为物联网实施边缘计算使我们能够将数据保持在更靠近边缘的位置，而不是远距离共享到数据中心或云。通过提供更安全的框架来最大程度地提高安全性和数据传输速度，将有助于减少物联网设备面临的主要挑战。
世界正在走向物联网驱动的未来，其中企业和消费者级的应用程序也正在急剧增加。但与其他任何技术一样，物联网也有其自身的一系列困难，这对企业和消费者都构成了威胁。这些威胁大多都与数据隐私有关。通过整合边缘计算，可以消除用户的数据隐私、延迟、带宽成本和高数据处理时间等主要问题，即使无法消除这些问题，也可以最小化它们。物联网依赖于云计算框架，这对于高效的物联网网络来说是不够的，因此需要采用更好的框架来克服云计算对物联网设备的缺陷。
物联网设备面临的挑战
物联网设备的采用正在快速增长，据报告称，每秒钟会新增台物联网设备。随着大量设备接入互联网，物联网框架面临的挑战将不容忽视。以下是物联网面临的主要挑战。
▲高延迟和低响应
物联网设备需要以非常高的速度接收和传输数据。为了实现高效的工作环境，所有这些操作必须快速完成，并且不会丢失任何数据。另外，对于消费者物联网设备，数据需要在服务提供商的服务器上通过互联网传输，而不是通过本地网络传输。如果设备存在连接问题，则物联网设备在处理用户请求时可能会变得无响应或变慢。高延迟会导致设备响应用户请求的时间更长。这种延迟可能会令人沮丧，并可能导致企业蒙受财务损失。物联网设备的有效性因高延迟问题而降低。如果物联网设备遇到不希望的延迟问题，它们将成为一种负担，而不是资产。
▲僵尸网络攻击
网络犯罪分子总是通过网络攻击来锁定公司。由于物联网框架完全依赖于连接到互联网的设备，因此物联网设备非常容易受到此类网络攻击的影响。网络犯罪分子可以将大量被感染的设备召集到僵尸网络中。僵尸网络攻击是网络犯罪分子最喜欢的网络攻击方法之一，而僵尸网络攻击主要以DDoS攻击的形式发起。DDoS攻击会通过网络同时发送大量访问请求，由于网络无法同时处理大量访问请求，因此会导致设备崩溃。年，DNS提供商Dyn遭受了一次严重的僵尸网络攻击，导致许多用户无法访问Twitter、Netflix和亚马逊等主要网站。
▲数据安全和隐私问题
物联网设备收集大量用户数据。数据包含敏感信息，如果处理不当，这些信息可能被恶意利用。如果机密数据泄露，企业将面临丢失这些数据的风险。这可能对公司的财务前景产生重大负面影响。当涉及到消费者时，物联网设备可以收集各种各样的用户信息，如面部细节、语音、密码和生物识别等数据。对于企业来说，不道德地使用这些数据可能会造成财务和声誉损失。事实证明，数据共享也是一个主要问题，因为一些公司未经用户同意就与其他公司共享用户数据。
▲高成本
数据存储为公司通过网络存储和处理数据带来了巨大成本。同时，服务器维护会增加公司的运营成本。对于小型企业而言，这会造成高昂的成本，急需一个经济且可行的解决方案。
物联网边缘计算的优势
边缘计算有助于克服物联网面临的主要风险。物联网中边缘计算的实施使得设备具有低延迟、高响应的特点。随着数据在分布式和分散式数据系统之间流动，设备的等待时间显著减少，而设备的响应速度却大大提高。当将边缘计算纳入物联网框架时，设备只需要处理它们链接到的少数端点数据。这就产生了一个更高带宽的网络，从而确保数据的快速流动。
由于物联网系统依赖于高速信息传输，因此边缘计算可以显著提高企业和典型消费者的性能。现在，一些公司甚至正在转向其他先进技术，将其与边缘计算结合使用，以改进采用的物联网框架。据报道，亚马逊正在为其智能家居解决方案Alexa开发自己的人工智能芯片。有了本地处理芯片，智能设备对云的依赖性就降低了。这意味着随着工作在本地完成而不是依赖云，设备的响应速度将大大提高。
边缘计算为物联网设备提供了更高级别的安全性。随着物联网设备边缘计算的实施，连接到互联网的传感器或设备的数量显著减少。这减少了对系统的潜在网络攻击。此外，也可以通过边缘计算系统过滤敏感信息和私有信息的数量。总体而言，通过对物联网设备采用边缘计算，组织的安全性大大提高了。(来源物联之家网)Apple iPhone是将边缘计算用于物联网设备以提高其安全性的一个很好例子。用户的所有生物特征信息均已加密并存储在设备上，而不是存储在云中。这极大地减少了集中式系统上可用的用户数据量，从而降低了数据泄露的可能性。
物联网的边缘计算以更低的财务成本提供更好的计算能力。边缘计算降低了数据的传输成本，因为大多数数据在发送到云之前都经过了过滤和处理。仅允许所需数据通过系统，而大多数数据存储在本地服务器上。这些具有成本效益的措施对于组织的成功至关重要，无论其规模大小，都可以减少不必要的开支。通过实施边缘计算解决方案，可以大大降低维护高容量和远程集中式数据服务器的成本。
边缘计算可以重新定义物联网设备存储、访问和处理数据的方式。它还可以显著改善物联网设备的运行和交互方式。物联网的边缘计算与G、人工智能和机器学习等其他技术相结合，可以迅速将我们推向一个快速、安全、可靠的物联网驱动的未来。通过提高设备之间的数据传输速度和确保用户数据的隐私性，可以大大减少物联网设备面临的挑战。通过将先进技术(例如边缘计算)纳入其物联网框架，企业以及普通消费者都可以从中受益。
