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边缘计算网关利用了所占空间很小的微网，通过边缘计算，组织可以实时地收集和分析重要数据，同时又不增加现有基础结构的负担。物联网收集和生成的数据将被处理在离设备较近的地方，而不是通过远程传输到中央数据中心或云进行处理。
边缘化是物联网的三个关键因素：
1、速度
支持在任何地方、任何地方访问内容对企业来说不再是竞争优势，而是最好的实践。但是，由于物联网连接分散在不同地域的更多用户，使得部署更快速的网络变得更加困难。
边界计算可以帮助提高网络速度和减少延迟。因为处理过程已经移动到了网络的边缘，并且接近终端用户，所以需要通过网络传输到云和数据中心(有时也返回)的数据会更少。边缘计算可以通过清除网络流量来保持较高的连接速度，并将延迟降到最低。
网速和位置是相互联系的。在理论上，从纽约到旧金山的光纤电缆传输的数据需要21毫秒，但是这一估计是一条直接路径(不大可能)，而且不能解决众所周知的"最后一公里问题"，在这个问题中，数据要经过复杂的本地网络路由，然后再增加10-65毫秒的延迟。
如果使用边缘数据中心来移动数据处理，那么这个数字可能会降为微秒，因为它距离数据源较近。缩小数据中心和终端用户之间的物理距离既能最小化延迟，也能提高可靠性。
2、位置优化
企业也可以决定在何处进行处理。举例来说，关键业务数据可在边缘数据中心进行处理，而非关键性的处理要求可由另一机构承担。这样，用户就能更快地获得内容，企业也能更好的利用带宽。
3、安全
对于物联网设备的一个主要批评就是他们代表了任何网络的潜在漏洞。该方法采用分布式的边缘计算结构，增加了可能的攻击向量和漏洞数。为了解决这些安全问题，高质量的边缘数据中心供应商已经采取了主动措施，以保护其客户网络，有些措施包括最新的网络安全技术，以及诸如ISO27001等行业认证。
然而，边缘计算还具有一些固有的安全性优点。因为物联网设备收集的数据离数据源比较近，而且不能在网络上广泛传播，所以实际的危险是有限的。
边缘计算网关，它能帮助用户快速地接入高速因特网，实现数据传输安全可靠，使用Arm体系结构的高端处理器；标准Linux系统支持用户二次开发、软件多层检测及硬件多层保护机制。边缘化计算网关具有强大的边缘计算能力，将部署在云中的计算资源分摊，在物联网边缘节点上进行数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务，使AI时代的物联网数字化更进一步。
