边缘计算是一种IT部署，旨在使应用程序和数据尽可能接近用户或“物”。

需要他们。

通过在物联网（IoT）中的使用，可以最好地理解边缘计算，因为物联网会产生对它的需求。

简而言之，物联网是连接到互联网并交换数据的所有物理对象。

温控器，监控摄像头，冰箱冰柜，Alexa，Google Home甚至车辆。

正如个人和公司对增加数据存储的需求导致了对云的巨大集中存储功能的需求一样，物联网也需要使用相同数据但使用更少带宽的更快，更安全的方法。

从个人计算向云计算的转变已将大量数据发送并存储到大型服务器场中，并存储在其中，这些服务器场主要由Google，Amazon，Microsoft和IBM拥有。

为了使用云数据，必须对其进行访问，处理和分析，然后再使用。

家庭助理是一个有用的类比。

当您问Google Home天气如何时，它将处理您的声音，将压缩后的版本发送到云中，然后对其进行解压缩，在处理后执行它，也许执行API函数以获取答案，然后将其返回给你的设备。

往返数据的这种使用产生了三个主要问题：延迟，安全性和带宽。

随着物联网的兴起，边缘计算正在迅速扩展，因为它解决了物联网与云交互时遇到的问题。

如果您将所有智能设备视为一个圆圈，那么云将集中在中间。

边缘计算发生在云的边缘。

从字面上讲，边缘计算是指位置，它发生在更靠近设备或企业的地方，无论什么“物”。

正在传输数据。

这些计算资源分散在数据中心之外。

他们处在“边缘”数据在哪里处理。

通过边缘计算，可以在生产现场对数据进行仔细的检查和分析，只有相关的数据才能发送到云进行存储。

这意味着更少的数据被发送到云，减少了带宽使用，专有和安全漏洞更有可能在设备位置发生，这正是“黑客”行为的所在。

设备变得更加困难，并且与数据交互的速度也得到了显着提高。

尽管边缘和云计算通常被认为是互斥的方法，但是大型物联网项目通常需要将两者结合起来。

以无人驾驶汽车为例。

如果必须将来自所有汽车传感器的信息发送到云中进行处理并返回功能，则网络功能，入侵汽车的能力以及响应的延迟都将意味着自动驾驶汽车不可行。

用户将云计算和边缘计算相结合，对运行中的软件和传感器的实时工作不承担任何责任，但汽车必须使用集中式数据来获取更新并将已处理的数据发回以增强算法。

尽管市场已经成熟，但公司直到最近才意识到物联网将如何帮助自动化和改善其提供的服务。

边缘计算和云在许多方面对业务都有好处：节省时间的数据分析；减少存储容量；并且容易遵守安全性和数据隐私法规，例如通用数据保护法规（GDPR）只是其中的一部分。

随着数字世界和“现实”世界的融合和经验变得越来越沉浸，收集到的数据将无与伦比，并将继续增长。

保险行业完全有资格成为第一个受益于边缘计算和云相结合的主要行业，从而为物联网创造最身临其境的用户体验。

例如，家庭保险一直是被动的而不是主动的，它依靠用户通过电话向第三方报告索赔。

此外，该数据很少用于计算准确的风险。

但是，随着智能家居和物联网设备的兴起，家庭保险公司可以颠覆这种模式。

通过使用IoT设备，客户的房屋可以提供数据，这些数据可用于更全面地计算风险。

同时，如果警报不正确，可以在房屋中预防性地使用智能安防和传感器，并将其发送给房主和保险公司。

洪水灾害是房屋保险索赔的主要原因之一，也是一个很好的例子。

部署在锅炉，水槽和洗衣机等潜在泄漏区域附近的泄漏传感器可以发送通知以避免损坏。

如果没有人在家时管道破裂，传感器可以命令智能阀关闭水源，从而最大程度地减少损坏，通知客户并减少索赔。

对于家庭保险公司