物联网需要边缘计算的原因在于：提高响应速度、减少网络带宽压力、增强数据安全性、便于实现地理位置意识功能、节省成本。其中提高响应速度尤其重要，因为在很多物联网场景中，比如自动驾驶、工业自动化、或者医疗监护等关键任务，延迟低是一个非常重要的需求。在自动驾驶中，例如，传感器捕捉到的信息如不迅速处理，可能导致严重后果。边缘计算可以在数据产生的地点就近进行处理，这样就可以快速做出决策，提升整体系统的实时性和可靠性。
一、提高响应速度
边缘计算能够将数据处理迁移到靠近数据源头的位置，这样可以显著降低传输数据到云端的时间延迟。特别是对于需要即时处理的应用场景，如自动驾驶汽车或实时监控系统，边缘计算可以实时处理数据，从而确保快速反应，提高整个系统的效率和效果。
在自动驾驶场景下，为了做出准确的驾驶决策，车辆需要实时分析和响应各种路面情况。通过边缘计算，可以在车载系统内快速处理大量传感器数据，而无需等待数据被发送到远程服务器。这样减少了延迟，提高了自动驾驶系统响应外部环境变化的速度，增加了行车安全。
二、减少网络带宽压力
物联网设备产生的数据量十分庞大，如果所有数据都传输到云端服务器进行处理，将会占用大量的网络带宽。边缘计算允许数据在本地进行初步分析，仅将需要进一步处理的关键数据发送到云端，显著减少了数据的传输量，节省了带宽资源。
例如，在一个由成千上万个传感器组成的工业物联网环境中，边缘计算可以使每个设备对收集到的数据进行初步筛选，仅将异常或重要的数据上报至云端，避免了大量常规数据的无效传输，减轻了网络负担。
三、增强数据安全性
边缘计算通过在网络的边缘对数据进行处理，从而减少了数据在公共网络中的传输，降低了数据泄露或被黑客攻击的风险。在设备本身进行数据处理，还可以更好地管理和保护隐私信息，确保敏感数据不离开本地网络。
在医疗保健应用中，通过边缘计算处理患者的敏感健康数据，可以将个人信息保留在本地，只有综合分析结果才上传到云端，从而增强了患者隐私的保护。
四、便于实现地理位置意识功能
边缘计算因为处理设施离数据源较近，因此更容易实现基于位置的服务和功能。有些应用场景，如智能城市或智能交通系统，高度依赖地理位置信息来提供服务。
举例来说，在智能交通系统中，边缘计算可以对附近的交通流量进行分析，通过对多个路口的实时数据处理优化信号灯控制，从而缓解交通拥堵。由于边缘计算设备距离发生事件的地方近，它们能够快速获得相关数据，并据此做出合理的决策。
五、节省成本
将数据处理工作转移至边缘设备，可以减少对云端资源的依赖，从而节约云服务的成本。此外，因为边缘计算减少了需要传输和储存的数据量，相应地也降低了相关的网络和存储费用。
在零售行业的物联网应用中，边缘计算设备可以在商店内部即刻处理顾客流量等数据，仅将关键信息传送至云端进行大数据分析，帮助零售商节省了大量数据存储和分析费用，同时还能通过实时数据帮助商店更好地管理库存和顾客体验。
总的来说，物联网需要边缘计算主要因为它能够提供快速的数据处理、减少网络负载、保障数据安全、提供地理位置相关服务以及降低总体运营成本。这些优势让边缘计算成为未来物联网架构不可或缺的一部分。
相关问答FAQs：
什么是物联网的边缘计算？
物联网的边缘计算是指将数据处理和存储功能直接放置在物联网设备或边缘设备上，而不是将数据集中传输到云端进行处理。这种方式能够提供更快的响应速度和更高的安全性。
物联网为什么需要边缘计算？
物联网需要边缘计算的原因有多个。首先，边缘计算可以减少数据传输的延迟。由于物联网设备通常需要实时响应和处理数据，将数据的处理功能放置在边缘设备上可以大大减少数据传输到云端和返回的时间，提高了响应速度。
其次，边缘计算可以降低数据传输的费用。传输大量的数据到云端需要耗费大量的带宽和网络资源，而边缘计算则可以减少数据传输量，节省了网络和带宽的开销。
此外，边缘计算也提供了更高的安全性。由于边缘设备直接处理和存储数据，可以避免将敏感数据传输到云端，减少了数据泄露和安全漏洞的风险。
边缘计算对物联网的应用有哪些好处？
边缘计算对物联网应用有多个好处。首先，它可以提供更快的响应速度。通过将数据处理功能放置在边缘设备上，可以在设备附近直接进行数据处理和决策，减少了传输数据到远程云端所需的时间，实现了实时响应。
其次，边缘计算可以提高应用的可靠性。传输数据到云端的过程中，可能会出现网络延迟、断连或故障等问题，影响应用的正常运行。而边缘计算将数据处理功能放置在设备本身，不依赖于云端的连接，降低了应用受到网络故障影响的风险。
此外，边缘计算还可以节省带宽和减少数据传输费用。物联网设备通常会产生大量的数据，传输到云端需要耗费大量的带宽资源和网络资源。而边缘计算可以在设备本身进行数据处理和筛选，只将需要的数据传输到云端，减少了数据传输量，降低了带宽和费用的开销。
