云计算是否正在“边缘化”?随着物联网硬件和传感器的成本不断下降，物联网设备不断变得越来越智能，体积越来越小，因此边缘计算已成为一种可行的现实。随着诸如5G之类网络连接新技术的出现，边缘架构将为更快、更高效的物联网奠定基础。
　　基于云计算的数据分析极大地推动了物联网的发展，但如今越来越多的企业将数据处理推向边缘。实际上，到2019年，全球产生的数据中有50%将在物联网设备层面进行处理。
　　鉴于物联网设备的认知能力通常受到外形尺寸和电池寿命短的限制，未来几年边缘计算将取代云计算，这是真的吗?
　　为什么云计算正在被边缘化
　　基于云计算的物联网系统的主要缺点是，每当用户触发操作时，软件层就需要时间来捕获命令，将其发送到服务器并等待响应，然后再以图片形式显示信息。这可能是对在给定时间段内收集的设备状态数据的请求。这种行为在连接设备、智能家居产品甚至轻量级可穿戴设备中很常见。延迟被认为是构建能够实时自主决策的物联网解决方案的主要障碍。
　　物联网设备会产生大量数据，但并不需要将所有数据推送到云端
　　到2021年，物联网设备每年将产生847 ZB的原始数据(2016年仅为218ZB)。例如，一台智能石油钻机可以使用多达三万个传感器来监视各种性能参数，包括工作小时数、泵速和冲程计数。然而，一家制造公司需要实时解析少于1%的传感器数据，以识别异常并预防发生事故。其余的99%是所谓的状态数据，可以将其用于训练预测性维护模型，但不需要立即采取措施。
　　黑客可以拦截在物联网设备和云计算服务器之间来回移动的数据
　　与本地服务器相比，在大多数情况下，在云中存储和处理物联网数据更安全。然而，91.5%的企业网络中由物联网设备执行的数据交易是未加密的。这使得黑客有机会破坏本地路由器，并捕获物联网流量。
　　带宽和能源成本正在上升，但目前还没有替代移动通信连接的方案
　　AT&T公司和Verizon公司等主要通信运营商正在推出用于M2M通信的低功耗网络，该网络比LTE便宜，并且通过将数据速率降低到仅120 Kbit/s来节省能源。但是，从长远来看，这将难以保证节省大量成本。一方面，对带宽的需求一直在上升，这可能会促使电信公司调整其定价计划。另一方面，窄带网络无法支持物联网操作，例如固件更新、语音处理和非结构化视频数据分析。
　　边缘计算可以帮助物联网的采用者减少遍历网络的数据量，节省带宽，并设计可自动执行操作(例如，一旦注册了某种类型的行为，便会向管理人员发送警报通知、关灯或降低温度)。
　　物联网设备没有“边缘因素”，以下是使边缘计算发挥作用的方法。
　　有几种因素使边缘计算成为现实：
　　·物联网硬件和传感器的成本持续下降：从2004年到2014年，物联网传感器的平均价格从1.3美元下降到0.6美元，预计到2020年将再下降37%。
　　·小型设备正变得越来越智能：甚至像Raspberry Pi 4这样的新原型开发设备现在也能够支持人工智能算法的功能和能力。
　　也就是说，许多智能设备(尤其是在物联网的消费者级别)缺乏用于处理繁重操作的内存，实际上可能在固件而不是操作系统上运行。这就是为什么到目前为止，边缘计算部署主要限于摄取、存储、过滤以及将传感器数据发送到云端的原因。
　　在无法在设备上执行数据分析的情况下实施雾计算步骤
　　该技术涉及到中间计算机、网络设备和小型数据中心的实现，它们可以分割数据源和云之间的传入流量。
　　由于边缘计算部署需要内部部署和云计算数据中心的结合，因此物联网软件开发专家首先在云中设置数据处理单元，然后在IT基础设施内的连接设备上模拟其功能。
　　为了实现这一目标，开发人员使用云计算管理服务，如AWS IoT Gre