在日常生活中，物聯(lián)網(wǎng)見證了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展。但由于缺乏安全保障，社會(huì)壓力和政府行為迫使工程師們強(qiáng)化安全職能。邊緣計(jì)算有什么幫助？今天眾山就來淺談一下關(guān)于邊緣計(jì)算優(yōu)缺點(diǎn)及市場(chǎng)趨勢(shì)。

現(xiàn)在，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從其周圍環(huán)境中收集數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)傳送到一個(gè)基于云計(jì)算的平臺(tái)上，這個(gè)平臺(tái)可以提供數(shù)據(jù)瀏覽、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理等多種功能。舉例來說，一個(gè)先進(jìn)的家庭自動(dòng)化系統(tǒng)可能會(huì)使用多種物聯(lián)網(wǎng)傳感器圍繞著一個(gè)物業(yè)，這些傳感器將數(shù)據(jù)傳送到一個(gè)基于云的服務(wù)，以決定環(huán)境控制應(yīng)該如何調(diào)整。利用云來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理通常被稱為“云計(jì)算”，這實(shí)際上意味著數(shù)據(jù)處理是通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備遠(yuǎn)程完成的，這些設(shè)備負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)。但是，邊緣計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備本身的責(zé)任，也是整個(gè)數(shù)據(jù)處理的責(zé)任。因?yàn)楫?dāng)時(shí)的技術(shù)限制，早期的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不能進(jìn)行邊緣計(jì)算，但是，隨著價(jià)格相等的微控制器的引入，本地物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠逐漸開始處理自己的數(shù)據(jù)。

邊緣計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)。

與云計(jì)算相比，邊緣計(jì)算具有安全性、時(shí)延、可靠性等諸多優(yōu)點(diǎn)。因?yàn)檫吘売?jì)算設(shè)備很少將數(shù)據(jù)傳輸?shù)交谠频南到y(tǒng)（如果有的話），所以很少對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行攻擊。缺少傳輸意味著攻擊者必須直接訪問設(shè)備本身，而不能攻擊、攻擊服務(wù)器本身或?qū)Ψ?wù)器進(jìn)行欺騙。把數(shù)據(jù)保存在設(shè)備上也給設(shè)計(jì)者提供了更多的機(jī)會(huì)，通過使用內(nèi)存加密和專門的安全硬件來收集數(shù)據(jù)，以保護(hù)數(shù)據(jù)。還可以在邊緣計(jì)算設(shè)備上對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行部分處理，然后再將其發(fā)送給基于云的系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步處理，這有助于模糊數(shù)據(jù)，從而減少其對(duì)攻擊者的用處（即，一個(gè)訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)沒有攝像機(jī)的視覺數(shù)據(jù)敏感）。

在設(shè)備上進(jìn)行局部數(shù)據(jù)處理還意味著數(shù)據(jù)本身的延遲會(huì)大大減少，這對(duì)需要快速結(jié)果（例如自動(dòng)駕駛汽車）的應(yīng)用是非常有益的。局部處理數(shù)據(jù)的能力還可以消除因特網(wǎng)上不斷連接的需求，從而提高設(shè)計(jì)的可靠性?；ヂ?lián)網(wǎng)的可靠性仍然影響著全球許多地方，而且互聯(lián)網(wǎng)的速度也可能會(huì)發(fā)生巨大的變化。利用邊緣計(jì)算有助于提高本地網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬，從而改善其他服務(wù)，例如本地服務(wù)器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，從而增加單個(gè)網(wǎng)絡(luò)上設(shè)備的最大數(shù)量（通過這樣做可以集成更多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）。

邊緣計(jì)算的缺點(diǎn)。

盡管微處理器的成本不斷降低，性能也有了很大的提高，但是它們的價(jià)格仍然比便宜的微處理器要高，使得低端微處理器更適合于大規(guī)模生產(chǎn)。由于法規(guī)的引入還增加了使用具有高級(jí)功能所需處理能力的中端設(shè)備的難度，因?yàn)檫@些設(shè)備可能缺乏硬件安全，因此將其暴露出來。與此同時(shí)，人工智能在現(xiàn)代產(chǎn)品的需求也進(jìn)一步限制了工程師們利用人工智能引擎在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上高效運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可能性。

邊緣計(jì)算給工程師們提供了一種全新的計(jì)算模式，我們可以看到低延遲、高可靠性的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠結(jié)合云計(jì)算的最優(yōu)特性和本地處理。諸如安全性引導(dǎo)和根源可靠性等硬件安全特性將成為保護(hù)設(shè)備的關(guān)鍵技術(shù)，包括像AI引擎這樣的關(guān)鍵技術(shù)，使設(shè)備能夠在本地執(zhí)行大多數(shù)數(shù)據(jù)處理。然而，盡管邊緣計(jì)算工程設(shè)計(jì)人員提供了許多安全優(yōu)勢(shì)，但仍需要認(rèn)真考慮如何處理敏感數(shù)據(jù)，如何避免惡意使用這些數(shù)據(jù)，以及如何不僅保護(hù)用戶，而且為更互聯(lián)的未來世界舞臺(tái)作出貢獻(xiàn)。

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