边缘计算使物联网设备能够更快、更高效地管理数据。这是一项重要的创新，与物联网设备使用的增长以及随之而来的数据挑战密切相关。组织和个人若想在其物联网设备中使用边缘计算，必须选择具备人工智能和强大安全功能的边缘计算解决方案。
1. Synaptics
Synaptics 是领先的物联网设备边缘计算解决方案提供商。其服务可与各种平台无缝集成。该解决方案采用高性能人工智能技术，适用于多模态 MPU 和连接 MCU。Synaptics 还提供智能安全功能，用于保护计算机视觉和语音数据，并为物联网设备提供神经网络加速器。
2. NCG Global
NCG Global 是另一家为物联网设备提供边缘计算解决方案的公司。它与各种 Wi-Fi 和网络兼容，可提高速度。其安全系统可与现有系统集成，提供更广泛的覆盖范围。NCG Global 使用人工智能辅助摄像头和自动化技术来增强计算能力。
展开剩余79%3. NVIDIA
NVIDIA 提供用于边缘计算的专用产品。其设备使用 NVIDIA AI 进行实时决策。为了增强安全性，该品牌将敏感数据本地存储，以减少网络攻击的范围。
4. Zscaler
Zscaler 通过 Zscaler Cellular 提供边缘计算功能，可直接处理数据。它使用人工智能安全态势管理 (AI-SPM) 来执行各种数据保护任务，包括生成洞察和检测风险。在安全性方面，它采用零信任策略来防止未经授权的黑客入侵。
5. Microsoft
Microsoft 提供 Azure IoT Edge，用于在本地存储云智能数据。其安全协议可保护云原生工作负载免受网络攻击。该软件仅兼容 Linux 和 Windows 设备。
6. CoreSite
CoreSite 通过数据中心和云技术提供与物联网设备兼容的边缘计算服务。其目标是优化数据使用。其数据中心能够在安全的基础上运行人工智能。
7. Amazon
Amazon 提供 AWS IoT Greengrass，可在本地处理和过滤数据。它兼容家庭、工厂和车辆。该公司为其设备提供生成式人工智能服务。AWS IoT Greengrass 提供安全、经过身份验证的连接端点，以防止黑客攻击。
比较适用于物联网设备的顶级计算解决方案
下表概述了上述每种解决方案的具体功能。
边缘计算解决方案评估方法
在考察每种潜在的边缘计算服务后，个人和企业还应该了解如何评估每种解决方案。以下是需要考虑的关键特性：
人工智能应用：边缘计算必须将人工智能直接嵌入到系统中，才能最大限度地发挥其优势。自动化功能可提供实时异常检测，保护物联网设备，通过执行预测性维护来防止更严重的问题，并通过自动化任务和有效过滤数据来提高运营效率。 边缘网关：优秀的边缘计算需要多个网关，这些网关可以管理来自众多物联网设备和传感器的数据。网关在将数据发送到云端进行存储之前，会先处理并确定数据的优先级，从而降低带宽成本。 强大的安全性：物联网设备容易受到许多网络安全威胁，因此边缘计算服务必须具备强大的安全性来防止攻击。具有专用操作和隔离技术的系统在边缘计算领域是最安全的，因为它们可以分离和评估易受攻击的数据。为什么物联网设备需要边缘计算
物联网设备需要边缘计算，因为传统的云计算模式存在局限性。它们执行任务的速度较慢，因为它们必须将数据发送到外部系统，然后再返回到原始设备，这会浪费处理时间。传统模式的成本更高，因为它们会收集和存储所有数据而不进行过滤。由于数据传输速度较慢，传统云计算存在各种安全漏洞。
边缘计算通过在设备本身而不是云端执行任务和数据处理，改进了传统的云计算。它通过过滤相关数据并仅存储必要信息来降低带宽成本。边缘计算在设备本身执行任务，从而减少了网络攻击的机会。
如何为物联网设备部署边缘计算
要成功地为物联网设备部署边缘计算并利用其诸多优势，请考虑以下指南：
确定问题：确定物联网设备的哪些方面需要改进。可能是数据传输速度或成本。 选择位置：选择处理数据的位置。可以直接在设备上进行处理，也可以通过本地服务器进行处理。 进行测试：为了确保成功集成，运行测试程序并衡量性能改进。 考虑安全性：安全性是物联网设备最重要的方面，因此在完成本指南时，请特别注意这一步骤。边缘计算的新兴趋势
边缘计算是一个相对较新的概念，并且每天都在不断改进。开发人员正在努力将其与5G融合，以改善其连接性。自主系统将受益于边缘计算，因为该系统可以帮助物联网设备在无需过多人工干预的情况下执行任务。未来，边缘计算将与云数据架构融合，从而实现更流畅的连接。随着边缘计算的不断发展，请关注这些趋势。
利用边缘计算增强物联网设备
边缘计算通过允许物联网设备直接在本地执行任务来增强其功能，从而实现快速安全的处理。个人和企业应选择使用人工智能并注重安全性的解决方案，以获得理想的效果。
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