边缘计算和物联网到底有什么关系？

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近年来，“物联网”正成为人们熟悉的高频词汇，今年更是达到了一个新热度。

4月20日，国家发改委首次明确了“新基建”的范围，物联网被列为了新基建重要发展范畴。5月24日，在国务院新闻办公室举行的新闻发布会上，物联网被再次提及，国家发改委副主任宁吉喆在国表示，要加快布局支持新型消费的物联网、5G网络、数据中心等新型基础设施。

物联网，即万物相连的互联网，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，可实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

随着信息技术的飞速发展，物联网技术逐渐趋于成熟，并开始广泛的应用于城市管理、智能家居、工业生产、交通等领域，推动社会朝着智慧化的方向发展。根据GSMA发布的最新全球物联网市场报告预测，全球物联市场(包括：连接、应用、平台与服务)到2025年将达到1.1万亿美元，市场前景十分广阔。

需要指出的是，物联网设备产生的数据必须经过处理才能使用。一般情况下，这些数据是通过网络传输到云计算中心，利用云计算中心的计算能力来集中式解决计算和存储问题。

据国际数据公司(IDC)发布的《全球物联网设备数据报告》预测，到2025年，全球物联网设备数将达到416亿台，这些设备包括各种机器及其传感器、智能家居、车辆、穿戴设备以及工业设备等，每年产生的数据量将达到79.4ZB，而物联网产生数据的45%都将在网络边缘处理。

在这种情况下，如果将所有数据需要先通过网络全部传输到中心机房，再由云计算进行处理，处理完成后再将结果传输到相应位置，就会出现两个较为突出的问题。其一是实时性不够，将数据传送到云计算中心，再请求数据处理结果，增大了系统延迟;其二是带宽不足，将数据传输至云端造成了网络带宽的很大压力。

为了解决以上这些问题，边缘计算应运而生。边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应。

如果从仿生的角度来理解边缘计算，可以做这样的类比：当手触碰到热的东西，还没感觉到热(或烫)的时候，人的手就立即收了回来，这是人天生具有的非条件反射功能。也就是这种缩手反应是不需要人的大脑下达命令就进行了。我们假设一下，如果手或其他部位遇到高温物体，由我们大脑根据汇集的信息做反应决定，再采取行动的话，手可能就已经烫伤了。

若将人类的条件反射看作是边缘计算，将大脑反应视为云计算的话，就可以非常容易了解边缘计算和云计算的区别。事实上，相较于云计算，边缘计算可以更好地支持移动计算与物联网应用，具有以下三个非常明显的优势：

1、数据处理更快

采用边缘计算，可以在网络边缘处理大量临时数据，减少中间传输的过程，增强服务响应能力;

2、网络带宽需求更低

随着联网设备的增多，网络传输压力将会增大，而边缘计算的过程中，与云端服务器的数据交换并不多，这大大减轻了网络带宽和数据中心功耗 的压力;

3、数据更加安全

如果所有数据都传输回服务器进行处理，在这一过程中数据很容易受到攻击。如果使用边缘计算，物联网设备在边缘数据中心或本地处理数据，减少了网络数据泄露的风险，并保护了用户数据安全和隐私。

借助于边缘计算可以提升物联网的智能化，并将促使物联网在越来越多的垂直行业落地生根。

1、无人驾驶

无人驾驶汽车需要在高速移动状态下对周围环境做出快速反应，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，甚至会会造成严重后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理，大大减少了系统延迟。

2、智能家居

利用物联网设备可以实时监控家庭内部状态，并完成对家居环境的调控，提升家居生活的便利性。由于家庭数据涉及到个人隐私，如果将数据上传至云端进行处理，会增加隐私泄露的风险，而边缘计算可以减少家庭数据的外流，降低数据外泄的可能性。

3、道路检测

在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。

写在最后：

对于物联网来说，边缘计算技术取得突破，意味着越来越多的控制可以通过本地设备实现，而不再需要传输到云端，这无疑将大大提升处理效率。未来边缘计算还将如何更好地推动物联网发展，让我们拭目以待。