边缘计算如何革新商业IoT部署
边缘计算能分析过滤原始数据集，仅将有价值信息回传云端或数据中心。
物联网（IoT）设备已渗透几乎每个工业领域，预计58亿终端将投入使用。
未来10年，IoT设备将远超移动和PC终端，意味着我们需要新型网络方案处理如此海量数据。
边缘计算被认为是这种演进，将计算和存储更贴近端点。这样，智能电表或CCTV系统无需持续互联网连接即可运行。
Supermicro IoT副总裁Michael Clegg表示：「在边缘处理输入数据，减少发往云端的信息量，也显著降低处理延迟。好比热门披萨店在更多社区开小分店，因从总店烤好运往远距离顾客会凉。」
Gartner预测：2023年50%大企业将部署至少六个边缘计算用例，2019年仅1%。这种探索后实施的巨大增长将导致数据收集激增。
庆幸边缘计算也有助于此，能分析过滤原始数据集，仅回传有价值信息至数据中心。
这将网络成本维持在低于无边缘计算时的水平，同时保持数据质量或范围。结合AI，价值复合，因ML模型可部署增强过滤质量。
Gartner称：公用事业、物理安全、汽车预计是2020年商业IoT部署增长最快的三个细分市场。
不用边缘计算，IoT数据被拦截有安全风险，尤其所有原始数据直传数据中心时。这也可能使许多用例财务不可行，因企业须支付主要云提供商巨额费用存放数百万IoT设备原始数据。
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