边缘计算服务器传感器无线组网,边缘计算扩展IoT网络三种方法

如今物联网火热的时代，很多企业并没有为与物联网技术相关的风险做好准备，但边缘计算使用IoT设备的处理能力来聚合、预处理和过滤数据源，并增强数字工具的功能，将边缘应用于云连接相结合，以执行复杂的分析，并促进决策和行动将促进更快的连接速度和相关的支持。虽然企业刚刚开始在边缘计算领域发力，但在以下三个方面已经看到物联网网络已经有所增强。

1、降低延迟并对快速处理数据

云计算结合IoT技术的能力意味着到2018年，IoT传感器和设备将超过手机成为最大的接入设备。用于工业和消费者应用的复杂算法使得语音和人脸识别以及机器学习的功能将会得到快速的发展应用。

但是，数据传输到云端并返回到每个IoT设备必须应对不可避免的网络延迟，所有IoT创建的数据的45%将被存储、处理、分析，并在靠近或在边缘网络上进行。边缘计算通过调整每个应用程序的处理需求来解决物联网困境，利用低延迟需求，边缘网络使IoT设备自己运行机器学习算法。只有与所需流程的云进行交互才能实现快速的数据处理并降低延迟双重优势，IoT硬件和支持之间的连接也反映在边缘计算中的数据和分析之间的关系中。

2、强大的连接能力

使用边缘计算的速度和降低延迟在网络连接方面给用户带来了巨大的好处，将云端之间的互动限制为基本功能可以降低数据传输的要求，降低连接费用的成本。此外，需要网络连接的应用程序不会因为IoT设备的流失受到干扰，随着更多设备的接入，网络和云需求的考虑取决于边缘计算的应用。

EdgeX

Foundry是一个开源软件项目，专门为边缘计算建立了一个通用框架和周边参考平台。戴尔独自提供了十几个微服务器和超过十五万五千行源代码来推动该项目，Edge

X将提供即插即用组件的生态系统，这些组件可以组合起来，为物联网创建安全可扩展的解决方案。

3、隐私保护

Threat Intelligence报告显示了季节性的攻击，OnRamp的Carolina

Curby-Lucier解释了企业如何利用加密，警报和身份验证在物联网中脱离网络安全问题。

但是，物联网中隐私保护的需求远远超出了传统的威胁，包括使用边缘计算来保护数据。

随着物联网技术成为从医疗保健到银行市场的行业规范，IoT设备捕获的数据也需要隐私保护。

使用边缘计算可以使用设备组件来处理来自摄像机或麦克风的数据，而不是依赖于云。

或者，当需要云支持时，边缘可以在设备或传感器上预处理所需算法的步骤，并且只有在数据被更改以保护隐私并加速处理之后才能进行传输。

随着边缘计算技术的强势来袭，很多衍生产品也随之而来，计讯物联为了满足各大领域对于无线传输的广泛需求，领先行业研发出新一代

TG452系列网关是一款工业级边缘计算网关，采用Arm架构高端处理器;标准Linux系统支持用户二次开，软件多级检测和硬件多重保护机制来提高设备稳定性。实现终端数据处理优化，为数据安全提供条件，有效减轻平台服务端压力。

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