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法律研究物聯網 (IoT) 與邊緣計算：有何區別？
我們生活在一個互聯互通的世界，現在比以往任何時候都更多的人們相互連線。物聯網指的是圍繞在我們身邊數十億個連線到網際網路的物理裝置的集合網路。
這些裝置產生海量資料，這些資料的管理和儲存同樣重要。但是，這些資料在其原始形式下沒有任何用處，除非挖掘出有價值的資訊。這需要特定的領域知識、相關的經驗和真正專家的技術能力。
為了滿足各種物聯網應用和服務的日益增長的需求，領先的ICT公司正在開發他們自己的基於雲的物聯網平臺，以提供資料驅動的服務。物聯網和邊緣計算是兩種緊密相關的技術，在其中扮演著核心角色。
近年來，低成本計算、強大的感測器和良好的連線性促進了物聯網在商業上的應用。由於物聯網，我們可以將感測器物件連線到網際網路，交換資料並監控它們的互動。毫不奇怪，根據最近的調查，公司正在迅速採用物聯網解決方案。
鑑於物聯網裝置的數量和由此產生的資料激增，將所有這些資料傳送到雲端是不可行的。需要更好的選擇。邊緣計算被戰略性地部署來填補這一空白，並應對這種巨大的資料洪流。透過在資料來源進行分析，邊緣計算減少了對伺服器的壓力，降低了延遲，並確保企業更高效地執行。
什麼是物聯網 (IoT)？
物聯網 (Internet of Things (IoT)) 是一個相互連線的物理、數字、機械和計算裝置或“事物”的系統，這些裝置嵌入了唯一的識別符號 (UID)，使它們能夠透過網際網路進行互動。這些裝置涵蓋了從普通商品到複雜裝置的整個範圍。
物聯網裝置配備了感測器，使它們變得“智慧”。這些感測器收集資料，導致大量資料的產生。
物聯網閘道器充當交換機，並通過幾種資料協議（如HTTP和MQTT (MQ遙測傳輸)）將資料傳送到雲端。
當資料到達雲端後，智慧工具會處理資料並提取關鍵資訊。然後，這些資訊透過程式設計介面傳送回終端使用者。
什麼是邊緣計算？
物聯網的日益普及實際上是邊緣計算的有力驅動力。隨著越來越多的物聯網裝置連線，它們將產生海量資料。但是，將這些資料傳送到雲端進行處理可能會適得其反。
首先，將每條資料傳送到雲端的成本可能很高。其次，將大量資料傳送到雲端可能會導致延遲和頻寬問題。
邊緣計算將資料處理推送到靠近源頭（感測器裝置）的地方，而不是將其傳送到幾千英里外的集中式雲端。這在資料對時間敏感且需要立即做出決策的情況下尤其重要。邊緣裝置對可用資料進行高階分析，並即時為組織提供急需的預測和解決方案。
物聯網和邊緣計算的區別
區別依據 |
物聯網 (IoT) |
邊緣計算 |
|---|---|---|
資料處理 |
資料被髮送到雲端進行處理。 |
資料在本地進行處理。 |
網際網路 |
物聯網裝置需要網際網路。 |
網際網路是可選的。 |
功能 |
一個物聯網裝置只執行一個功能。 |
單個裝置可以執行多個功能。 |
多用途 |
物聯網不支援裝置的多用途使用。 |
支援多用途使用。 |
資源效率 |
物聯網的資源效率很高。 |
中等，取決於裝置使用的功能。 |
儲存 |
集中式儲存。 |
分散式儲存。 |
易受網路攻擊 |
極不可能。 |
存在攻擊的可能性。 |
下表重點突出了物聯網和邊緣計算的主要區別：
結論
物聯網和邊緣計算是強大的技術，可以為個人和組織節省時間和精力。您還可以使用物聯網和邊緣計算在同一架構中實現多個目標。儘管它們看起來相似，但物聯網和邊緣計算在其功能上有所不同，一些公司甚至將它們結合起來以實現特定目標。在這些系統中，物聯網裝置收集資料，邊緣裝置在源頭處理資料，從而為組織提供快速而詳細的見解。
物聯網裝置就像產品一樣，透過邊緣計算向組織提供即時資料，以便將資料或資訊處理儘可能地靠近物聯網裝置。物聯網和邊緣計算代表了資料收集和分析的正規化轉變。邊緣計算與許多其他顯著的技術密不可分，包括物聯網。因此，它們是相互依賴的技術，它們相互依賴，為個人和組織帶來更大的好處。
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