本文来自微信公众号“人工智能与物联网”，作者/chris han。
边缘计算与物联网（IoT）之间拥有紧密且互补的关系。边缘计算是一种分布式计算架构，其核心在于将数据处理逻辑从中心云服务器移至网络边缘的近源地点执行，从而大幅减少数据传输的延迟、降低带宽使用成本、并提升数据处理的即时性与安全性。物联网则是指通过各种传感器与网络连接的设备、机器、物品等构成的互联网络，其核心在于收集、传输与分析数据，以实现智能化控制和管理。
物联网的增长依赖于边缘扩展，因为它需要一个具有强大网络连接、区域化计算能力和云接入的平台。如果没有这些边缘功能，企业将无法像使用云应用程序那样大规模使用物联网应用程序。这些设备需要处理来自构成物联网的多个传感器和设备的大量数据。
由于延迟和成本方面的考虑，在主要公共云提供商的数据中心运送所有要处理的数据将变得不可持续。为了缓解这种情况，物联网需要网关集线器来聚合数据、操作执行器并在用于连接到网络的传感器协议之间进行转换。这最适合边缘数据中心，网关将在其中过滤掉不必要的数据并将关键信息传递给托管在公共云中的专有应用程序。
边缘的行业采用目前由早期采用者使用提供IT服务、计算和云访问的MEC（多访问边缘计算环境）引领。然而，这将很快让位于大都市级别的共享服务。智慧城市、交通和能源领域已经有了实际用例，但只有在边缘基础设施平台充分发展其低延迟连接、到公共云的高速回程和本地计算能力后，才会大规模采用。
边缘计算的基本原理
边缘计算通过在网络的边缘，即靠近数据产生源的位置部署计算资源，实现数据的就地处理。这种架构的设计大大降低了对中心数据处理中心的依赖，从而缓解了网络带宽的压力并减少了数据传输过程中的时延。
首先，边缘计算使得数据处理更加高效。通过将数据处理任务分散到网络边缘，减少了数据在传输过程中的时间损耗，确保了数据处理的即时性。这对于那些要求高实时性的应用尤为重要。
其次，边缘计算增强了数据安全性。由于数据在本地进行处理，而非通过公共互联网传输到云端，这降低了数据泄露或被截获的风险。此外，边缘计算允许对数据进行预处理，只有经过筛选和加工的数据才会被发送到云端，这进一步增强了数据的安全性和隐私保护。
物联网的关键特性
物联网通过将传感器、软件和其他技术集成到物理设备中，实现设备的智能化和网络化。这些设备能够自动收集、交换数据，并通过分析这些数据来优化操作和决策过程。
首先，物联网强调设备的互联互通。物联网设备能够通过无线或有线网络连接到互联网，并与其他设备或服务进行数据交换。这种互联互通为远程监控、资产管理等应用提供了可能。
其次，物联网注重数据的实时处理和分析。通过对收集到的数据进行即时分析，物联网设备能够迅速做出反应，从而提高系统的效率和响应能力。例如，在智能家居系统中，温度传感器可以实时监测环境温度，并根据预设条件自动调整空调温度，以实现能源的高效使用。
边缘计算与物联网的结合
边缘计算与物联网的结合为多个行业带来了创新的解决方案。通过在物联网设备近端进行数据处理，这些应用能够实现更加智能、高效的运作。
首先，智能家居是边缘计算与物联网结合的典型应用场景。在智能家居系统中，各种传感器（如光线、温度、湿度传感器）和智能设备（如智能灯、智能锁）收集的数据，可以在本地通过边缘计算设备处理后，直接用于控制家居环境，无需将所有数据上传至云端，从而实现了更快的响应速度和更高的数据安全。
其次，边缘计算在工业物联网（IIoT）中也发挥了关键作用。在工厂中，边缘计算可以对生产线上的机器进行实时监控和分析，快速识别和预测设备故障，从而减少生产中断的时间，提高生产效率和安全性。
未来发展趋势
随着技术的不断进步和物联网设备的普及，边缘计算在物联网领域的应用将愈发广泛。一方面，随着5G网络的推广，边缘计算将能够更好地利用5G低延迟、高带宽的特点，进一步增强物联网设备的性能。另一方面，人工智能和机器学习技术的发展，将使得边缘计算设备能够更智能地处理和分析数据，提供更加精准和个性化的服务。
同时，随着对数据安全和隐私保护要求的提升，边缘计算的安全机制也将得到加强。技术创新，如加密技术和安全协议的更新，将进一步保障在边缘计算环境下数据的安全性和可靠性。
综上所述，边缘计算与物联网之间的关系是互补且不可分割的。边缘计算通过在物联网设备近端提供数据处理能力，不仅加快了数据处理速度，提高了响应效率，还增强了数据的安全性。随着技术的不断发展，边缘计算与物联网的结合将为各行各业带来更多的创新和机遇。
