如今物聯網的應用越來越廣泛，但需要具有企業的視角。這意味著垂直行業應用程序、開發生態系統、產品設計、硬件、部署等。

雖然這不是什么秘密，但物聯網設備數量的急劇增加將改變人們生活、工作和與技術互動的方式。預測表明，到2025年，全球將有多達750億臺智能物聯網設備，這將使人們進入超級連接的新時代。這些物聯網設備不僅可以收集數據，還可以直接在最接近邊緣的用戶的產品和服務上生成和處理信息。邊緣計算的功能和計算能力的提高已經改變了企業設計和制造產品的方式，從智能建筑現場的視頻監控到石油鉆機維護。以下將介紹如何從云端到邊緣的數據處理，從而對可靠性、隱私和延遲產生積極影響。

邊緣計算究竟是什么？

邊緣計算是指在中央數據中心之外執行并且更接近最終用戶的應用程序、服務和處理的場所。“更接近”的定義屬于一個范圍，在很大程度上取決于所使用的網絡技術、應用程序特性和所需的最終用戶體驗。

雖然邊緣應用程序不需要與云計算平臺通信，但它們仍可能與服務器和基于全球互聯網的應用程序進行交互。許多最常見的邊緣設備都擁有物理傳感器，例如溫度、燈光、音箱，并且在物理世界中更靠近這些傳感器的移動計算能力是有意義的。例如，當用戶要求其燈光調暗時，真的需要依靠云計算進行處理嗎？由于立即可以獲得收集和處理能力，用戶可以顯著減少必須移動和存儲在云中的數據量，從而節省了流程中的時間和費用。

風險很高

隨著邊緣計算將改變人們的生活和工作方式，企業必須了解其業務模式、客戶體驗、員工的利害關系。邊緣計算影響三個方面：可靠性、隱私、延遲。每個方面都對企業和消費者有深遠的影響。此外，邊緣計算和人工智能的融合為企業帶來新的機遇。

可靠性

推動邊緣計算應用的主要動力是在難以到達的環境中需要強大而可靠的技術。許多工業企業和服務商根本不能依賴互聯網連接來完成任務關鍵型應用。可穿戴設備還必須具有足夠的彈性，能夠在沒有4G網絡的情況下正常工作。對于這些用例以及更多的用例來說，離線的可靠性是至關重要的。

隱私性

在經常發生數據泄露的世界中，隱私數據既是潛在的資產，也是企業面臨的風險。消費者已經變得更加謹慎。而且，主要依賴云計算技術的企業已經仔細檢查他們對用戶的了解以及他們如何處理這些信息。

邊緣計算通過將處理和收集的數據引入到生成數據的環境中，有助于減輕其中的一些問題。例如，當今市場上領先的語音助理系統地集中、存儲、學習終端用戶與他們之間的每一次交互。他們的記錄包括原始音頻數據和所有相關算法的輸出，附在助理采取的所有行動的日志上。最新的研究還表明，基于有關最終用戶的品味、聯系方式、習慣等其他信息，交互將變得更加順暢和更具相關性。

這為依賴云計算的語音公司帶來了一個矛盾的問題，為了使人工智能語音助理具有相關性和實用性，他們必須了解更多關于用戶的個人信息。將處理能力轉移到邊緣是在不損害隱私的情況下提供相同級別性能的唯一方法。

延遲性

用最簡單的術語來說，延遲是指動作和響應之間的時間差。如果你在觸摸智能手機屏幕上的圖標之后，發現打開應用程序所需的時間有些長，那么可能就遇到延遲。然而，對于許多工業用例來說，延遲存在比糟糕的用戶體驗和讓用戶等待更大的風險。對于制造企業來說，關鍵任務系統無法承受向非現場云計算數據庫發送信息的延遲。延遲之后可能造成物理損壞，而切斷機器的電源可能為時已晚。

當在邊緣進行計算時，延遲不是問題。客戶和工作人員無需等待數據發送到云計算服務器或從云計算服務器發送數據。他們的維護報告、發貨清單或錯誤日志會實時記錄和跟蹤。