浅析物联网vs.边缘计算

在过去的几年，低成本计算、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，人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。而根据最近的调查，全球各地的企业正在迅速采用物联网解决方案。

但鉴于物联网设备的数量和结果数据的爆炸式增长，企业将所有这些信息发送到云端是可行的，但需要更好的替代品。边缘计算可以很好地填补这一空白，并应对这种大规模的数据冲击。通过从源头分析数据，边缘计算可以减轻数据中心的压力，减少网络延迟，并确保企业更高效地工作。

什么是物联网？

物联网是一个互连的物理、数字、机械和计算设备或“事物”的系统，其中嵌入了唯一标识符（UID），允许它们在互联网上相互交互。这些设备运行从普通物体到复杂工具的整个范围。

物联网设备配备了传感器，使它们变得“智能”。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和消息队列遥测传输（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，这一信息通过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，它们将产生大量数据。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，将每条数据发送到云端的成本可能会令人望而却步。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原点（传感器设备）附近，而不是将其发送到位于数千英里外的集中式云平台中。在数据对时间敏感且必须做出瞬间决策的情况下，这一点尤其必要。边缘设备对网络边缘的可用信息执行高级分析，并实时为企业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，这两种技术都致力于在分布式计算环境中捕获数据。这两种技术：

• 使用传感器捕获数据。
• 大规模生产数据。
• 两者都是革新使用数据的方式的创新技术。

物联网与边缘计算之间的差异？

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不同之处：

• 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。
• 物联网设备必须支持互联网才能正常运行。在边缘设备中，这一功能是可选的。
• 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个功能。
• 物联网设备的数据处理需求很少，因此它们最适合简单的任务。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能力。
• 边缘??设备可以处理大量物联网设备。

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、工具和互联网接入，以便它们可以实时进行预测性维护并确保安全。借助物联网，车主可以监控车辆的健康状况并接收有关其保养和维护的更新。
• 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，用户的日常设备连接到智能家居系统，即使在远处，也可以监控和操作设备。
• 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。从源头分析数据将有助于城市改善服务并提高工作效率。
• 工业物联网——工业物联网包括用于工厂和其他工业部门的设备。这些设备连接到一个内部监控系统，该系统监控关键绩效指标(KPI)并确保事情顺利进行。

边缘计算中的用例

• 制造——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，制造商可以深入了解机器健康状况，从而在错误发生之前识别生产问题。
• 自动驾驶汽车——自动驾驶汽车是边缘计算的最佳示例之一。车辆数据必须在行驶时进行实时分析；否则它是没有用的。边缘设备实时研究数据，并传达即时结果以帮助车辆导航。
• 医疗保健——边缘计算正在对医疗保健行业产生变革性影响。通过即时数据处理，医院能够提供更好的患者护理，甚至超出医院的围墙。例如，可穿戴医疗设备支持对慢性病患者的远程监控，并在出现阅读问题或患者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启用机器人辅助手术。

物联网和边缘的未来趋势

越来越多的企业正在使用边缘计算和物联网来提高效率并释放业务价值。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。

• 为更大的增长做好准备

2021年，边缘计算市场规模365亿美元。预计到2026年将增长到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了高速增长。

• 5G取得进展

物联网设备的成功取决于它连接到云平台或其他设备的速度。由于5G被宣传比4G快得多，因此预计企业将利用其速度来开发新的用例。此外，消费者可以从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。分布式拒绝服务(DDoS)攻击、软件注入和路由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机密信息，他们必须采用安全访问服务边缘(SASE)框架。该模型包括零信任网络访问(ZTNA)、防火墙即服务(FWaaS)和云访问安全代理(CASB)，可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

随着物联网设备生成的数据量滚雪球，从中获得可操作的见解至关重要。人工智能帮助网络进行智能思考。因此，设备可以从过去的活动中学习并预测未来的行动，而无需人工干预。
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