边缘计算解决了物联网什么问题
云计算可能彻底改变了企业，为组织提供了一种更便宜，更灵活，可扩展且高效的方式来处理和存储数据，而不需要在内部进行任何操作。但随着物联网在全球各行业中越来越普遍，企业们发现了云计算的不足，它不是解决所有问题的答案。此外，如果只有云计算，物联网项目不能充分发挥其潜力，特别是在实时分析，监控和管理方面。这就是物联网和边缘计算联手的原因。
从物联网设备收集的数据的处理和分析可以在源处或附近完成，而不是将其发送到云。据marketsandmarkets称，到2022年，边缘计算市场将从2017年的14.7亿美元增长到67.2亿美元。
但云没有被边缘取代。虽然对时间敏感的分析可以在物联网边缘完成，而资源密集型处理仍将发送到云端。云将成为边缘设备发送异常和其他数据进行存储或进一步处理的地方。此外，云将负责处理物联网数据和构建机器学习模型，然后将其发送到边缘以付诸行动。
那么边缘解决了iot什么问题呢？这里列出了6个。
延迟问题 延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应 - 有时甚至不到10毫秒。因此，计算过程必须尽可能本地化，以抵消远距离传输数据的固有延迟，451 research的研究主管christian renaud说。
“这是边缘计算被重视的关键原因之一。它就在那里，它是一个非常快速的反馈循环，并且即时性是许多应用程序所需要的，”renaud说。
gartner的分析师aapo markkanen表示，通过物联网中的边缘计算，计算将在源头附近完成 - 例如传感器 - 因此在将数据从一个地方传输到另一个地方方面没有瓶颈。
“例如，如果汽车上的传感器判断出将要发生碰撞，那么系统就必须具有足够的确定性，能够在一定的时间范围内部署安全气囊。”“如果在长距离传输数据方面有任何［滞后］，那就根本就不安全的。”markkanen说。
带宽问题 运行软件和生成数据的大多数物联网设备需要链接到云以存储和进一步处理该数据。因此，需要大量的功率和带宽将iot数据传输到云。
在物联网中使用边缘计算，组织可以减少互联网带宽的使用，因为可以在源附近处理大量数据。
“你在边缘做的越多，你在距离上传输的越少，”markkanen说。
例如，边缘计算相机可以通过分析警察仪表板的视频源来帮助执法机构减少带宽，相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录，但只有在必要时才将相关数据发送到云端。
带宽成本问题 “物联网应用程序生成大量相对低价值的时间序列数据。“这意味着带宽成本，设备获得带宽的机会成本，存储和分析成本，以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。”
有了边缘计算，这些数据就可以被捕获，如果有必要的话，在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和汇总，这比通过wan链路发送未经过滤的数据要便宜得多，后者通常非常昂贵。
物联网安全问题 renaud表示，尽管云服务提供商已经为他们的物联网产品开发了出色的安全性，但运营技术专业人员仍然担心他们的敏感数据一旦离开企业的墙壁就不会安全。
为了解决这个问题，markkanen补充说，可以在边缘添加更多智能来保护系统，使其更强大，可以抵御黑客攻击和入侵。
“如果我有更强大的边缘设备，我可以在这些设备上更新我的安全性，”constellation research的分析师holger mueller回应道。因此，任何中断都将仅限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。
数据主权合规问题 将每台设备连接到云并通过互联网发送原始数据可能有隐私，安全和法律方面的问题，尤其是涉及受不同国家法规约束的敏感数据时。
renaud说，许多国家和政府机构都不愿意在其主权边界之外共享敏感的物联网数据。通过处理靠近源的数据，组织可以将数据保留在其边界内，并确保遵守数据主权法。
德国bundesdatenschutzgesetz数据保护法和欧盟的gdpr是国家法规的例子，规定了数据可以在哪里泄露，处理和存储的内容和位置。
这些法规的首要目标是让公民更好地控制他们的个人信息。在物联网中实现边缘计算意味着数据可以存储在本地本地数据中心，从而保证控制和限制对此数据的访问。
传统系统连接问题 公司经常连接到物联网的传统系统具有非ip /以太网接口。因此，他们需要来自模拟或专有系统接口的物理转换，以便能够使用和分析数据。renaud说，这只能在生成数据的原始设备旁边完成。
这是物联网中的边缘计算可以提供帮助的地方。边缘可以充当新旧之间的中介，为没有现代计算能力的传统资产添加智能功能。
