什么是物联网边缘计算-所有类型，架构和优势

今天，物联网边缘计算正在定义物联网(物联网)的未来。它为物联网设备提供了稳定性，并通过提供更接近源的数据处理来解决延迟问题。利用云的力量，物联网呈指数级增长，每年在物联网网络中安装数十亿台智能设备。

如此庞大的网络现在需要高容量数据处理技术。数据科学家和数据分析师正面临着重大挑战数据分析特别是在需要实时进行数据处理的情况下。这个问题现在由物联网边缘计算技术来解决。

什么是物联网边缘计算

国际数据公司(IDC)将物联网边缘计算定义为小型数据中心网络，关键数据在本地存储和处理。这些数据中心以网格的形式连接，并将接收到的数据推送到位于中央的存储库。这通常在100平方英尺或更少的范围内。

简单地说，它用于更接近数据源的数据分析和处理。物联网边缘计算中使用的智能设备能够处理关键数据片段，并提供快速实时响应。这些设备防止了通过互联网将数据发送到云端造成的延迟，并等待云端响应。

这些设备被设计成提供几乎零延迟的微型数据中心。通过这种增强的功能，数据处理是分散的，网络流量大大减少。这些数据稍后可以由云收集，用于进一步评估和处理。

图1 -物联网边缘计算一览

物联网边缘计算类型

总的来说，我们可以定义三种IoT边缘计算:

• 用于适应特定的和明确定义的目的的局部设备。它们可以很容易地部署和维护。
• 本地数据中心，提供重要的处理和存储能力。这些通常是预先设计和定制的。它们是在现场组装的，可以很好地节省资本支出。
• 位于区域的数据中心，具有更接近数据源的独特优势。虽然它们具有比本地数据中心更强的处理和存储能力，但它们价格昂贵，需要更多的维护。这样的边缘设备设计有预制或定制的变体。

物联网边缘计算架构

由于功耗、成本和空间的优势，传统的分析集群不支持边缘计算。电力、冷却、空间和其他功能成本使得这些集群非常昂贵。它们也不能提供边缘计算可行性所必需的简单性或速度。

企业现在已经超越了阻碍实时分析创新的x86集群架构。他们正在寻找能够提供尺寸、性能和所需速度的加速系统。

这些新系统采用了混合技术，集成了x86、FPGA或GPU等各种计算技术。它们结构紧凑，耗电少，但性能却超过了当今的传统系统。

在资源稀缺的情况下，这些多功能系统可以补充现有的基础设施并提高现有集群的性能。

图2 -物联网边缘计算架构

物联网边缘计算的优势

随着物联网计算被采用并成为主流，大量行业正在收获其潜在优势。特别是边缘计算在智能制造领域带来了七大优势。

1.更快的响应时间

计算和数据存储的能力是本地和分布式的。避免云往返是减少延迟和促进更快响应的关键。这将有助于防止重要机器操作的故障或危险事件的发生。

2.一致性操作与零星连接

对于许多远程资产来说，监督农场水泵、油井、风车或太阳能农场等不可预测的互联网连接区域可能具有挑战性。边缘设备的本地存储和数据处理能力确保了数据不会丢失，并防止在互联网连接有限的情况下出现操作故障。

3.安全

物联网边缘计算使得云和设备之间的数据传输变得多余。现在可以在本地过滤敏感数据，只将数据模型传输到云端。

这允许用户构建企业审计和安全所必需的令人满意的安全框架。

图4 -物联网边缘计算的优势

4.经济有效的解决方案

在采用物联网时，一个主要的实际问题是由于数据存储、计算能力和网络带宽而产生的成本。

物联网边缘计算实现了本地数据计算，使企业能够区分必须在本地运行的服务和必须发送到云端的服务。这有助于降低建立完整物联网解决方案的最终成本。

5.现代设备和传统设备之间的互操作性

边缘设备作为当代和传统机器之间的通信链路。这为传统机器提供了与现代设备交互的物联网解决方案。

6.增加弹性

边缘计算的去中心化架构使其他网络设备在更大程度上具有弹性。这是一个很大的优点，因为一台机器在云上故障将意味着成千上万的物联网设备受到影响。

一台边缘设备的故障不会影响到其他网络设备。

7.减少数据暴露

正如我们所知，边缘计算最小化了通过网络的数据传输。这反过来有助于减少传输过程中的数据暴露。在少数情况下，可能根本不会发送个人身份信息(PII)和支付卡行业(PCI)等敏感信息。

这样的例子将有助于避免一些法律、安全和隐私方面的复杂情况。此外，数据加密和访问控制可以使其对常见威胁具有高度安全性。

物联网边缘计算应用

它被用于各种应用。我们将在这里讨论它最流行的两个用例。

使用物联网边缘计算传感器进行数据分析和监控

物联网传感器正在收集大量数据，这些数据每年都将呈指数级增长。使用其边缘计算，企业可以简化和加快分析，并在正确的时间获得正确的见解。

图3 -利用物联网边缘计算技术进行数据分析和监控

利用物联网边缘计算细化移动数据

与物联网数据一样，移动数据也在迅速生成。然而，这种海量数据的缺点是，与数据分析相关的查询并不需要全部数据，而是只需要其中的一部分。

例如，一个商业机构如何决定最有利可图的广告?如何消除不必要的噪音?物联网边缘计算使更好数据的理解帮助只处理对查询至关重要的信息。

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