其实2018年所有关于物联网技术的趋势预测都将延续到2019年及之后的几年。最重要的是，确实有一些更新。提醒一下：TrendsandEvolutions2017中没有提到边缘计算，但是讨论了雾计算，现在是时候解释一下了。术语边缘计算可能与雾计算有一些重叠。然而，雾计算和边缘计算之间存在差异，它们在物联网生态系统中发挥作用的确切方式，主要是在工业物联网中。尽管这两个术语都是关于边缘物联网计算的，但在发布这些预测之前，我们必须做出区分。有人认为雾计算是边缘计算的一种形式，即“旧瓶换新酒”。正如众多研究所示，鉴于边缘计算在物联网中的重要性日益增加，现在是时候更多地阐明边缘计算、雾计算及其重要性的原因了。为了更正式地说明两者的区别，本文从物联网的角度分析边缘计算和雾计算。边缘计算和雾计算：相同的驱动力边缘计算和雾计算都在兴起，确切的原因是相同的：物联网数据量巨大。物联网的海量数据主要产生于IT与OT融合的世界。工业4.0和物联网用例将生成大量数据，这些数据也需要在IT和OT环境中进行分析、分析和利用。例如，智能建筑和建筑管理系统，我们越来越多地以整体和综合的方式看待建筑，而不是从能源管理和电力管理到供暖、通风和空调(HVAC)等领域的相当孤立的建筑、光控等透视。也就是说，从大局来看，我们想知道整个建筑正在发生什么。比如工业4.0、物流4.0，都是关于产品生命周期和端到端的价值链和供应链。为什么要把智能计算搬到物联网的边缘在物联网系统中，以这种端到端的方式，在特定的传感器高度密集的环境中获取大量数据，并在边缘生成和处理数据，有将降低延迟并减轻数据中心的负载。例如，在一个大型的油气项目中，需要在无数的井中部署数十万个传感器数据点。在这些类似的应用中，不可避免地会遇到带宽、网络延迟、整体速度等挑战。雾和边缘计算在这些挑战中发挥着重要作用。特别是在一些具有关键任务或远程组件的物联网应用中，对延迟和速度的要求更为严格。边缘计算专注于连接物联网设备的技术，例如工业机器人。根据物联网项目的需要，可能需要快速获取我们需要的数据，或者更进一步：需要聚合和分析的数据，以可操作的情报形式，使我们能够快速采取行动行动和做出决定，无论这些决定是否来自人类。因此，无需将所有数据存储在云端进行分析，只需通过网络传输这些数据即可。可以想象成百上千种场景，其中速度和延迟是数据的关键，从资产管理、能源消耗、流程优化、预测分析到供应链管理，在万物互联世界中实时需求是必需的。还可以想象，在更广泛的背景下，建筑、商业生态系统等越来越依赖于快速数据和实时整体管理，当数据得到妥善利用和快速分析时，就会变得更有用。毕竟，我们生活在一个拥有足够快的正确分析可以带来巨大回报的时代。在许多IIoT应用中，数据和分析的速度至关重要。在这些领域，我们正朝着通过各种系统、执行器和控件进行自主和半自主决策的方向发展。这种自动化水平甚至是许多预期成果和目标的核心，例如工业4.0就是自动化。边缘计算和物联网数据的实时性在2019年及以后是一个非常重要的因素，并且在越来越多的非结构化数据泛滥中，传统方法不再适用。甚至有一些应用程序和一些行业，可用性传统网络仅在发送数据层面的效率并不高。因此，出于各种原因（带宽、成本、速度、自动化、维护、预测分析），我们需要一种比传统方法更快、更便宜、更智能的方法：收集数据，通过网络发送到云端边缘，并在边缘对数据进行处理和分析，两者都在给边缘计算市场很大的推动，这才是边缘计算和雾计算真正赋能的地方。如果数据是在物联网边缘产生的，那为什么不把所有的分析尽可能靠近边缘和数据源如何？对于物联网设备，这就是边缘计算的用武之地！以下是一些边缘计算和物联网的预测：根据IDC发布的数据，到2020年，IT在边缘基础设施上的支出将达到物联网基础设施总支出的18%。IDC补充说，这一支出是由联合IT和OT系统的部署推动的，这减少了从其连接设备收集数据的时间。根据一项跨硬件、平台、解决方案和应用的边缘计算市场研究，到2022年，全球边缘计算市场预计将达到67.2亿美元，复合年增长率为35.4%。Gartner的RobvanderMeulen在2018年10月的博客中表示，目前，企业生成的数据中约有10%是在传统的集中式数据中心或云之外创建和处理的。Gartner预计到2022年这一比例将达到50%。Gartner将边缘计算定义为在数据生成源或附近进行数据处理的解决方案。例如，在物联网系统中，数据生成源通常是带有传感器或嵌入式设备的东西。边缘计算是校园网络、蜂窝网络、数据中心网络或云的分散式扩展。”是什么让边缘计算变得重要现在让我们谈谈边缘计算和雾计算之间的区别。首先，雾计算（思科发明的一个术语）有时被称为雾网络，“雾”一词指的是云。（低挂）云，靠近边缘）。构建边缘基础设施的驱动力是融合IT和OT系统的部署，这些系统降低了从其连接的设备收集的数据的价值。IDC称之为Cloud2.0的雾计算也是边缘计算的一部分。云的定义和演变更广泛，包括工业云和云在任何地方，或雾。边缘计算，作为一个术语和一种架构，比雾计算存在的时间更长，如前所述。但是，在工业物联网的范围内，边缘计算侧重于物联网中与事物连接的设备和技术。另一方面，雾计算更侧重于交互边缘设备，包括互联网网关，如前所述低：因为物联网就是将以前未连接的事物连接起来，以捕获、分析和利用资产和设备中的数据。所有数据都来自连接资产，这些资产可能是那些工业机器，例如机器人、发电机、智能建筑组件等。我们都需要一个架构来实现这一点。雾计算和边缘计算都是通过限制需要传输的数据来节省资金的架构，无论是在一般环境还是在关键或远程环境中带宽、存储、时间和成本。当我们在边缘运行智能计算时，我们减少了网络延迟。边缘计算将边缘网关或设备的智能、处理能力和通信能力直接推向可编程自动化控制器设备等事物。雾计算总是使用边缘计算。然而，边缘计算可能会或可能不会使用雾计算。另外，雾计算的定义包括云计算，而边缘计算不一定包括云计算。简而言之，雾计算和边缘计算这两种架构的区别在于实现所有这些目标所需的智能和计算能力所在。如果处理能力直接嵌入连接的端点，则称为边缘计算。但是，如果智能驻留在端点和云之间的单独网络节点（例如本地节点或物联网网关）中，那么它就是雾计算。两者都有各自的适用范围，最重要的是要知道：边缘计算是物联网的关键，智能计算正在向边缘移动！
