任何人都知道，物聯網并不是一個玩笑，而且它確實是云的一個組成部分。對于物聯網來說有一個關鍵的問題，就是如何從大量的設備中獲取數據。思科系統預測，到2020年，云流量可能會增加近四倍，從2015年開始平均每年全年增加3.9 ZB，到2020年，平均每年增加量將會達到14.1 ZB。

因此，我們可以從物聯網的發展中獲得云計算的“完美風暴”。畢竟，物聯網是在處理設備生成的有意義的數據，而云計算則通過集中計算和存儲來使用這些數據。這兩者的增長都會變得難以控制。

那么我們該怎么做呢?答案就是“邊緣計算”。我們已經知道，處于邊緣的計算就是將大部分數據處理推向網絡的邊緣，接近數據的來源。接下來的問題是區分邊緣和集中式系統之間的處理，也就是像AWS、谷歌云或微軟Azure這樣的公共云。

這聽起來像是一個客戶端/服務器架構，也涉及去搞清楚在客戶端上做什么以及在服務器上做什么。對于物聯網和任何高分布式的應用來說，你基本上已經得到了一個“客戶端-網絡邊緣-服務器”架構，或者——如果你的設備無法進行任何數據處理的話，就會是“網絡邊緣-服務器”架構。

其目標是在設備周圍快速處理數據，也就是立即采取行動。有數百個用例表明，反應時間是物聯網系統的關鍵價值，而持續地將數據發送到集中式的云上，毫無疑問會阻礙這種價值的實現。

不過，我們仍然可以使用云來處理那些既不具有時間敏感性，也不是設備需求的事務，比如對來自所有設備的數據進行大數據分析。

另一方面，邊緣計算和云計算是兩種截然不同的東西，誰也不會取代誰。但是有太多的文章讓IT專家們感到困惑，他們認為邊緣計算將取代云計算。然而，這種說法的荒謬之處與“PC將取代數據中心”沒兩樣。

創建基于特定目的的邊緣計算應用程序是完全有意義的，例如將數據處理放置在傳感器中以快速處理警報反應的APP。但是，庫存控制數據和應用程序是不能放在邊緣的，將所有計算轉移到邊緣會引發一個分布的、無擔保的、無法處理的混亂情況。

所有公有云供應商都擁有物聯網戰略和技術堆棧，其中包括或者將會包括邊緣計算。邊緣計算和云計算可以很好地結合在一起，但是邊緣計算是專門為有特殊需要的特殊系統設計的。云計算則是一個更加通用的平臺，它也可以在傳統的“客戶端-服務器”模型中使用專用的系統。