什么是物联网边缘计算？

物联网（IoT）由连接至网络的智能设备组成，可与其他设备之间发送和接收大量数据，从而会生成许多数据以供处理和分析。  

边缘计算是一种在收集或使用数据的位置上进行计算的策略，允许在网络边缘收集和处理物联网数据，而不是将数据发回到数据中心或云端。 

物联网和边缘计算结合在一起，形成一种实时快速分析数据的有效方式。

物联网（IoT）是指将物理对象连接到互联网的过程。物联网是指任何无需人工干预即可通过网络接收和传输数据的物理设备或硬件系统。一个典型物联网系统要维持正常工作，就要在反馈回路中不断发送、接收和分析数据。而分析既可以由人进行，也可以由人工智能和机器学习（AI/ML）代劳，时长也从近实时到较长时间而不等。 

如果某件物品叫做"智能XX"，通常它就是物联网设备。例如，自动驾驶汽车、智能家居、智能手表、虚拟现实和增强现实，以及工业物联网。

边缘计算在用户或数据源所处的物理位置或附近进行。通过使计算服务靠近这些位置，用户能够得到更快速可靠的服务，获得更好的用户体验，公司则能够更好地支持对延迟敏感的应用、识别趋势，并提供更好的产品和服务。

通过边缘计算，公司能够在许多位置使用和分布公共资源池，帮助扩展集中式基础架构，从而满足越来越多的设备和数据的需求。

边缘设备是指位于网络边缘远程位置的物理硬件，具有足够的内存、处理能力和计算资源，可以在网络其他在组件的一定帮助下，近实时收集数据、处理数据和执行数据。

物联网设备是连接到互联网上的物理对象，是数据的来源。而边缘设备是收集和处理数据的地方。

如果物理对象拥有足够的存储和计算能力，可以在毫秒内做出低延迟决策并处理数据时，边缘设备也可以被视为物联网的一部分。

物联网设备和边缘设备这两个术语有时可以互换使用。

如何构建开放、安全且灵活的边缘基础架构

物联网需要拥有更接近物理设备或数据源实际位置的计算能力。为了能够快速对物联网设备生成的数据进行分析，从而加速响应或解决问题，人们需要在边缘进行分析，而不是将数据传回中央站点再进行分析。

边缘计算是在本地进行处理和存储，以满足物联网设备的数据和计算需求。以下是结合使物联网和边缘技术的一些好处：

• 缩短物联网设备和中央 IT 网络之间的通信延迟。
• 加快响应时间，提升运维效率。
• 提高网络带宽。
• 在网络连接丢失时，系统可以离线继续运行。
• 通过分析算法和机器学习，在本地进行数据处理、聚合和快速决策。

物联网网关可以将数据从边缘发回云端或集中式数据中心，或者送到边缘系统进行本地处理。

了解构建现代边缘基础架构的首要考虑因素

在云计算模式中，计算资源和服务通常集中在大型数据中心内。云通常会提供部分网络基础架构，便于将物联网设备连接到互联网。

边缘设备需要通过网络连接到中央位置以满足不同的需求：允许远程管理、接收自动化指令、转发分析所需的网络遥测流量，以及发送数据信息（稍后存储到数据库中并进行分析以实现业务目标）。

云服务所提供的通信可能只是数据从边缘设备跨越云端传输到数据中心，也可能是边缘设备将其所做决策的日志发回数据中心，用于数据存储、数据管理、数据处理或大数据分析。

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工业物联网（IIoT）是指在工业环境中应用物联网，比如工厂中的机器。以工厂里重型机械的生命周期为例。随着时间的推移，不同的人可能会对这些机械产生不同的损耗，它也会时不时出现故障。

所以我们可以为最容易损坏和过度使用的机械零件安装物联网传感器。然后对这些传感器生成的数据进行分析并用于预测性维护，从而减少整体停机时间。

自动驾驶车辆是物联网解决方案和边缘计算需要结合起来的一个典型示例。行驶在道路上的自动驾驶车辆需要收集和处理交通、行人、路标和红绿灯等实时数据，并监控车辆系统。

如果车辆需要紧急停车或转弯，把数据从汽车发送到云端进行处理显然耗时过长，并不现实。 

但边缘计算可以把云计算服务放到车辆中，让车内的物联网传感器在本地实时处理数据，从而避免事故发生。 

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