物聯網不斷發展的過程會遇到越來越多的諸如：傳輸、帶寬、安全、數據處理、數據分析等眾多挑戰，單純靠云計算已然無法完全解決問題，邊緣計算可以有效緩解以及解決這些挑戰，邊云融合邊云協同是以后的趨勢。
邊緣計算解決了IoT物聯網什么問題
1、延遲問題
延遲是指處理和分析捕獲數據所需的時間。連接到互聯網的設備必須在100毫秒內響應，有時甚至不到10毫秒。因此，計算過程必須盡可能本地化，以抵消遠距離傳輸數據的固有延遲。
通過物聯網中的邊緣計算，計算將在源頭附近完成，例如傳感器，如果汽車上的傳感器判斷出將要發生碰撞，那么系統就必須具有足夠的確定性，能夠在一定的時間范圍內部署安全氣囊，如果在長距離傳輸數據方面有任何滯后，那就是根本不安全的。
2、帶寬問題
運行軟件和生成數據的大多數物聯網設備需要鏈接到云以存儲和進一步處理該數據。因此，需要大量的功率和帶寬將IoT數據傳輸到云。
在物聯網中使用邊緣計算，組織可以減少互聯網帶寬的使用，因為可以在源附近處理大量數據。
例如，邊緣計算相機可以通過分析警察儀表板的視頻源來幫助執法機構減少帶寬，相機攝像頭可以實時生成大量的視頻和音頻記錄，但只有在必要時才將相關數據發送到云端。
3、帶寬成本問題
物聯網應用程序生成大量相對低價值的時間序列數據。這意味著帶寬成本，設備獲得帶寬的機會成本，存儲和分析成本，以及云中這些低價值時間序列數據的計算成本。
有了邊緣計算，這些數據就可以被捕獲，如果有必要的話，在將數據發送到云或其他上游聚合點之前進行分析和匯總，這比通過WAN鏈路發送未經過濾的數據要便宜得多，后者通常非常昂貴。
4、傳統系統連接問題
公司經常連接到物聯網的傳統系統具有非IP/以太網接口。因此，他們需要來自模擬或專有系統接口的物理轉換，以便能夠使用和分析數據。這只能在生成數據的原始設備旁邊完成。
這是物聯網中的邊緣計算可以提供幫助的地方。邊緣可以充當新舊之間的中介，為沒有現代計算能力的傳統資產添加智能功能。
5、物聯網安全問題
盡管云服務提供商已經為終端客戶的物聯網產品開發了出色的安全性，但運營技術專業人員仍然擔心他們的敏感數據一旦離開企業的墻壁就不會安全。
為了解決這個問題，可以在邊緣添加更多智能來保護系統，使其更強大，可以抵御黑客攻擊和入侵。因此，任何中斷都將僅限于邊緣計算設備和這些設備上的本地應用程序。
邊緣計算在物聯網中應用的領域非常廣泛，特別適合具有低時延、高帶寬、高可靠、海量連接、 異構匯聚和本地安全隱私保護等特殊業務要求的應用場景。
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