任何人都知道，物联网并不是一个玩笑，而且它确实是云的一个组成部分。对于物联网来说有一个关键的问题，就是如何从大量的设备中获取数据。思科系统预测，到2020年，云流量可能会增加近四倍，从2015年开始平均每年全年增加3.9 ZB，到2020年，平均每年增加量将会达到14.1 ZB。

因此，我们可以从物联网的发展中获得云计算的“完美风暴”。毕竟，物联网是在处理设备生成的有意义的数据，而云计算则通过集中计算和存储来使用这些数据。这两者的增长都会变得难以控制。

那么我们该怎么做呢?答案就是“边缘计算”。我们已经知道，处于边缘的计算就是将大部分数据处理推向网络的边缘，接近数据的来源。接下来的问题是区分边缘和集中式系统之间的处理，也就是像AWS、谷歌云或微软Azure这样的公共云。

这听起来像是一个客户端/服务器架构，也涉及去搞清楚在客户端上做什么以及在服务器上做什么。对于物联网和任何高分布式的应用来说，你基本上已经得到了一个“客户端-网络边缘-服务器”架构，或者——如果你的设备无法进行任何数据处理的话，就会是“网络边缘-服务器”架构。

其目标是在设备周围快速处理数据，也就是立即采取行动。有数百个用例表明，反应时间是物联网系统的关键价值，而持续地将数据发送到集中式的云上，毫无疑问会阻碍这种价值的实现。

不过，我们仍然可以使用云来处理那些既不具有时间敏感性，也不是设备需求的事务，比如对来自所有设备的数据进行大数据分析。

另一方面，边缘计算和云计算是两种截然不同的东西，谁也不会取代谁。但是有太多的文章让IT专家们感到困惑，他们认为边缘计算将取代云计算。然而，这种说法的荒谬之处与“PC将取代数据中心”没两样。

创建基于特定目的的边缘计算应用程序是完全有意义的，例如将数据处理放置在传感器中以快速处理警报反应的APP。但是，库存控制数据和应用程序是不能放在边缘的，将所有计算转移到边缘会引发一个分布的、无担保的、无法处理的混乱情况。

所有公有云供应商都拥有物联网战略和技术堆栈，其中包括或者将会包括边缘计算。边缘计算和云计算可以很好地结合在一起，但是边缘计算是专门为有特殊需要的特殊系统设计的。云计算则是一个更加通用的平台，它也可以在传统的“客户端-服务器”模型中使用专用的系统。

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