在边缘处理物联网数据有hen多好处。其中包括：

物联网边缘计算面临的挑战

呃... 尽管部署边缘计算有hen多好处，但也存在一些挑战。正如John Grimm警告的那样：“因为物联网设备数量的增加， 它们所附带的漏洞数量和种类也会相应增加，geng不用说这些漏洞Ru果被利用可Neng会产生的潜在影响了”。边缘计算本来就不太平安，主要原因是边缘设备本身geng容易受到攻击。所以呢，数据加密、访问控制和VPN通道的使用是任何边缘计算部署中的重要元素。

▲可靠性

▲节省成本

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为什么在边缘处理？

网站物联网中的边缘计算

标题URL：https://www.cdcxhl.com/news/.html，被割韭菜了。

▲平安

在物联网设备中或附近处理数据可Neng会提高隐私和平安性。应用程序Ke以确保敏感数据在现场得到预处理， 并且只有在数据通过第一层匿名聚合后应用程序才会将数据发送到云中进行进一步分析。

平安性只是使物联网设备部署边缘计算成为一项复杂任务的一个因素。先说说尽管新兴标准Ke以帮助简化部署，但边缘计算仍处于早期阶段。接下来边缘计算需要geng多的硬件和软件在本地安装和管理。 我狂喜。 成功的部署需要清楚了解边缘体系结构，以及如何从设备收集信息并进行通信。

云存储提供商Clearsky Data的首席技术官Lazarus Veklaraides评论道：“当你需要处理来自数百万台设备的数据时你Ke以在云中进行。 我惊呆了。 问题是云通常离我们hen远，所以呢会产生相当大的延迟，而且数据量也无法hen好地适应云端。”

▲低延迟

物联网产生的大部分数据现在dou是——它 图啥呢？ 不依赖云或远程数据中心进行物联网数据处理。

什么是边缘计算？

与云或远程数据中心的连接可Neng不可靠，特别是当应用程序部署在网络覆盖有限或间歇性的远程位置时。将计算处理分配到边缘也确保了Ru果一个边缘设备出现故障，其他计算资源不会受到影响。

传输到云端的数据越多，所需的带宽就越高。Neng够在将数据发送到云端之前对其进行分析和过滤， 闹乌龙。 Ke以显著节省网络连接成本。仅需要将汇总分析后的数据传输到云中。

再说一个，延迟问题是许多传感器无法满足将数据传输到云中所需的功耗要求。为了解决延迟问题， 边缘计算允许传感器本身或附近的处理设备马上分析数据， 别犹豫... 甚至机器学习算法也Ke以直接在边缘设备上运行，只在需要时才与云交互。

边缘计算在数据生成地或其附近处理和分析数据。正如Andrea Reale所述， “边缘计算应用程序使用物联网设备的处理Neng力来过滤、 弄一下... 预处理、聚合物联网数据”。

在边缘计算模型中，数据处理发生在Zuo出决策的地方或附近。传感器和相连的设备将数据传输到附近处理或分析数据的边缘计算设备。本质上，边缘设备Ke以是任何接入网络的设备， YYDS！ 比方说个人电脑、路由器、广域网和交换机。这些边缘设备充当微型数据中心，聚集和分析本地收集的数据，然后通过云将分析后来啊分发给所有传感器。

请注意，