如今物联网(IoT)似乎无处不在，因为企业急于利用这一新的数字淘金热，消费者急于购买他们希望智能改善生活的东西设备。代表一系列垂直行业的公司正在探索物联网的潜力，而边缘计算有望实现一些最令人兴奋的创新。这就是为什么物联网的黄金机会一触即发。物联网、大数据和对快速处理的需求确定新的商业模式和机会。然而，一些物联网产品不能等待它们的数据在云端进行处理和分析——也就是说，如果它们要为消费者提供任何有意义的用途。为了及时交付大量价值，通常必须在边缘快速处理这些数据。物联网边缘计算被引用最多的例子之一是联网汽车，其中一些很快就会在我们周围的街道上自动驾驶。为了适应实时交通和道路安全状况，这些车辆不能简单地将数据发送到远程数据中心并希望在撞到某物或某人之前得到响应。在这种情况下，延迟远远超过烦恼或生产力下降：它危及生命。为避免事故发生，联网汽车必须快速分析眼前的信息。面对这一挑战，汽车制造商正在采取分布式方法，将计算资源（例如微型数据中心）移动到更靠近边缘的位置，以实现近乎实时的计算。EdgeIntelligenceIoTAnalytics当然，一些IoT设备能够自行执行这种类型的边缘计算，这就是为什么我们互联的未来会有如此多令人兴奋的可能性。通过这样做，他们可以节省带宽（以及相关的连接成本）——只传输对他们的制造商来说必不可少的数据，而不是大量未处理的原始信息。IoT设备还可以解释和分析这些信息，在需要时准确提供所需的见解。这在工业设施等环境中尤其有价值，它可以加强工厂安全措施，同时降低此类工作的潜在重大成本。物联网边缘计算提高安全性任何安全专家都知道，传输的数据当然是越少越好，否则数据很容易被第三方恶意拦截。通过在物联网设备中构建边缘计算功能并允许它们自行处理尽可能多的信息，处理敏感信息的公司——从安全角度或隐私角度或两者兼而有之——通过减少必须传回的信息量到他们在数据中心或云中的数据量，以更好地管理风险。这对于在IoT设备收集个人身份用户数据（例如在广告系统中）的情况下保护用户隐私特别有用。这些只是物联网与边缘计算相结合如何增加商业机会、使物联网产品更具可行性、为企业节省资金，甚至增强安全性和隐私性的几个例子。随着机器学习变得越来越普遍，在边缘赋能物联网的趋势只会突飞猛进。为此，物联网制造商已经在开发具有复杂计算能力的边缘设备。这是一项激动人心的发展，具有改变企业运营方式以及消费者与互联世界互动方式的巨大潜力。
