边缘计算：谷歌、微软和阿里为何竞相争夺？

新的数据需求催生了新的技术，而边缘计算就是其一。在万物互联时代，各路巨头纷纷入局，以望可以抢占产业互联网的先机。

2017 年，亚马逊推出 AWS Greengrass 软件，可将 AWS 云服务无缝扩展至设备；2018 年，Google 发布了 Edge TPU 芯片，可搭配软件工具 Cloud IoT Edge 使用；在去年 Build 2018 上，微软隆重发布“Azure IoT Edge”等边缘侧产品；同是去年，阿里云宣布将战略投入边缘计算技术领域并推出首款 IoT 边缘计算产品 Link Edge......不过对此，我们不禁发问，现实的边缘计算对于整个行业而言究竟有着什么样的价值？

作者 | Naveen Joshi，Allerin 的创始人兼 CEO。

译者 | 虎说

责编 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

以下为译文：

随着信息来源的不断增加，公司需要对其进行不断整合以简化其运作方式。分布式管理正在成为提高这些系统响应能力的一种方式。

在过去的几年里，物联网（IoT）已经从一个代表未来主义的流行词变为现在具有巨大实用性和商业价值的技术。现实生活中充斥着大量IoT应用示例，从我们所看到的以及我们对该技术的了解，这些示例只是物联网最基础的应用。但就像其他的技术一样，物联网也有自己发展的障碍或者可以称为是可以进一步增强的领域。对于初学者来说，物联网网络通过整合越来越多的设备而扩展并覆盖广泛的区域，其所收集的大量数据将需要大量资源密集型处理设备和高容量数据中心。科学家正在通过将物联网网络的控制和处理能力分布到边缘，即实际收集数据的点，以及通常需要采取行动或反应的地方，以消除由于技术的集中性和集成性而产生的诸多问题。

为物联网时代做好准备

物联网的现有应用已经为我们提供了密集互联的未来架构，每个设备都能够与其他设备进行通信，在我们的日常生活中创建复杂的信息网络。这些设备能够通过无数传感器不断收集数据，通过在中央服务器上运行的复杂算法处理数据，并使用命令来指挥端点的传感器做各种操作。从农业到制造业，从医疗保健到娱乐，每个行业都看到了由物联网推动的巨大转型。

虽然物联网系统启动和执行响应行动的能力已经具有足够的能力支持转型，但真正的革命将发生在传感器数据和其他数据聚集时发生。事实上，物联网数据将被证明是企业的真正财富，使用该技术可以捕获和分析前所未有的结构化数据，从而深入了解市场以及组织和业务流程。数据量的增加将使企业能够采取更有效的行动，推动卓越运营。但是，收集和处理如此大量的数据需要高容量的存储、通信和计算基础设施。尽管通信技术的进步（例如5G可以促进物联网的创新和实施）,但仍然需要新的方法来使物联网更加有效和高效。其中使物联网更有潜力的最有前途的解决方案之一是边缘计算。

物联网中的边缘计算

边缘计算是指在靠近边缘的地方提供计算和存储功能，大概意思就是在收集数据的端点或需要立即响应的端点提供存储和计算服务。物联网系统可以由大量和多种类型的端点组成，通常这些端点都是连接到位于远程的、集中的数据中心。这些端点包括但不限于：

• 员工使用的可用于收集数据的计算设备；
• 智能手机和平板电脑等手持设备持续生成的数据；
• 传感器和基于传感器的设备，用于收集温度、辐射、电流、人流量、库存水平等数据；
• 可执行操作开关、阀门、电机和传感器等执行器，用于控制过程参数。

物联网中的边缘计算意味着在这些端点（或边缘）具有设备的自治系统，其可以同时收集信息并响应信息而无需与远程构建的数据中心通信。数据处理可以直接在收集数据的地方完成，而不需要远程数据中心和计算服务器，从而无需与集中控制系统保持连接。

例如，依靠销售基于云的移动应用程序的软件公司可以拥有更靠近用户的多个位置的云服务器，而不是在集中式的服务器。这样一来就有很多好处，因为如果集中式服务器由于某种原因而失败，则所有应用程序用户将立即丢失其数据和访问服务。此外，集中式的服务器还必须处理繁重的流量，从而导致延迟和低效率。相反，分布式系统将确保与特定用户相关的所有数据将被托管在最接近用户的数据中心，从而最大限度地减少延迟并限制任何潜在故障的影响。

物联网中边缘计算的优势

使用边缘计算为其物联网系统服务的组织可以最小化其网络的延迟，即，它们可以最小化客户端和服务器设备之间的响应时间。由于数据中心更靠近端点，因此不需要数据往返于远程集中式系统。由于边缘存储和控制系统只需要处理来自它们所链接的少数端点的数据，因此带宽问题也不会减慢数据流速度。由于物联网系统需要高速信息传输才能以最大功效运行，因此边缘计算可以显著提高网络组织绩效。

使用边缘计算分散物联网中心网络服务器的另一个好处是提供数据安全性。集中式数据存储库容易出现旨在破坏，窃取或泄漏敏感数据的黑客攻击，此类攻击可能导致重要数据丢失。相反，通过物联网网络分配关键数据并将其置于边缘设备上可以限制数据丢失。此外，它还有助于遵守数据隐私角色，例如GDPR，因为数据仅存储在将使用该数据的设备或子系统中，这样就可以避免不必要的法律风险。例如，跨国公司可以使用边缘设备将客户数据存储在更靠近客户所在地的本地设备上，而不是将其存储在海外数据存储库中，数据无需存储在无关人员可以访问的位置。

云成本也将最小化，因为大多数数据将位于边缘设备上，而不是集中式云服务器中。此外，随着带宽需求的不断减少，维护高容量长距离网络的成本也将会降低。

现在很容易看出为什么关于物联网的任何讨论应该始终包括探索边缘计算作为关键的推动因素。边缘计算不仅仅是一种技术，它更是一种设计框架，可以重新定义物联网系统的构建方式和功能。虽然还需要结合其他解决方案来加速物联网的广泛采用，但边缘计算可能是整个过程中的主要催化剂。

原文：
https://www.bbntimes.com/en/technology/the-benefits-of-edge-computing-in-iot

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