边缘计算为何是IoT关键：释放实时性能潜能
IoT与边缘计算
物联网正呈指数级增长，连接设备从智能灯、烤箱到工业分析数据采集设备。据IDC预测，到2025年将有416亿连接IoT设备，产生79.4泽字节（ZB）数据。对比一下，1泽字节约等于10亿太字节。
IoT早期，大多数设备将采集的所有数据发送云端分析。但当您尝试向云端发送万亿吉字节数据时，数据管道开始拥堵。这就是边缘计算介入的地方——它帮助IoT设备在本地处理部分数据，然后再发送云端，有时甚至完全替代云端发送。名字由来在于——数据在您自己网络“边缘”处理，而非发送远方。
边缘计算在IoT中的角色
边缘计算在当前IoT格局中服务多种目的。这种分布式本地计算范式将IoT设备从延迟和连接问题中解脱，否则这些问题会使某些IoT用例不可能实现。这项关键技术构成了包含机密数据、需要实时或低延迟决策、发生在云连接稀缺或完全不可用环境、特别是工业IoT实施等数据密集型案例的IoT应用骨干。
因为边缘计算设备在内部分析数据，延迟为零，不同于云端分析数据。对精密时敏任务，这能决定IoT设备功能成败。边缘计算是计算高效、安全、私密、成本效益高的方式，能大规模利用物联网，无数据泄露或网络过载风险。此外，边缘计算为关键任务提供韧性和冗余层。因该过程分布式——即不集中于单一系统——若某部分故障，业务仍可不间断继续，同时修复故障元素。
这不是说边缘计算不能与云端分析协同——绝对可以且常如此。此时边缘计算可提供部分实时数据，并筛选哪些数据随时间上传云端用于更深或更复杂分析技术。
在工业IoT场景如生产车间，边缘计算对降低停机或数据泄露风险、更有效管理海量数据同样重要。对使用边缘计算的制造商，低延迟是工人安全的巨大优势。例如，数据适配器采集信息显示细微异常（如颤动）可能预示应力断裂或其他近期故障，机器可立即关闭，而非等待云端分析，其延迟可能导致停机和废品。
简而言之，边缘计算在本地网络边缘分析IoT设备部分数据——而非传输云端——实现更快、冗余、连接无关的IoT处理，且易扩展。
什么是IoT边缘计算平台？
在许多方面，IoT边缘计算平台与云计算平台非常相似，只是更靠近应用。
“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采集数据，并在数据之上本地运行应用，如事件处理、预测分析、机器学习模型等——全在离线优先部署中。” ——Eric Fogg, MachineMetrics
随着AI和机器学习与业务运营更深度融合，比较缓慢云端替代方案，更快检索利用数据的能力将成为日益增长的优势。在速度、定制化和敏捷转向就是一切的世界，这几乎必然带来竞争优势。
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