物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算究竟有哪些異同？

隨著越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接起來，它們將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。但是，將所有這些數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理可能會(huì)適得其反。邊緣計(jì)算是將數(shù)據(jù)處理推到原點(diǎn)(傳感器設(shè)備)附近，而不是發(fā)送到位于數(shù)千英里外的集中式云。

在過去的幾年中，低成本的計(jì)算、可靠的傳感器和良好的連接性為物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)應(yīng)用做出了貢獻(xiàn)。借助物聯(lián)網(wǎng)，我們可以將傳感器對(duì)象連接到互聯(lián)網(wǎng)，交換數(shù)據(jù)，并監(jiān)控它們的交互。根據(jù)調(diào)查，世界各地的企業(yè)都在迅速采用物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

但考慮到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量和由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的爆炸式增長，將所有信息發(fā)送到云端是可行的，但需要更好的替代方案。邊緣計(jì)算很好地填補(bǔ)了這一空白，并應(yīng)對(duì)這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)沖擊。通過從源頭分析數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算可以減少數(shù)據(jù)中心的壓力以及延遲，并確保業(yè)務(wù)更有效地工作。

一、什么是物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)是由相互連接的物理、數(shù)字、機(jī)械和計(jì)算設(shè)備或嵌入唯一標(biāo)識(shí)符組成的系統(tǒng)，允許它們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上相互交互。這些設(shè)備涵蓋了從普通物品到復(fù)雜工具的所有領(lǐng)域。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備配備了“智能”傳感器。這些傳感器收集信息，從而產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)充當(dāng)路由器，通過HTTP和MQTT等多個(gè)數(shù)據(jù)協(xié)議將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。一旦數(shù)據(jù)到達(dá)云端，分析工具就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并提取重要信息。然后通過API將這些信息發(fā)送回最終用戶。

二、什么是邊緣計(jì)算

事實(shí)上，物聯(lián)網(wǎng)的日益普及是邊緣計(jì)算的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力。隨著越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接起來，它們將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。但是，將所有這些數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理可能會(huì)適得其反。

首先，將所有數(shù)據(jù)發(fā)送到云端的成本可能令人望而卻步。其次，將如此多的數(shù)據(jù)發(fā)送到云會(huì)導(dǎo)致延遲和帶寬問題。

邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)處理推到原點(diǎn)(傳感器設(shè)備)附近，而不是發(fā)送到位于數(shù)千英里外的集中式云。當(dāng)數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)間敏感，并且必須在瞬間做出決定時(shí)，這是特別必要的。邊緣設(shè)備對(duì)網(wǎng)絡(luò)邊緣的可用信息進(jìn)行高級(jí)分析，并實(shí)時(shí)為組織提供急需的預(yù)測和解決方案。

三、物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算有何相似之處

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算有某些相似之處。從本質(zhì)上講，這兩種技術(shù)都用于在分布式計(jì)算環(huán)境中捕獲數(shù)據(jù)。使用傳感器捕捉數(shù)據(jù)與產(chǎn)生大規(guī)模的數(shù)據(jù)，兩者都是革新性的技術(shù)，都在革新我們使用數(shù)據(jù)的方式。

四、物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算區(qū)別在哪

雖然物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算有相似之處，但它們并不相同。以下是這兩種技術(shù)的區(qū)別：

在邊緣計(jì)算中，數(shù)據(jù)處理在本地完成，而在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，數(shù)據(jù)被發(fā)送到云端進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。這是物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設(shè)備之間最顯著的區(qū)別之一。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備必須聯(lián)網(wǎng)才能正常工作。在邊緣設(shè)備中，此功能是可選的。

每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備只能執(zhí)行特定的功能，而單個(gè)邊緣設(shè)備可以處理多個(gè)功能。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)處理需求很少，因此它們最適合于簡單的任務(wù)。相比之下，邊緣設(shè)備運(yùn)行著復(fù)雜的操作系統(tǒng)。因此，它們可以支持一系列的數(shù)據(jù)處理能力。

五、物聯(lián)網(wǎng)用例

1.汽車物聯(lián)網(wǎng)

