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为物联网的商业应用做出了贡献。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，世界各地的企业都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的爆炸式增长，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，并应对这种大规模的数据冲击。通过从源头分析数据，边缘计算可以减少数据中心的压力以及延迟，并确保业务更有效地工作。
什么是物联网物联网是由相互连接的物理、数字、机械和计算设备或嵌入唯一标识符组成的系统，允许它们在互联网上相互交互。这些设备涵盖了从普通物品到复杂工具的所有领域。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。物联网网关充当路由器，通过HTTP和MQTT等多个数据协议将数据发送到云端。一旦数据到达云端，分析工具就会对数据进行处理并提取重要信息。然后通过API将这些信息发送回最终用户。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，它们将产生海量的数据。但是，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令人望而却步。其次，将如此多的数据发送到云会导致延迟和带宽问题。边缘计算将数据处理推到原点(传感器设备)附近，而不是发送到位于数千英里外的集中式云。当数据对时间敏感，并且必须在瞬间做出决定时，这是特别必要的。边缘设备对网络边缘的可用信息进行高级分析，并实时为组织提供急需的预测和解决方案。物联网与边缘计算有何相似之处物联网和边缘计算有某些相似之处。从本质上讲，这两种技术都用于在分布式计算环境中捕获数据。使用传感器捕捉数据与产生大规模的数据，两者都是革新性的技术，都在革新我们使用数据的方式。物联网与边缘计算区别在哪虽然物联网与边缘计算有相似之处，但它们并不相同。以下是这两种技术的区别：●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著的区别之一。●物联网设备必须联网才能正常工作。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的功能，而单个边缘设备可以处理多个功能。物联网设备的数据处理需求很少，因此它们最适合于简单的任务。相比之下，边缘设备运行着复杂的操作系统。因此，它们可以支持一系列的数据处理能力。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，从而可以实时进行预测性维护，并确保安全。通过物联网，车主可以监控车辆的健康状况，并接收车辆维护和保养的更新。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，日常设备与智能家居系统相连，即使在远处，我们也可以监控和操控设备。智能城市智能城市依赖于配备应用和传感器的大规模物联网生态系统来收集数据。从源头分析数据将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。这些设备连接到一个内部监控系统，该系统监控KPI并确保一切顺利运行。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做出更快的决策。通过在整个工厂部署传感器，制造商可以洞察机器的健康状况，从而在错误发生前确定生产问题。自动驾驶汽车是边缘计算的最佳例子之一。车辆在行驶过程中必须实时分析车辆数据，否则，它是无用的。边缘设备实时研究数据，并传递即时结果，以帮助车辆导航。边缘计算正在对医疗保健行业产生革命性的影响。通过即时数据处理，医院能够提供更好的患者护理，甚至超出医院的范围。例如，可穿戴医疗设备支持对慢性患者的远程监控，并在患者出现错误阅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技术来培训工作人员，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业务价值。以下是一些将在2022年占据主导地位的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。预计到2026年，这一数字将增至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了高速增长。5G将取得进展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被吹捧要比4G快得多，企业预计将利用其速度开发新的用例。此外，消费者也能从5G中受益，因为这些网络可以处理许多设备而不会出现故障。
更加重视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边缘设备可能受到威胁的一些方式。随着边缘计算开始处理更多的机密信息，它们必须采用安全访问服务边缘框架。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，该代理可以确保不受位置限制的安全访问。利益相关者将采用人工智能随着物联网设备产生的数据量越来越大，从中获得可操作的见解至关重要。人工智能帮助网络智能思考。因此，设备可以从过去的活动中学习，并预测未来的行为，而无需人类的干预。
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