物联网设备收集和产生的数据将在更靠近设备本身的地方进行处理，而不是通过远距离传输到集中的数据中心或云中进行处理。利用占用空间很少的微型数据中心网状网络，边缘计算使组织能够实时收集并分析重要数据，而不会增加现有基础设施的负担。
边缘计算对物联网至关重要的三个原因：
速度
对于公司来说，支持随时随地访问内容不再是一种竞争优势，而是一种最佳做法。然而，随着物联网连接分散在不同地理位置上的更多用户群，使部署更快的网络变得越来越困难。
边缘计算有助于提高网络速度和降低延迟。由于处理已移至网络“边缘”并靠近最终用户，因此需要通过网络传输到云和数据中心(有时还会返回)的数据会更少。通过清理网络流量，边缘计算可以保持较高的连接速度并最小化延迟。
网络速度和位置是相互关联的。从理论上讲，沿光纤电缆传输的数据从纽约到旧金山需要21毫秒的传输时间，但此估算假设是一条直接路径(不太可能)，并且无法解决臭名昭著的“最后一公里问题”， 其中数据在到达最终目的地之前要通过复杂的本地网络路由，而这又会增加10-65毫秒的延迟。
当使用边缘数据中心将数据处理移至离数据源更近的位置时，此数字可能会下降到微秒。缩短数据中心与最终用户之间的物理距离，既可以最大程度地减少延迟，又可以提高可靠性。
位置优化
公司还可以确定哪些数据在哪里处理。例如，业务关键型数据可以在边缘数据中心处理，而非关键处理需求可以由更远的另一个设施来承担。其结果是用户可以更快地访问内容，而企业可以更好地利用带宽。
安全
对物联网设备的一个主要批评是，它们代表着任何网络的潜在漏洞。由于边缘计算的分布式结构，从而增加了可能的攻击向量和漏洞点数量。考虑到这些安全问题，优质边缘数据中心提供商已经采取主动措施来保护其客户的网络，其中一些措施包括最先进的网络安全技术和行业最佳认证，例如ISO 27001。
但是边缘计算也提供了一些固有的安全优势。由于物联网设备收集的数据离源头更近，且不会在网络上广泛传播，因此实际面临的危险是有限的。
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