随着物联网的不断发展，传输、带宽、安全、数据处理、数据分析等挑战越来越多。仅仅依靠云计算并不能完全解决问题。边缘计算可以有效地缓解和解决这些挑战。边缘云集成和边缘云协调是未来的趋势。
边缘计算解决了IOT物联网的问题
1、延迟问题
延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应，有时甚至不到10毫秒。因此，为了抵消远距离传输数据的固有延迟，计算过程必须尽可能本地化。
通过物联网的边缘计算，计算将在源附近完成，如传感器，如果汽车传感器判断碰撞，那么系统必须有足够的确定性，可以在一定的时间内部署安全气囊，如果有任何长途传输数据滞后，这是不安全的。
2、带宽问题
大多数运行软件和生成数据的物联网设备都需要链接到云来存储和进一步处理数据。因此，将物联网数据传输到云需要大量的功率和带宽。
在物联网中使用边缘计算可以减少互联网带宽的使用，因为大量数据可以在源附近处理。
例如，边缘计算相机可以帮助执法机构通过分析警察仪表板的视频源来减少带宽。相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录，但只有在必要时才能将相关数据发送到云。
3、带宽成本问题
物联网应用程序生成大量相对较低价值的时间序列数据。这意味着带宽成本、设备获取带宽的机会成本、存储和分析成本以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。
通过边缘计算，可以捕获这些数据。如有必要，在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和总结，这比通过WAN链接发送未过滤数据要便宜得多，而且后者通常非常昂贵。
4、传统系统连接问题
传统的连接到物联网的系统有非IP/以太网接口。因此，它们需要来自模拟或专有系统接口的物理转换来使用和分析数据。这只能在生成数据的原始设备旁边完成。
这是物联网边缘计算可以帮助的地方。边缘可以作为新旧之间的中介，为没有现代计算能力的传统资产增加智能功能。
5、物联网安全问题
虽然云服务提供商已经为终端客户的物联网产品开发了优秀的安全性，但运营技术专业人员仍然担心，一旦他们的敏感数据离开企业的墙壁，就不会安全。
为了解决这个问题，可以在边缘添加更多的智能来保护系统，使其更强大，抵御黑客攻击和入侵。因此，任何中断都将局限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。
边缘计算广泛应用于物联网，特别适用于低延迟、高带宽、高可靠性、海量连接、 特殊业务要求的应用场景，如异构聚集和地方安全隐私保护。
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