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法律研究物联网 (IoT) 与边缘计算：有何区别？
我们生活在一个互联互通的世界，现在比以往任何时候都更多的人们相互连接。物联网指的是围绕在我们身边数十亿个连接到互联网的物理设备的集合网络。
这些设备产生海量数据，这些数据的管理和存储同样重要。但是，这些数据在其原始形式下没有任何用处，除非挖掘出有价值的信息。这需要特定的领域知识、相关的经验和真正专家的技术能力。
为了满足各种物联网应用和服务的日益增长的需求，领先的ICT公司正在开发他们自己的基于云的物联网平台，以提供数据驱动的服务。物联网和边缘计算是两种紧密相关的技术，在其中扮演着核心角色。
近年来，低成本计算、强大的传感器和良好的连接性促进了物联网在商业上的应用。由于物联网，我们可以将传感器对象连接到互联网，交换数据并监控它们的交互。毫不奇怪，根据最近的调查，公司正在迅速采用物联网解决方案。
鉴于物联网设备的数量和由此产生的数据激增，将所有这些数据发送到云端是不可行的。需要更好的选择。边缘计算被战略性地部署来填补这一空白，并应对这种巨大的数据洪流。通过在数据源进行分析，边缘计算减少了对服务器的压力，降低了延迟，并确保企业更高效地运行。
什么是物联网 (IoT)？
物联网 (Internet of Things (IoT)) 是一个相互连接的物理、数字、机械和计算设备或“事物”的系统，这些设备嵌入了唯一的标识符 (UID)，使它们能够通过互联网进行交互。这些设备涵盖了从普通商品到复杂设备的整个范围。
物联网设备配备了传感器，使它们变得“智能”。这些传感器收集数据，导致大量数据的产生。
物联网网关充当交换机，并通过几种数据协议（如HTTP和MQTT (MQ遥测传输)）将数据发送到云端。
当数据到达云端后，智能工具会处理数据并提取关键信息。然后，这些信息通过编程接口发送回最终用户。
什么是边缘计算？
物联网的日益普及实际上是边缘计算的有力驱动力。随着越来越多的物联网设备连接，它们将产生海量数据。但是，将这些数据发送到云端进行处理可能会适得其反。
首先，将每条数据发送到云端的成本可能很高。其次，将大量数据发送到云端可能会导致延迟和带宽问题。
边缘计算将数据处理推送到靠近源头（传感器设备）的地方，而不是将其发送到几千英里外的集中式云端。这在数据对时间敏感且需要立即做出决策的情况下尤其重要。边缘设备对可用数据进行高级分析，并实时为组织提供急需的预测和解决方案。
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物联网和边缘计算的区别
区别依据 |
物联网 (IoT) |
边缘计算 |
|---|---|---|
数据处理 |
数据被发送到云端进行处理。 |
数据在本地进行处理。 |
互联网 |
物联网设备需要互联网。 |
互联网是可选的。 |
功能 |
一个物联网设备只执行一个功能。 |
单个设备可以执行多个功能。 |
多用途 |
物联网不支持设备的多用途使用。 |
支持多用途使用。 |
资源效率 |
物联网的资源效率很高。 |
中等，取决于设备使用的功能。 |
存储 |
集中式存储。 |
分散式存储。 |
易受网络攻击 |
极不可能。 |
存在攻击的可能性。 |
下表重点突出了物联网和边缘计算的主要区别：
结论
物联网和边缘计算是强大的技术，可以为个人和组织节省时间和精力。您还可以使用物联网和边缘计算在同一架构中实现多个目标。尽管它们看起来相似，但物联网和边缘计算在其功能上有所不同，一些公司甚至将它们结合起来以实现特定目标。在这些系统中，物联网设备收集数据，边缘设备在源头处理数据，从而为组织提供快速而详细的见解。
物联网设备就像产品一样，通过边缘计算向组织提供实时数据，以便将数据或信息处理尽可能地靠近物联网设备。物联网和边缘计算代表了数据收集和分析的范式转变。边缘计算与许多其他显著的技术密不可分，包括物联网。因此，它们是相互依赖的技术，它们相互依赖，为个人和组织带来更大的好处。
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