物联网和边缘计算有什么关系？看尽本文秒懂！

什么是物联网和边缘计算？

物联网会产生大量的数据，这些数据需要经过处理和分析才能使用。边缘计算将会使计算服务更接近最终用户或数据源，如物联网设备。

这就让我们能够在设备所在的边缘收集和处理物联网数据，而不用将数据发回数据中心或云端来帮助识别模式，从而更快地展开行动，如异常检测，进行预测性维护。 

物联网设备利用计算能力可以实时、快速分析数据，这项能力正变得日益宝贵。 

物联网（IoT）是指将物理对象连接到互联网的过程。更具体地说，物联网就是指任何无需人工干预即可通过无线网络接收和传输数据的物理设备或硬件系统。 

物联网设备可以是任何东西，从灯泡等普通家用物品，到医疗设备等医疗行业资产，再到可穿戴设备、智能设备，甚至是智慧城市的交通信号灯。

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。 

边缘计算是指在用户或数据源的物理位置或附近进行的计算，这样可以降低延迟，节省带宽。

通过将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、利用 AI/ML 分析等技术识别趋势和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。

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。

物联网和边缘计算有什么关联？

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传感器和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。

边缘计算是物联网设备数据和计算需求的本地处理和存储源，它可以降低物联网设备与这些设备所连接的中心 IT 网络之间的通信延迟。

如果没有边缘计算，物联网只能依赖于云端或数据中心的网络连接和计算服务。但在物联网设备和云端之间来回发送数据会导致响应时间变慢，运维效率降低。

边缘计算还有助于解决其他问题，例如改善通过缓慢的蜂窝或卫星连接发送海量数据所需的网络带宽，以及确保网络断线时系统继续离线工作。

边缘计算使您能够充分利用物联网设备创建的海量数据。通过将分析算法和机器学习模型部署到边缘，您可以实现数据的本地处理并将它们用于快速决策。边缘计算还可以对数据进行整合，随后将其发送到中央站点进行进一步处理或长期存储。

物联网设备和边缘设备有什么区别？

边缘设备是指位于网络边缘远程位置的物理硬件。它有足够的内存、处理能力和计算资源。它可以在网络其他组件的帮助下近乎实时地收集、处理和执行数据。

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交替使用。