主頁（http://m.by236.com）：邊緣計算和物聯網到底有什么關系？

近年來，“物聯網”正成為人們熟悉的高頻詞匯，今年更是達到了一個新熱度。

4月20日，國家發改委首次明確了“新基建”的范圍，物聯網被列為了新基建重要發展范疇。5月24日，在國務院新聞辦公室舉行的新聞發布會上，物聯網被再次提及，國家發改委副主任寧吉喆在國表示，要加快布局支持新型消費的物聯網、5G網絡、數據中心等新型基礎設施。

物聯網，即萬物相連的互聯網，是互聯網基礎上的延伸和擴展的網絡，將各種信息傳感設備與互聯網結合起來而形成的一個巨大網絡，可實現在任何時間、任何地點，人、機、物的互聯互通。

隨著信息技術的飛速發展，物聯網技術逐漸趨于成熟，并開始廣泛的應用于城市管理、智能家居、工業生產、交通等領域，推動社會朝著智慧化的方向發展。根據GSMA發布的最新全球物聯網市場報告預測，全球物聯市場(包括：連接、應用、平臺與服務)到2025年將達到1.1萬億美元，市場前景十分廣闊。

需要指出的是，物聯網設備產生的數據必須經過處理才能使用。一般情況下，這些數據是通過網絡傳輸到云計算中心，利用云計算中心的計算能力來集中式解決計算和存儲問題。

據國際數據公司(IDC)發布的《全球物聯網設備數據報告》預測，到2025年，全球物聯網設備數將達到416億臺，這些設備包括各種機器及其傳感器、智能家居、車輛、穿戴設備以及工業設備等，每年產生的數據量將達到79.4ZB，而物聯網產生數據的45%都將在網絡邊緣處理。

在這種情況下，如果將所有數據需要先通過網絡全部傳輸到中心機房，再由云計算進行處理，處理完成后再將結果傳輸到相應位置，就會出現兩個較為突出的問題。其一是實時性不夠，將數據傳送到云計算中心，再請求數據處理結果，增大了系統延遲;其二是帶寬不足，將數據傳輸至云端造成了網絡帶寬的很大壓力。

為了解決以上這些問題，邊緣計算應運而生。邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應。

如果從仿生的角度來理解邊緣計算，可以做這樣的類比：當手觸碰到熱的東西，還沒感覺到熱(或燙)的時候，人的手就立即收了回來，這是人天生具有的非條件反射功能。也就是這種縮手反應是不需要人的大腦下達命令就進行了。我們假設一下，如果手或其他部位遇到高溫物體，由我們大腦根據匯集的信息做反應決定，再采取行動的話，手可能就已經燙傷了。

若將人類的條件反射看作是邊緣計算，將大腦反應視為云計算的話，就可以非常容易了解邊緣計算和云計算的區別。事實上，相較于云計算，邊緣計算可以更好地支持移動計算與物聯網應用，具有以下三個非常明顯的優勢：

1、數據處理更快

采用邊緣計算，可以在網絡邊緣處理大量臨時數據，減少中間傳輸的過程，增強服務響應能力;

2、網絡帶寬需求更低

隨著聯網設備的增多，網絡傳輸壓力將會增大，而邊緣計算的過程中，與云端服務器的數據交換并不多，這大大減輕了網絡帶寬和數據中心功耗 的壓力;

3、數據更加安全

如果所有數據都傳輸回服務器進行處理，在這一過程中數據很容易受到攻擊。如果使用邊緣計算，物聯網設備在邊緣數據中心或本地處理數據，減少了網絡數據泄露的風險，并保護了用戶數據安全和隱私。

借助于邊緣計算可以提升物聯網的智能化，并將促使物聯網在越來越多的垂直行業落地生根。

1、無人駕駛

無人駕駛汽車需要在高速移動狀態下對周圍環境做出快速反應，如果將傳感器數據上傳到云計算中心將會增加實時處理難度，甚至會會造成嚴重后果。而邊緣計算在靠近數據生產者處做數據處理，大大減少了系統延遲。

2、智能家居

利用物聯網設備可以實時監控家庭內部狀態，并完成對家居環境的調控，提升家居生活的便利性。由于家庭數據涉及到個人隱私，如果將數據上傳至云端進行處理，會增加隱私泄露的風險，而邊緣計算可以減少家庭數據的外流，降低數據外泄的可能性。

3、道路檢測

在城市路面檢測中，在道路兩側路燈上安裝傳感器收集城市路面信息，檢測空氣質量、光照強度、噪音水平等環境數據，當路燈發生故障時能夠及時反饋至維護人員。

寫在最后：

對于物聯網來說，邊緣計算技術取得突破，意味著越來越多的控制可以通過本地設備實現，而不再需要傳輸到云端，這無疑將大大提升處理效率。未來邊緣計算還將如何更好地推動物聯網發展，讓我們拭目以待。