对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成，那么边缘计算在IoT系统中的位置及存在价值是什么呢？

该图简单明了的指出了边缘计算技术在IoT系统架构中的位置：

1、传感器/设备端

2、数据采集终端

3、****

那么边缘计算又是因为什么原因得以在IoT系统的多个环节中存在呢？“这一点和IoT数据的三个特性有密不可分的关系”。

1、海量数据。物联网设备已多达百亿量级，这些设备每时每刻都在发送数据。某咨询机构预测到2020年物联网的数据量将达到4.4亿zb。

2、数据的异构性。数据产生自数十百万种的传感器和设备，不同终端和不同采集维度的数据结构和协议都不尽相同，所以异构是物联网数据的天然特性。

3、数据时序性。所有IoT的数据都是基于时间概念的，即时序数据，脱离时间谈IoT数据与计算都是没有意义的。

物联网的这三大明显特征，导致物联网的三大现实问题：

 1、实时性：实际的控制决策都在现场执行，但是响应未必能够实时。

 2、安全性：IoT数据跟企业的商业机密有关时，怎么保障数据安全？

 3、网络堵塞：以及随之而来的可靠性问题，比如会不会在传输过程中丢包？

另外，成本问题，也非常重要。想象一下500亿个设备联网，数据流量成本、存储成本，得要多大投入？正是有了这些问题，我们今天探讨边缘计算+物联网才有了基础。当然，边缘计算也是不能脱离云计算的。“一切脱离云计算来谈物联网计算的都不是真正的边缘计算。”关于云计算和边缘计算的关系，总结如下：

1、边缘计算一定和云有联系。云端可以做算法，进行远程、随时因需的更新，新的算法下载到边缘处做控制，这是与传统工业控制的巨大差异，也是质的变化。

2、云端做算法、边缘做控制的特性，意味着控制和外部会有互动。比如天气数据、地理位置的变化即可作为空调变频控制的判断依据。与外部因素的互动使智能化程度更高。

3、云计算和边缘计算的结合可以更快部署、实施应用，带来显而易见的成本下降，才使应用的大规模落地成为可能性。

佰马BMG800边缘计算网关，采用工业级ARM处理器，为边缘节点业务提供强大计算资源， 有效分担云端负荷。提供模拟量/数字量等数据采集、视频/图像/语音采集、本地存储、多种通信协议转换、安全通信管理、全网通/5G/4G/GPS/WiFi等无线通信、 VPN虚拟专网、公有云私有云对接、对设备实现本地与远程联动控制等强大功能。

专栏文章内容及配图由作者撰写发布，仅供工程师学习之用，如有侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 联系我们