云计算正在“边缘化”？随着物联网硬件和传感器成本的不断下降，物联网设备越来越智能化和小型化，边缘计算已经成为一种可行的现实。随着新的网络连接技术（如5G）的出现，边缘架构将为更快更高效的物联网奠定基础。

基于云计算的数据分析极大地推动了物联网的发展，但现在越来越多的企业将数据处理推向了边缘。事实上，到2019年，全球生成的数据中，50%将在物联网的设备层级处理。

考虑到物联网设备的认知能力通常受到其大小和电池寿命的限制，未来几年边缘计算是否真的将取代云计算？

云计算为何被边缘化

基于云计算的物联网系统的主要缺点是，每次用户触发操作时，软件层都需要时间来捕获命令并将其发送到服务器等待响应，然后将信息显示为图片。这可能是对在给定时间段内收集的设备状态数据的请求。这种行为在连接设备、智能家居产品甚至轻量级可穿戴设备中很常见。延迟被认为是构建可实时自主决策的物联网解决方案的主要障碍。

物联网设备生成大量数据，但不需要将所有数据推送到云端

到2021年，物联网设备每年将产生847ZB的原始数据（2016年仅218ZB）。例如，智能钻机可以使用多达30000个传感器来监测各种性能参数，包括工作时间、泵速和冲程计数。然而，制造企业需要实时分析不到1%的传感器数据，以识别异常并防止事故发生。剩下的99%是所谓的状态数据，可用于培训预测性维护模型，但不需要立即采取行动。

黑客可以拦截在物联网设备和云计算服务器之间来回移动的数据

在大多数情况下，与本地服务器相比，云中存储而且处理物联网数据更加安全。然而，物联网设备执行的数据事务91.5%是未加密的。这使得黑客有机会破坏本地路由器并捕获物联网流量。

带宽和能源成本正在上升，但除了移动通信之外还没有更好的选择

AT&T公司和Verizon公司等主要通信运营商正在推出用于M2M通信的低功耗网络，该网络比LTE便宜，并且通过将数据速率降低到仅120 Kbit/s来节省能源。但是，从长远来看，这将无法保证节省大量成本。一方面，对带宽的需求一直在上升，这可能会促使电信公司调整其定价计划。另一方面，窄带网络无法支持物联网操作，例如固件更新、语音处理和非结构化视频数据分析。

边缘计算可以帮助物联网用户减少通过网络的数据量，节省带宽，并设计可以自动执行的操作（例如，一旦注册了某种类型的行为，它就会向管理者发送警报通知、关灯或降温）。

物联网设备没有“边缘因素”。下面是如何使边缘计算工作。

有几个因素使边缘计算成为现实：

●物联网硬件和传感器的成本继续下降：从2004年到2014年，物联网传感器的平均价格从1.3美元下降到0.6美元，预计到2020年将再下降37%。

●小型设备越来越智能化：即使是新的原型开发设备，如Raspberry Pi 4，现在也可以支持人工智能算法的功能和能力。

也就是说，许多智能设备（特别是在物联网的消费者层面）缺乏处理繁重操作的内存，实际上可能运行在固件上，而不是操作系统上。这就是为什么到目前为止，边缘计算部署仅限于接收、存储、过滤和向云发送传感器数据。

当无法对设备执行数据分析时，执行雾计算步骤

这项技术涉及到中间计算机、网络设备和小型数据中心的实现，它们可以在数据源和云之间划分传入的流量。

由于边缘计算部署需要内部部署和云计算数据中心相结合，物联网软件开发专家首先在云中设置数据处理单元，然后在IT基础设施中的互联设备上模拟其功能。

为了实现这一目标，开发人员使用云计算管理服务，如AWS IOT greenrass或azure IOT edge。通过这些服务，边缘设备可以对其生成的数据进行操作，并使用云平台进行存储和分析：

●AWS IOT greenrass仅支持基于Linux的边缘设备，而边缘设备与其他小型工具通信。这些小工具的尺寸和复杂度随微控制器的解决方案而不同。

“Azure IOT edge”允许开发人员通过容器在Linux和Windows设备上执行第三方服务、AI辅助数据处理和自定义应用程序逻辑。

这两项服务都能确保近乎实时的响应、加密传感器数据，并使边缘设备能够离线或间歇地与云计算一起工作，从而使较小的公司相对容易地为边缘设备设计有效的云架构。

寻找物联网的杀手级应用

在5G等新的连接技术的支持下，边缘架构将为未来几年更快更高效的物联网奠定基础。

但此时，云计算与边缘计算的平衡仍然是物联网基础设施发展的首选方法：虽然延迟和运营成本较高，但基于云计算的集中式数据存储库比小型设备具有更多的存储和处理能力。