云計算對組織使用和部署網絡的方式產生了巨大的影響。從廣泛采用的公共云到更昂貴的私有云，以及更復雜和多方面的混合云或多云環境，云計算幫助為企業帶來了靈活性、多功能性和可伸縮性。這是第一次，云解決方案使人們能夠隨時隨地訪問計算資源，而不受設備接口和位置的限制。

云計算給計算世界帶來了一場真正的革命。但這是通往更美好未來的墊腳石。

盡管蒸汽機在科學進步的歷史上發揮了革命性的作用，但它是一個里程碑，讓我們為更先進的電動發動機做了準備。同樣，我們現在有了邊緣計算作為處理云環境缺點的更先進的后繼者。

云計算需要在執行計算任務后，收集數據并發送到云上，然后接收結果。整個過程會導致延遲問題，因為數據必須在不同區域的數據中心之間傳輸。邊緣計算通過在數據生成的地方附近方便存儲和計算，解決了這個延遲問題。

到目前為止，物聯網設備的所有數據存儲、數據管理和計算任務主要依賴于云計算環境。但隨著邊緣計算成為一種更加可靠、性能驅動和高效的解決方案，物聯網設備可以通過加入邊緣網絡進一步提高其產出和效率。通過參與邊緣網絡，物聯網設備還可以進一步提高邊緣計算網絡的速度、性能和響應能力。

邊緣計算和物聯網

邊緣計算可以有效地解決物聯網設備面臨的連接問題。通過將關鍵數據處理功能轉移到網絡邊緣或數據來源附近，邊緣計算可以幫助連接設備在網絡連接較差的情況下保持相同的效率水平。

雖然大多數物聯網設備的處理能力有限，但邊緣計算通過處理網絡最邊緣的本地密集型處理需求，為它們提供了幫助。這有助于物聯網設備以幾乎為零的延遲響應各種緊迫需求。物聯網設備依賴于本地處理能力的不斷發展的需求，實際上正在發展邊緣計算網絡，以整合邊緣數據中心。邊緣數據中心和本地數據處理還將在物聯網設備和中央云服務器之間提供額外的安全層。

核心物聯網邊緣架構的關鍵功能

雖然物聯網設備和傳感器越來越多地出現在邊緣網絡中，但對于未來的物聯網應用程序開發者和策略師來說，了解物聯網邊緣架構的關鍵組成部分和特征很重要。讓我們來看看這些關鍵組件或特性。

復雜事件管理：復雜事件處理(CEP)軟件解決方案構建在云中，并被推到網絡邊緣。

機器學習和人工智能模型：機器學習模型在本地訓練設備以適應用戶偏好，并從在網絡邊緣和云服務器中進一步處理的用戶數據中提取相關見解。

物聯網應用：通過使用CEP軟件解決方案和ML模型，許多物聯網設備現在可以在網絡邊緣運行應用。

離線支持：網絡邊緣的離線數據存儲有助于在必要時解決有關數據可用性的問題。

數據管理：物聯網設備使用邊緣計算來接聽電話，詢問他們必須在邊緣數據中心存儲和處理哪些數據，以及他們必須將哪些數據傳輸到云端以進行進一步的計算。

物聯網為邊緣網絡增值的5種方式

物聯網設備通過參與邊緣計算網絡，可以在很大程度上提高網絡效率和性能。以下是物聯網設備為邊緣網絡帶來高價值增值的主要方式：

物聯網設備通過參與邊緣計算網絡，可以在很大程度上提高網絡效率和性能。以下是物聯網設備為邊緣網絡帶來高附加值的關鍵方法：

數據采集：當物聯網設備加入邊緣網絡時，它允許在網絡的外部邊緣本地存儲和處理數據。這在很大程度上減少了數據處理的延遲。

改進的處理能力：隨著先進的低功耗芯片組被打包以裝備任何具有強大處理能力的設備，在網絡邊緣本地執行密集的計算任務不再困難。

廣泛的覆蓋范圍：由于機載數據收集和處理能力，通過邊緣計算得到提升，網絡可以快速擴展和擴展其服務。

增強的可視性：由于本地化的數據處理和計算，邊緣數據中心允許更輕松的審查。由于數據管理和計算是在網絡的最邊緣進行的，所以可以很容易地查看和評估內部的情況。

改進的通信和協作：邊緣計算通過將連接能力擴展到多個網絡，實際上有助于更好的協作和通信，實現實時增值。由于5G網絡的推出已經指日可待，許多跨不同生態位和環境的新型物聯網設備和傳感器可能會根據特定的用戶需求交換數據并與數據協作。

結論

邊緣計算的作用與聯網物聯網設備的出現和普及密切相關。目前，物聯網設備和邊緣計算實際上發揮著互補作用，對終端用戶的利益具有重大影響。隨著聯網設備的協調，邊緣計算將給我們帶來一個即時滿足的新時代。