如今，物联网的应用越来越广泛，但它需要企业的观点。这意味着垂直行业的应用，开发生态系统，产品设计，硬件，部署等。尽管这不是秘密，但物联网设备数量的急剧增加将改变人们的生活，工作和与技术互动的方式。预测表明，到2025年，全球将有多达750亿个智能IoT设备，这将使人们进入超级连接的新时代。这些物联网设备不仅可以收集数据，还可以直接生成和处理有关最接近边缘用户的产品和服务的信息。边缘计算功能和计算能力的提高已经改变了公司设计和制造产品的方式，从智能建筑现场的视频监控到石油钻机的维护。下面将介绍如何处理从云到边缘的数据，以对可靠性，隐私性和延迟产生积极影响。边缘计算到底是什么？边缘计算是指在中央数据中心之外且更靠近最终用户的地方执行应用程序，服务和处理的地方。术语“更紧密”的定义包括：属于一个范围，并且在很大程度上取决于所使用的网络技术，应用程序特性以及所需的最终用户体验。尽管边缘应用程序不需要与云计算平台进行通信，但是它们仍可以与服务器和基于Internet的全局应用程序进行交互。许多最常见的边缘设备都有物理传感器，例如温度，灯光和扬声器，因此在物理世界中更接近这些传感器的移动计算能力是有意义的。例如，当用户要求调暗灯光时，他们真的需要依靠云计算进行处理吗？借助即时可用的收集和处理功能，用户可以显着减少必须移动和存储在云中的数据量，从而节省了时间和成本。风险很高。由于边缘计算将改变人们的生活和工作方式，因此公司必须了解其业务模型，客户体验和员工利益。边缘计算影响三个方面：可靠性，隐私和延迟。每个方面都对企业和消费者产生深远的影响。此外，边缘计算和人工智能的集成为企业带来了新的机遇。可靠性边缘计算应用程序的主要驱动力是在难以到达的环境中对功能强大且可靠的技术的需求。许多工业公司和服务提供商根本无法依靠Internet连接来完成关键任务应用程序。可穿戴设备还必须足够灵活，才能在没有4G网络的情况下正常工作。对于这些用例和更多用例，脱机可靠性至关重要。隐私在经常发生数据泄漏的世界中，私有数据既是潜在资产，也是企业面临的风险。消费者变得更加谨慎。此外，主要依靠云计算技术的公司已经仔细检查了他们对用户的理解以及他们如何处理这些信息。边缘计算通过将经过处理和收集的数据引入生成数据的环境中，有助于减轻其中的一些问题。例如，当今市场上领先的语音助手系统可以集中，存储和学习最终用户与他们之间的每一次交互。他们的记录包括原始音频数据和所有相关算法的输出，并附加到助手执行的所有操作的日志中。最新研究还表明，基于有关最终用户的品味，联系信息，习惯和其他信息的其他信息，交互将变得更加顺畅和相关。这给依赖云计算的语音公司带来了一个矛盾的问题。为了使人工智能语音助手具有实用性，他们必须更多地了解用户的个人信息。将处理能力提升到边缘是提供相同级别性能而不损害隐私的唯一方法。延迟在最简单的术语中，延迟是指操作和响应之间的时间差。如果您发现在触摸智能手机屏幕上的图标后需要很长时间才能打开应用程序，则可能会遇到延迟。但是，对于许多工业用例而言，等待时间比不良的用户体验和使用户等待的风险更大。对于制造公司而言，关键任务系统无法承受将信息发送到异地云计算数据库的延迟。延迟可能会造成人身伤害，并且可能为时已晚，无法切断机器电源。在边缘进行计算时，延迟不是问题。客户和员工无需等待