renaud说：“我最近和一个人谈话，他有一台机器，它从马歇尔计划开始就一直在装配线上生产。” “我不认为亚马逊能够从该机器中提取数据。根据定义，边缘设备一般连接到监控或控制的设备，而且这些设备之间的连接可能是传统连接，可能是［控制器区域网络］总线，可能是modbus，也可能是rs232 - 除了wi-fi和ethernet之外，这些都很容易整合到云中。“
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但云没有被边缘取代。虽然对时间敏感的分析可以在物联网边缘完成，而资源密集型处理仍将发送到云端。云将成为边缘设备发送异常和其他数据进行存储或进一步处理的地方。此外，云将负责处理物联网数据和构建机器学习模型，然后将其发送到边缘以付诸行动。
那么边缘解决了iot什么问题呢？这里列出了6个。
延迟问题 延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应 - 有时甚至不到10毫秒。因此，计算过程必须尽可能本地化，以抵消远距离传输数据的固有延迟，451 research的研究主管christian renaud说。
“这是边缘计算被重视的关键原因之一。它就在那里，它是一个非常快速的反馈循环，并且即时性是许多应用程序所需要的，”renaud说。
gartner的分析师aapo markkanen表示，通过物联网中的边缘计算，计算将在源头附近完成 - 例如传感器 - 因此在将数据从一个地方传输到另一个地方方面没有瓶颈。
“例如，如果汽车上的传感器判断出将要发生碰撞，那么系统就必须具有足够的确定性，能够在一定的时间范围内部署安全气囊。”“如果在长距离传输数据方面有任何［滞后］，那就根本就不安全的。”markkanen说。
带宽问题 运行软件和生成数据的大多数物联网设备需要链接到云以存储和进一步处理该数据。因此，需要大量的功率和带宽将iot数据传输到云。
在物联网中使用边缘计算，组织可以减少互联网带宽的使用，因为可以在源附近处理大量数据。
“你在边缘做的越多，你在距离上传输的越少，”markkanen说。
例如，边缘计算相机可以通过分析警察仪表板的视频源来帮助执法机构减少带宽，相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录，但只有在必要时才将相关数据发送到云端。
带宽成本问题 “物联网应用程序生成大量相对低价值的时间序列数据。“这意味着带宽成本，设备获得带宽的机会成本，存储和分析成本，以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。”
有了边缘计算，这些数据就可以被捕获，如果有必要的话，在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和汇总，这比通过wan链路发送未经过滤的数据要便宜得多，后者通常非常昂贵。
物联网安全问题 renaud表示，尽管云服务提供商已经为他们的物联网产品开发了出色的安全性，但运营技术专业人员仍然担心他们的敏感数据一旦离开企业的墙壁就不会安全。
为了解决这个问题，markkanen补充说，可以在边缘添加更多智能来保护系统，使其更强大，可以抵御黑客攻击和入侵。
“如果我有更强大的边缘设备，我可以在这些设备上更新我的安全性，”constellation research的分析师holger mueller回应道。因此，任何中断都将仅限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。
数据主权合规问题 将每台设备连接到云并通过互联网发送原始数据可能有隐私，安全和法律方面的问题，尤其是涉及受不同国家法规约束的敏感数据时。
renaud说，许多国家和政府机构都不愿意在其主权边界之外共享敏感的物联网数据。通过处理靠近源的数据，组织可以将数据保留在其边界内，并确保遵守数据主权法。
德国bundesdatenschutzgesetz数据保护法和欧盟的gdpr是国家法规的例子，规定了数据可以在哪里泄露，处理和存储的内容和位置。
这些法规的首要目标是让公民更好地控制他们的个人信息。在物联网中实现边缘计算意味着数据可以存储在本地本地数据中心，从而保证控制和限制对此数据的访问。
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这是物联网中的边缘计算可以提供帮助的地方。边缘可以充当新旧之间的中介，为没有现代计算能力的传统资产添加智能功能。
renaud说：“我最近和一个人谈话，他有一台机器，它从马歇尔计划开始就一直在装配线上生产。” “我不认为亚马逊能够从该机器中提取数据。根据定义，边缘设备一般连接到监控或控制的设备，而且这些设备之间的连接可能是传统连接，可能是［控制器区域网络］总线，可能是modbus，也可能是rs232 - 除了wi-fi和ethernet之外，这些都很容易整合到云中。“
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