事实上，所有关于2018年的物联网技术的趋势预测，在2019年以及之后的几年依然得以延续。而在这个基础上，确实有一些更新。提醒一下：在2017年的趋势和演变中，并没有提到边缘计算，而是讨论了雾计算，现在是时候解释一下了。
边缘计算这个术语，可以与雾计算有一定的重叠。但是，雾计算和边缘计算以及它们在物联网生态系统中发挥作用的确切方式是有区别的，主要是在工业物联网中。尽管这两个术语都是关于物联网在边缘侧的计算，但在释出这些预测之前，我们必须加以区分。
有人认为，雾计算是边缘计算的一种形式，也就是“旧瓶换新酒”。鉴于边缘计算在物联网领域的重要性日益上升，正如诸多研究中所表明的那样，现在是时候对边缘计算、雾计算以及为什么这一切都很重要进行更详细的阐述了。为了更正式地说明两者之间的区别，本文是从物联网的角度来分析边缘计算和雾计算的。
边缘计算和雾计算:相同的驱动因素
边缘计算和雾计算都有很强的上升趋势，其确切原因是相同的：庞大的物联网资料。
物联网的海量资料主要是生成在IT和OT融合的世界中。工业4.0和物联网用例会产生大量需要被分析的资料,在IT和OT环境中也需要分析和利用这些资料。
例如，智慧建筑和楼宇管理系统，我们越来越多地以整体和综合的方式看待建筑，而不是单从能源管理和电力管理到暖通空调(HVAC)、光控制等各个领域的相当孤立的角度来看。
也就是从全域性出发，我们想知道建筑物整体上发生了什么。例如，工业4.0、物流4.0，都是关于产品生命周期和端到端的价值链和供应链。
为什么要把智慧计算转移到物联网的边缘
在物联网系统中，以这种端到端的方式，在特定的高度感测器密集型环境中获得了大量的资料，且资料是在边缘生成并处理的，将会降低延迟并减轻资料中心的负载。比如在一个大型油气专案中，需在无数个井中部署数十万个感测器资料点，在这些类似的应用中，将不可避免地会遇到带宽、网络延迟、总体速度等挑战，雾和边缘计算在这些挑战中起着重要作用。
尤其在一些关键任务或远端元件的物联网应用程序中，对延迟和速率的要求更为严格。
边缘计算的重点是连线在物联网上的装置的技术，比如工业机器人。
根据物联网专案的不同需求，可能需要快速获取所需的资料，或者更进一步：需要聚合和分析的资料，以可操作的智慧的形式，使我们能够快速地采取行动和决策，无论这些决定是否来源于人类。所以，不需要将所有的资料储存在云中来分析它，只需要在网络中传输这些资料。
可以想象数以百计的场景，其中速率和延迟是资料的关键，从资产管理，能源能耗，过程优化，预测分析到供应链管理的实时需求在一个万物互联的世界都是必要的。
还可以想象，在更广泛的背景下，建筑、商业生态系统和诸如此类的东西逐步地依赖于快速的资料和实时的整体管理，当正确地利用和快速分析资料时，资料就会变得越有价值。毕竟，我们生活在一个拥有足够快的速度获得正确分析结果就会产生巨大效益的时代。
在许多工业物联网应用中，资料和分析的速度是至关重要的。在这些领域，我们正朝着由系统、执行机构和各种控制做出自主和半自主决策的方向迈进。
这种程度的自动化甚至是许多预期成果和目标的核心，例如工业4.0，就是自动化的。
2019年及以后的边缘计算和物联网
资料的实时性是一个非常重要的因素，而在越来越多的非结构化资料洪流(中，传统的方法已经不适用了。
甚至有一些应用程序和一些行业，仅仅在传送资料的层面上，传统网络的可用性就不高了。
所以，由于种种原因(带宽、成本、速度、自动化，维护、预测分析)我们需要一种比传统的方法更快、更便宜和更智慧的方法：收集资料，通过网络将它们传送到云的边缘，在边缘对资料进行处理分析。
随着物联网装置的数量不断增加，对处理速度的需求，云的应用程度的增加和网络压力的增加，均大力推动了边缘计算市场的发展。
这就是边缘计算和雾计算真正使能的地方。如果资料是在物联网的边缘生成的，那么为什么不将所有的分析都尽可能地接近边缘、资料来源来完成呢?于物联网装置而言，这正是边缘计算的用武之地!
下面是一些边缘计算和物联网预测：
根据IDC公布的资料，到2020年，IT在边缘基础设施上的支出将达到物联网基础设施总支出的18%。IDC补充说，这种花费是由联合IT和OT系统的部署驱动的，这减少了从它们连线的装置收集资料的时间。根据一份关于跨硬件、平台、解决方案和应用程序的边缘计算市场的研究，到2022年，全球边缘计算市场预计将达到67.2亿美元，复合年增长率高达35.4%。Gartner的Rob van der Meulen在2018年10月的一篇部落格中表示，目前，大约10%的企业生成的资料是在传统的集中式资料中心或云之外建立和处理的。Gartner预计，到2022年，这一比例将达到50%。Gartner将边缘计算定义为在资料生成源或其附近进行资料处理的解决方案。例如，在物联网系统中，资料生成的来源通常是带有感测器或嵌入式装置的东西。边缘计算是校园网络、蜂窝网络、资料中心网络或云的分散扩充套件。“是什么使边缘计算变得重要
现在我们来谈谈边缘计算和雾计算之间的区别。
首先，雾计算(思科发明的术语)有时也被称为雾网络，“雾”一词指的是云。(低悬的云，靠近边缘).
建设边缘基础设施的驱动因素是部署了汇聚的IT和OT系统，从而减少了从其连线装置收集的资料的价值。
雾计算，IDC称为Cloud2.0，也是云的更广泛定义和发展的一部分，并且包括工业云和任何地方的云，或雾。
边缘计算，作为一个术语和一个体系结构，如前所述，存在的时间比雾计算更长。然而，在工业物联网的范围内，边缘计算的重点是与物联网中的事物相连的装置和技术。另一方面，雾计算将更多的注意力集中在互动的边缘装置上，包括物联网闸道器，如下所述：
因为物联网就是把以前没有关联的东西连线起来，以便在资产和装置中获取、分析和利用资料。所有的资料都来自相连的资产，可能是那些工业机器，比如机器人，发电机，智慧建筑元件等我们都需要一个架构来实现这一点。雾计算和边缘计算都是这样的体系结构：在一般情况下和在关键或远端环境中，通过限制需要传输的资料来节省带宽、储存、时间和成本。当我们将智慧计算在边缘执行时，就减少了网络延迟。
边缘计算将边缘闸道器或装置的智慧、处理能力和通讯能力直接推送到诸如可程式设计自动化控制器之类的装置中。
雾计算总是使用边缘计算。但是，边缘计算可能会也可能不会使用雾计算。此外，根据定义，雾计算包括云端计算，而边缘计算则不一定包括云端计算。
简而言之，雾计算和边缘计算这两种架构的不同之处在于实现所有这些目标所需的智慧和计算能力所在地。如果处理能力直接嵌入在连线的端点中，则称为边缘计算。但是，如果智慧驻留在端点和云端计算之间的单独网络节点(例如本地节点或物联网闸道器)中，那么它就是雾计算。
两者均有其适用范围，最重要的是知道：边缘计算是物联网的关键，智慧计算正在向边缘转移!
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