边缘计算好像能帮物联网解决那些一直困扰它的大麻烦吧

“边缘计算好像能帮物联网解决那些一直困扰它的大麻烦吧”，这个说法非常准确，物联网发展了很多年，但一直有些“老大难”问题，而边缘计算的出现，确实像是一把对症的钥匙,我们可以从几个最让人头疼的方面来看看它是怎么帮忙的。

第一个大麻烦：网络延迟，也就是反应太慢。 物联网的理想状态是设备能即时响应，在智能工厂里，一个监控摄像头如果发现传送带上的零件放歪了，它需要立刻通知机械臂把歪零件拿开，如果按照传统方式，摄像头把高清视频数据全部上传到遥远的云端，云端服务器分析后，再下达指令给机械臂，这个来回一趟，哪怕网络再好，也可能耽误零点几秒，在工业生产线上，这零点几秒可能就意味着一个残次品的产生，甚至引发设备碰撞。（来源：根据工业自动化领域常见场景描述）再比如无人驾驶汽车，它需要实时识别路上的行人、车辆，如果每帧图像都送到云端去分析，任何网络波动都会造成致命的延迟，车可能早就撞上了，边缘计算的做法是，在工厂车间里或者汽车本身，部署一个小型计算节点（可以理解为一个小型“本地大脑”），摄像头的数据不用千里迢迢传走了，直接在这个“本地大脑”上瞬间完成分析，并立刻指挥机械臂或汽车做出反应，这样就把延迟降到了最低，实现了真正的“实时”控制。

第二个大麻烦：网络带宽压力和数据成本。 一个城市可能有成千上万个监控摄像头，如果它们7x24小时不停地向云端传输高清视频流，会占用巨大的网络带宽，就像一条高速公路被堵得水泄不通，而且会产生天价的数据流量费用。（来源：基于对大规模物联网设备数据量的普遍认知）但事实上，这些视频数据中，99%可能都是无效信息，比如画面里一切正常，没有事故发生，边缘计算设备可以待在摄像头旁边，只做一件事：实时分析视频流，只有当它识别到异常情况，比如有人闯入禁区、出现烟雾火焰，或者零件尺寸不合格时，才把那一小段关键的视频片段、或者仅仅是一条“XX地点发生异常”的报警信息发送到云端，这样一来，网络带宽的压力大大减轻，宝贵的数据传输资源只用在“刀刃”上,也节省了大量的通信成本。

第三个大麻烦：数据隐私和安全。 有些数据非常敏感，用户可能不愿意让它离开本地，家里的智能门锁记录你每天的出入习惯，医院的便携医疗设备持续监测病人的心率、血压等健康数据，如果所有这些极其私密的数据都无条件上传到云端，会引发人们对隐私泄露的深切担忧。（来源：基于对智能家居和医疗健康领域数据隐私需求的普遍讨论）边缘计算提供了另一种思路：让敏感数据根本不出门，智能门锁可以在本地判断是否是主人在开门，只有在多次密码错误或检测到撬锁等安全威胁时，才向主人的手机发送警报，医疗设备可以在本地分析心率数据，只在检测到心律失常等危险征兆时，才向医院和家属发送紧急通知，数据存储在本地设备上，由本地设备处理，大大降低了在传输过程中被截获或在云端服务器上被攻击的风险,给了用户更多的安全感。

第四个大麻烦：设备的可靠性和稳定性。 物联网系统不能太依赖云端的“在线状态”，想象一下，如果家里的网络断了，或者云服务商那边出了故障，你家的所有智能设备是不是就集体“瘫痪”了？智能灯打不开，空调无法调节，这体验非常糟糕。（来源：基于对云计算服务中断事件的观察和用户痛点分析）边缘计算增强了系统的韧性，即使网络暂时中断，与云端失去联系，本地的边缘设备依然可以独立工作，智能家居网关可以继续执行预先设置好的本地自动化场景，比如根据光线传感器自动开关窗帘；工厂的质检设备可以继续按照既定标准检查产品，并将结果暂存本地，等网络恢复后再同步数据，整个系统不会因为中心节点的暂时失灵而彻底停摆,变得更加可靠。

第五个大麻烦：海量数据的价值挖掘。 物联网设备产生的是源源不断的“数据流”，但很多数据的价值具有时效性，等所有数据都传回云端再做批量处理，可能会错过最佳决策时机。（来源：基于对大数据处理实时性要求的常见论述）边缘计算允许在数据产生的源头就进行初步的筛选、分析和处理，提取出即时可用的洞察，在风力发电场，每个风机上的传感器都可以通过边缘计算实时调整叶片角度，以捕捉最大风能，而不是把所有数据都传回总部再做决策，这相当于把数据分析的“前线”推进到了数据产生的“战场”,能更快地创造价值。

边缘计算并不是要取代云计算，而是成为了物联网一个至关重要的补充，它通过把计算能力下沉到更靠近设备和数据源头的地方，有效地解决了物联网在实时响应、带宽成本、数据安全、系统可靠性和实时分析等方面长期存在的痛点，可以说，正是边缘计算的成熟,才让物联网在很多关键领域迎来了真正落地和发挥巨大价值的春天。