在日常生活中，物聯(lián)網(wǎng)見(jiàn)證了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展。但由于缺乏安全保障，社會(huì )壓力和政府行為迫使工程師們強化安全職能。邊緣計算有什么幫助?今天眾山小編就來(lái)淺談一下關(guān)于邊緣計算優(yōu)缺點(diǎn)及市場(chǎng)趨勢。

　　現在，物聯(lián)網(wǎng)設備從其周?chē)h(huán)境中收集數據，并把數據傳送到一個(gè)基于云計算的平臺上，這個(gè)平臺可以提供數據瀏覽、數據學(xué)習和數據處理等多種功能。舉例來(lái)說(shuō)，一個(gè)先進(jìn)的家庭自動(dòng)化系統可能會(huì )使用多種物聯(lián)網(wǎng)傳感器圍繞著(zhù)一個(gè)物業(yè)，這些傳感器將數據傳送到一個(gè)基于云的服務(wù)，以決定環(huán)境控制應該如何調整。利用云來(lái)進(jìn)行數據處理通常被稱(chēng)為“云計算”，這實(shí)際上意味著(zhù)數據處理是通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設備遠程完成的，這些設備負責收集數據。但是，邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)設備本身的責任，也是整個(gè)數據處理的責任。因為當時(shí)的技術(shù)限制，早期的物聯(lián)網(wǎng)設備不能進(jìn)行邊緣計算，但是，隨著(zhù)價(jià)格相等的微控制器的引入，本地物聯(lián)網(wǎng)設備能夠逐漸開(kāi)始處理自己的數據。

　　邊緣計算的優(yōu)點(diǎn)。

　　與云計算相比，邊緣計算具有安全性、時(shí)延、可靠性等諸多優(yōu)點(diǎn)。因為邊緣計算設備很少將數據傳輸到基于云的系統(如果有的話(huà))，所以很少對敏感數據進(jìn)行攻擊。缺少傳輸意味著(zhù)攻擊者必須直接訪(fǎng)問(wèn)設備本身，而不能攻擊、攻擊服務(wù)器本身或對服務(wù)器進(jìn)行欺騙。把數據保存在設備上也給設計者提供了更多的機會(huì )，通過(guò)使用內存加密和專(zhuān)門(mén)的安全硬件來(lái)收集數據，以保護數據。還可以在邊緣計算設備上對敏感數據進(jìn)行部分處理，然后再將其發(fā)送給基于云的系統進(jìn)行進(jìn)一步處理，這有助于模糊數據，從而減少其對攻擊者的用處(即，一個(gè)訓練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )遠沒(méi)有攝像機的視覺(jué)數據敏感)。

　　在設備上進(jìn)行局部數據處理還意味著(zhù)數據本身的延遲會(huì )大大減少，這對需要快速結果(例如自動(dòng)駕駛汽車(chē))的應用是非常有益的。局部處理數據的能力還可以消除因特網(wǎng)上不斷連接的需求，從而提高設計的可靠性?；ヂ?lián)網(wǎng)的可靠性仍然影響著(zhù)全球許多地方，而且互聯(lián)網(wǎng)的速度也可能會(huì )發(fā)生巨大的變化。利用邊緣計算有助于提高本地網(wǎng)絡(luò )的可用帶寬，從而改善其他服務(wù)，例如本地服務(wù)器和其他物聯(lián)網(wǎng)設備，從而增加單個(gè)網(wǎng)絡(luò )上設備的最大數量(通過(guò)這樣做可以集成更多的物聯(lián)網(wǎng)設備)。

　　邊緣計算的缺點(diǎn)。

　　盡管微處理器的成本不斷降低，性能也有了很大的提高，但是它們的價(jià)格仍然比便宜的微處理器要高，使得低端微處理器更適合于大規模生產(chǎn)。由于法規的引入還增加了使用具有高級功能所需處理能力的中端設備的難度，因為這些設備可能缺乏硬件安全，因此將其暴露出來(lái)。與此同時(shí)，人工智能在現代產(chǎn)品的需求也進(jìn)一步限制了工程師們利用人工智能引擎在物聯(lián)網(wǎng)設備上高效運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的可能性。

　　邊緣計算給工程師們提供了一種全新的計算模式，我們可以看到低延遲、高可靠性的物聯(lián)網(wǎng)設備能夠結合云計算的最優(yōu)特性和本地處理。諸如安全性引導和根源可靠性等硬件安全特性將成為保護設備的關(guān)鍵技術(shù)，包括像AI引擎這樣的關(guān)鍵技術(shù)，使設備能夠在本地執行大多數數據處理。然而，盡管邊緣計算工程設計人員提供了許多安全優(yōu)勢，但仍需要認真考慮如何處理敏感數據，如何避免惡意使用這些數據，以及如何不僅保護用戶(hù)，而且為更互聯(lián)的未來(lái)世界舞臺作出貢獻。