為物聯網實施邊緣計算使我們能夠將數據保持在更靠近邊緣的位置，而不是遠距離共享到數據中心或云。通過提供更安全的框架來程度地提高安全性和數據傳輸速度，將有助于減少物聯網設備面臨的主要挑戰。

　　世界正在走向物聯網驅動的未來，其中企業和消費者級的應用程序也正在急劇增加。但與其他任何技術一樣，物聯網也有其自身的一系列困難，這對企業和消費者都構成了威脅。這些威脅大多都與數據隱私有關。通過整合邊緣計算，可以消除用戶的數據隱私、延遲、帶寬成本和高數據處理時間等主要問題，即使無法消除這些問題，也可以小化它們。物聯網依賴于云計算框架，這對于高效的物聯網網絡來說是不夠的，因此需要采用更好的框架來克服云計算對物聯網設備的缺陷。

　　物聯網設備面臨的挑戰

　　物聯網設備的采用正在快速增長，據報告稱，每秒鐘會新增127臺物聯網設備。隨著大量設備接入互聯網，物聯網框架面臨的挑戰將不容忽視。以下是物聯網面臨的主要挑戰。

　　▲高延遲和低響應

　　物聯網設備需要以非常高的速度接收和傳輸數據。為了實現高效的工作環境，這些操作必須快速完成，并且不會丟失任何數據。另外，對于消費者物聯網設備，數據需要在服務提供商的服務器上通過互聯網傳輸，而不是通過本地網絡傳輸。如果設備存在連接問題，則物聯網設備在處理用戶請求時可能會變得無響應或變慢。高延遲會導致設備響應用戶請求的時間更長。這種延遲可能會令人沮喪，并可能導致企業蒙受財務損失。物聯網設備的有效性因高延遲問題而降低。如果物聯網設備遇到不希望的延遲問題，它們將成為一種負擔，而不是資產。

　　▲僵尸網絡攻擊

　　網絡犯罪分子總是通過網絡攻擊來鎖定公司。由于物聯網框架依賴于連接到互聯網的設備，因此物聯網設備非常容易受到此類網絡攻擊的影響。網絡犯罪分子可以將大量被感染的設備召集到僵尸網絡中。僵尸網絡攻擊是網絡犯罪分子喜歡的網絡攻擊方法之一，而僵尸網絡攻擊主要以DDoS攻擊的形式發起。DDoS攻擊會通過網絡同時發送大量訪問請求，由于網絡無法同時處理大量訪問請求，因此會導致設備崩潰。2016年，DNS提供商Dyn遭受了一次嚴重的僵尸網絡攻擊，導致許多用戶無法訪問Twitter、Netflix和亞馬遜等主要網站。

　　▲數據安全和隱私問題

　　物聯網設備收集大量用戶數據。數據包含敏感信息，如果處理不當，這些信息可能被惡意利用。如果機密數據泄露，企業將面臨丟失這些數據的風險。這可能對公司的財務前景產生重大負面影響。當涉及到消費者時，物聯網設備可以收集各種各樣的用戶信息，如面部細節、語音、密碼和生物識別等數據。對于企業來說，不道德地使用這些數據可能會造成財務和聲譽損失。事實證明，數據共享也是一個主要問題，因為一些公司未經用戶同意就與其他公司共享用戶數據。

　　▲高成本

　　數據存儲為公司通過網絡存儲和處理數據帶來了巨大成本。同時，服務器維護會增加公司的運營成本。對于小型企業而言，這會造成高昂的成本，急需一個經濟且可行的解決方案。

　　物聯網邊緣計算的優勢

　　邊緣計算有助于克服物聯網面臨的主要風險。物聯網中邊緣計算的實施使得設備具有低延遲、高響應的特點。隨著數據在分布式和分散式數據系統之間流動，設備的等待時間減少，而設備的響應速度卻大大提高。當將邊緣計算納入物聯網框架時，設備只需要處理它們鏈接到的少數端點數據。這就產生了一個更高帶寬的網絡，從而數據的快速流動。

　　由于物聯網系統依賴于高速信息傳輸，因此邊緣計算可以提高企業和典型消費者的性能。現在，一些公司甚至正在轉向其他技術，將其與邊緣計算結合使用，以改進采用的物聯網框架。據報道，亞馬遜正在為其智能家居解決方案Alexa開發自己的人工智能芯片。有了本地處理芯片，智能設備對云的依賴性就降低了。這意味著隨著工作在本地完成而不是依賴云，設備的響應速度將大大提高。

　　邊緣計算為物聯網設備提供了更別的安全性。隨著物聯網設備邊緣計算的實施，連接到互聯網的傳感器或設備的數量減少。這減少了對系統的潛在網絡攻擊。此外，也可以通過邊緣計算系統過濾敏感信息和私有信息的數量?？傮w而言，通過對物聯網設備采用邊緣計算，組織的安全性大大提高了。（來源物聯之家網）Apple iPhone是將邊緣計算用于物聯網設備以提高其安全性的一個很好例子。用戶的生物特征信息均已加密并存儲在設備上，而不是存儲在云中。這地減少了集中式系統上可用的用戶數據量，從而降低了數據泄露的可能性。

　　物聯網的邊緣計算以更低的財務成本提供更好的計算能力。邊緣計算降低了數據的傳輸成本，因為大多數數據在發送到云之前都經過了過濾和處理。僅允許所需數據通過系統，而大多數數據存儲在本地服務器上。這些具有成本效益的措施對于組織的成功至關重要，無論其規模大小，都可以減少不必要的開支。通過實施邊緣計算解決方案，可以大大降低維護高容量和遠程集中式數據服務器的成本。

　　邊緣計算可以重新定義物聯網設備存儲、訪問和處理數據的方式。它還可以改善物聯網設備的運行和交互方式。物聯網的邊緣計算與5G、人工智能和機器學習等其他技術相結合，可以迅速將我們推向一個快速、安全、可靠的物聯網驅動的未來。通過提高設備之間的數據傳輸速度和用戶數據的隱私性，可以大大減少物聯網設備面臨的挑戰。通過將技術（例如邊緣計算）納入其物聯網框架，企業以及普通消費者都可以從中受益。