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由无数类型的设备生成的大量数据需要推送到集中式云以保留（数据管理）、分析和决策。然后，将分析的数据结果传回设备。这种数据的往返消耗了大量网络基础设施和云基础设施资源，进一步增加了时延和带宽消耗问题，从而影响关键任务的物联网使用。例如，在自动驾驶的连接车中，每小时产生了大量数据，数据必须上传到云端进行分析，并将指令发送回汽车。低时延或资源拥塞可能会延迟对汽车的响应，严重时可能导致交通事故。
这就是边缘计算的用武之地。边缘计算体系结构可用于优化云计算系统，以便在网络边缘执行数据处理和分析，更接近数据源。通过这种方法，可以在设备本身附近收集和处理数据，而不是将数据发送到云或数据中心。边缘计算驱动物联网发展的优势包括以下方面：
1）边缘计算可以降低传感器和中央云之间所需的网络带宽（即更低的时延），并减轻整个IT基础架构的负担。
2）在边缘设备处存储和处理数据，而不需要网络连接来进行云计算，这消除了高带宽的持续网络连接。
3）通过边缘计算，端点设备仅发送云计算所需的信息而不是原始数据。它有助于降低云基础架构的连接和冗余资源的成本。当在边缘分析由工业机械生成的大量数据并且仅将过滤的数据推送到云时，这是有益的，从而显著节省IT基础设施。
4）利用计算能力使边缘设备的行为类似于云类操作。应用程序可以快速执行，并与端点建立可靠且高度响应的通信。
5）通过边缘计算实现数据的安全性和隐私性：敏感数据在边缘设备上生成、处理和保存，而不是通过不安全的网络传输，并有可能破坏集中式数据中心。边缘计算生态系统可以为每个边缘提供共同的策略，以实现数据完整性和隐私保护。
6）边缘计算的出现并不能取代对传统数据中心或云计算基础设施的需求。相反，它与云共存，因为云的计算能力被分配到端点。