边缘计算对物联网的重要性
物联网和边缘计算
物联网随着从智能灯和烤箱到工业分析数据捕获设备等连接设备呈指数级增长。据 IDC 称，到 2025 年，预计将有 416 亿台联网的物联网设备，产生 79.4 泽字节 (ZB) 的数据。相比之下，1 zettabyte 大约是 10 亿 TB。
在物联网的早期，这些设备中的大多数会将他们收集的所有数据发送到云端进行分析。但是，当您开始尝试向云发送数万亿字节的数据时，数据管道开始有点堵塞。这就是边缘计算的用武之地——它可以帮助物联网设备在本地处理一些数据，而不是在将其发送到云端之前，或者有时代替将其发送到云端。这就是名称的由来——数据在您自己网络的“边缘”进行处理，而不是被发送出去。
边缘计算在物联网中的作用
边缘计算在当前的物联网环境中有多种用途。这种分布式的本地计算范式将物联网设备从延迟和连接问题中解脱出来，否则这些问题会使一些物联网用例变得不可能。这项基本技术构成了物联网应用的支柱，其中包括分类数据，需要实时或低延迟决策，发生在云连接空闲或完全不可用的环境中，尤其是在工业物联网实施等数据密集型情况下.
由于边缘计算设备在内部分析数据，因此与云分析数据不同，延迟为零。对于精确的时间敏感任务，这可能会影响物联网设备的功能。边缘计算是一种计算高效、安全、私密、经济高效的方式，可以大规模利用物联网，而不会存在数据泄露或网络过载的风险。此外，边缘计算为关键任务任务提供了一层弹性和冗余。因为这个过程是分布式的——即不集中到单个系统——如果发生故障，业务仍然可以在故障元素得到修复的情况下不间断地继续。
这并不是说边缘计算不能与基于云的分析协同工作——它绝对可以而且经常这样做。在这些情况下，边缘计算可能会提供一些实时数据，并随着时间的推移过滤哪些数据要上传到云端，以用于更深入或更复杂的分析技术。
在工业物联网场景中，例如在生产设施车间，边缘计算对于减少停机或数据泄露的风险以及更有效地管理大量数据非常重要。对于使用边缘计算的制造商来说，低延迟方面是工人安全的一大福音。例如，如果从数据适配器收集的信息显示出细微的异常——例如颤动——这可能表明应力断裂或其他形式的近期故障，机器可以立即关闭，而不是等待云分析，其延迟可能导致停机和报废零件。
简而言之，边缘计算分析来自本地网络边缘的物联网设备的一些数据，而不是来自本地网络边缘的数据。将其传输到云端，以实现更快速、冗余、与连接无关且易于扩展的 IoT 处理。
边缘是物联网的关键组件，有助于减少延迟并提高可靠性。
什么是物联网边缘计算平台？
在许多方面，物联网边缘计算平台与云计算平台非常相似，只是更接近于应用程序。
“边缘平台允许您从 PLC、数字控制系统、传感器或历史学家等工业系统收集数据，并在数据之上本地运行应用程序，例如事件处理、预测分析、机器学习模型等 - 所有在离线首次部署中。” –Eric Fogg，MachineMetrics
随着人工智能和机器学习与业务运营的深度整合，与较慢的云替代方案相比，更快地检索和利用数据的能力将带来越来越大的好处。在一个速度、定制和熟练的旋转就是一切的世界中，这几乎总是会带来竞争优势。
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