处理、执行，也许会执行一个API函数来获得答案，并将其返回给你的设备。这种往返数据使用产生了三个主要问题：延迟、安全性和带宽。随着物联网的兴起，边缘计算解决了物联网与云端交互中存在的问题，因此迅速得到普及。如果你把所有的智能设备画成一个圆圈，云就会集中在它们的中间。边缘计算发生在该云的边缘。从字面上看，地理定位意味着边缘计算发生在离设备或企业更近的地方，而不管“什么”在传输数据。这些计算资源是从数据中心分散出来的；它们位于“边缘”，并在那里处理数据。通过边缘计算，可以在生产现场对数据进行审查和分析，只有相关的数据才会被发送到云端进行存储。这意味着发送到云端的数据更少，带宽使用更少，设备使用现场的隐私和安全性更少，从而更难“破解”设备，并且与数据的交互速度更快。虽然边缘计算和云计算通常被视为相互排斥的方法，但大型物联网项目通常需要将两者结合起来。以无人驾驶汽车为例。如果来自汽车所有传感器的信息都必须发送到云端进行处理并返回功能，那么网络的力量、侵入汽车的能力以及响应的延迟都将意味着自动驾驶汽车是不可行的。作为云计算和边缘计算的结合，用户不负责软件和传感器运行的实时工作，但汽车必须使用集中数据获取更新并将处理后的数据发回以增强算法。尽管物联网在市场上已经成熟，但企业直到最近才意识到物联网将如何帮助自动化和改进他们提供的服务。边缘计算和云计算在很多方面对业务有利：节省分析数据的时间；缩小存储量；以及易于遵守安全和数据隐私法规，例如通用数据保护法规(GDPR)，仅举几例。随着数字世界和“真实”世界的融合以及体验变得更加身临其境，所收集数据的爆炸式增长是无与伦比的，并将继续增长。保险业很可能是第一个受益于边缘计算和云计算的主要行业，通过物联网创造最身临其境的用户体验。例如，家庭保险一直是被动的而不是主动的，它依赖于用户通过电话向第三方报告索赔。此外，这些数据很少用于计算准确的风险。然而，随着智能家居和物联网设备的兴起，家庭保险公司能够颠覆这种模式。通过使用物联网设备，客户的家中可以提供可用于更全面地计算风险的数据，同时可以在家中使用智能安全和传感器进行预防，以便在出现问题时向房主及其保险公司发出警报。.洪水破坏是家庭保险索赔的主要原因之一，也是一个很好的例子。安装在锅炉、水槽和洗衣机等潜在泄漏区域附近的泄漏传感器可以发送通知以避免破坏性事件。如果无人在家时管道爆裂，传感器可以命令智能阀门关闭水源，最大限度地减少损失，通知客户，并最大限度地减少索赔。对于家庭保险公司而言，与物联网公司合作可以改善与客户的关系并提高对风险的理解，特别是针对每个客户。了解真实风险后，保险公司可以降低保费。毫无疑问，保险业物联网的未来是边缘计算和云计算的结合，充分利用各自的关键优势；通过最大限度地减少损失和提供更准确的保费，为客户带来最大利益，同时将公司风险和索赔成本降至最低。