汽車物聯(lián)網(wǎng)包括為車輛配備傳感器、小工具和互聯(lián)網(wǎng)接入，從而可以實(shí)時(shí)進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，并確保安全。通過物聯(lián)網(wǎng)，車主可以監(jiān)控車輛的健康狀況，并接收車輛維護(hù)和保養(yǎng)的更新。

2.智能家居

智能家居是目前最流行的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之一。在智能家居中，日常設(shè)備與智能家居系統(tǒng)相連，即使在遠(yuǎn)處，我們也可以監(jiān)控和操控設(shè)備。

3.智能城市

智能城市依賴于配備應(yīng)用和傳感器的大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)來收集數(shù)據(jù)。從源頭分析數(shù)據(jù)將有助于城市改善服務(wù)，提高工作效率。

4.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)包括工廠和其他工業(yè)部門使用的設(shè)備。這些設(shè)備連接到一個(gè)內(nèi)部監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)監(jiān)控KPI并確保一切順利運(yùn)行。

六、邊緣計(jì)算的用例

邊緣計(jì)算使制造商能夠收集有關(guān)制造過程的實(shí)時(shí)信息并做出更快的決策。通過在整個(gè)工廠部署傳感器，制造商可以洞察機(jī)器的健康狀況，從而在錯(cuò)誤發(fā)生前確定生產(chǎn)問題。

自動(dòng)駕駛汽車是邊緣計(jì)算的最佳例子之一。車輛在行駛過程中必須實(shí)時(shí)分析車輛數(shù)據(jù)，否則，它是無用的。邊緣設(shè)備實(shí)時(shí)研究數(shù)據(jù)，并傳遞即時(shí)結(jié)果，以幫助車輛導(dǎo)航。

邊緣計(jì)算正在對(duì)醫(yī)療保健行業(yè)產(chǎn)生革命性的影響。通過即時(shí)數(shù)據(jù)處理，醫(yī)院能夠提供更好的患者護(hù)理，甚至超出醫(yī)院的范圍。例如，可穿戴醫(yī)療設(shè)備支持對(duì)慢性患者的遠(yuǎn)程監(jiān)控，并在患者出現(xiàn)錯(cuò)誤閱讀或異常行為時(shí)通知護(hù)理人員。

其他用途包括使用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來培訓(xùn)工作人員，遠(yuǎn)程管理醫(yī)療設(shè)備的移動(dòng)，以及實(shí)現(xiàn)機(jī)器人輔助手術(shù)。

七、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算的未來趨勢

越來越多的企業(yè)正在使用邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)來提高效率和釋放業(yè)務(wù)價(jià)值。以下是一些將在2022年占據(jù)主導(dǎo)地位的物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算趨勢。

1.將迎來更大的增長

2021年，邊緣計(jì)算市場規(guī)模為365億美元。預(yù)計(jì)到2026年，這一數(shù)字將增至873億美元。數(shù)量的巨大增長可歸因于企業(yè)通過使用物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設(shè)備實(shí)現(xiàn)了高速增長。

2.5G將取得進(jìn)展

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的成功取決于它連接到云或其他設(shè)備的速度。由于5G被吹捧要比4G快得多，企業(yè)預(yù)計(jì)將利用其速度開發(fā)新的用例。此外，消費(fèi)者也能從5G中受益，因?yàn)檫@些網(wǎng)絡(luò)可以處理許多設(shè)備而不會(huì)出現(xiàn)故障。

3.更加重視安全

邊緣計(jì)算中心也容易出現(xiàn)安全漏洞。分布式攻擊、軟件注入和路由器攻擊是邊緣設(shè)備可能受到威脅的一些方式。隨著邊緣計(jì)算開始處理更多的機(jī)密信息，它們必須采用安全訪問服務(wù)邊緣框架。該模型包括零信任網(wǎng)絡(luò)訪問、防火墻即服務(wù)和云訪問安全代理，該代理可以確保不受位置限制的安全訪問。

4.利益相關(guān)者將采用人工智能

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，從中獲得可操作的見解至關(guān)重要。人工智能幫助網(wǎng)絡(luò)智能思考。因此，設(shè)備可以從過去的活動(dòng)中學(xué)習(xí)，并預(yù)測未來的行為，而無需人類的干預(yù)。

審核編輯：湯梓紅