在对2020年物联网设备全球部署的预测中，报告显示，很难想象云端存储了多少数据，更不用说从中获得更多价值所需的处理能力了。因此，企业越来越希望提高物联网产品的性能，降低运营成本。一种方法是在云端外或云的“边缘”处理数据。

　　物联网边缘计算五大优势:

　　(1)提高数据安全性。

　　虽然物联网解决方案是网络攻击的理想目标，但边缘计算可以帮助企业保护网络，提高整体数据隐私。

　　由于数据分散分布在产生数据的设备中，很难一次攻击就破坏整个网络或破坏所有数据。

　　就GDPR合规性而言，这种方法也是首选:通过网络发送并存储在云中的信息越不敏感，信息就越好。

　　(2)更好的应用性能。

　　如上所述，数据在设备和数据中心之间来回传输需要一些时间。

　　通过在接近数据来源的地方存储和处理数据，企业可以减少延迟并提高整体应用程序性能。因此，企业可以毫不延迟地实时分析数据。

　　(3)降低运营成本。

　　当企业在边缘“存储和处理”大部分数据时，他们不需要大量的云存储。此外，可以过滤掉不必要的信息，只备份相关数据。因此，企业的基础设施成本必然会降低。

　　(4)提高业务效率和可靠性。

　　相反，更低的数据流量和更少的云存储可以带来更高效的业务运营。

　　此外，网络连接不会有问题，因为它们适用于其他依赖云计算的物联网产品。这是因为企业物联网设备可以在没有互联网连接的情况下独立工作。

　　(5)无限可扩展性。

　　与云计算不同，边缘计算允许企业根据需要扩展物联网网络，而不考虑可用存储(或其成本)。

　　以下是物联网边缘计算的三个实例，展示了如何在所列行业中应用它们:

　　1.自动驾驶汽车代表了物联网重要的边缘计算用例之一。自动驾驶车辆根本无法依靠远程服务器来决定行人在前方过马路时是否停车，因此需要立即做出决定。无论互联网连接如何，数据都必须在现场处理。

　　此外，车辆(在路上)可以更有效地相互通信，因为它们不需要向远程服务器发送关于事故、天气状况、交通或绕行的数据。

　　2.边缘计算的另一个实际案例在于健康监测器和其他可穿戴设备领域。当用于远程医疗跟踪患者的慢性病时，它可以成为真正的救命稻草。

　　例如，可以独立分析健康数据的心率监测器可以在患者需要帮助时立即提供必要的响应来提醒护理人员。

　　3.机器人辅助手术是医疗护理中边缘计算的另一个用例，尤其是每一秒钟都可能意味着生与死的区别。这些机器人需要能够自己分析数据，从而安全、快速、准确地为手术提供帮助。

　　任何安全系统都应该能够在几秒钟内响应安全威胁。这就是为什么在监控系统中使用边缘计算是有意义的。

　　因此，通过设备上的视频处理，摄像机可以检测运动，识别入侵者，并在入侵者或可疑活动发生时立即提醒用户。交通灯或风力涡轮机不需要全天候与云计算通信(或者有时它们根本无法连接到服务器)，并且可以完全自动化。路灯可以通过直接相互通信而不是远程云中介来创建自我维持的自治系统。农业中的智能传感器不需要转向中央服务器来决定何时给附近的植物浇水或施肥。他们可以轻松地独自执行日常任务，偶尔还可以与主要云平台同步。

　　因此，这些摄像头不是将大量原始数据传输到服务器进行处理，而是提高了响应速度和准确性，同时节省了企业的互联网流量，降低了带宽和云存储。