November 6, 2022
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物聯網的本質就是裝置本身可以連上網，而連上網的目的無不外乎就是要做運算並且將運算結果反饋給原本的裝置。然而隨著公有雲在近年間的發展與成熟，也讓物聯網的整體運算其實有相當一大部分（50-90%）都是發生在雲端提供商抑或是業者自管的資料中心當中。
那麼這時候問題就發生了，倘若有些運算的需求是即時的，那麼這種延遲可能就會有許多層面的影響。輕則影響用戶體驗，重則可能會致命（譬如自駕車在判斷上的結果延遲）。
而到底要把多少工作放在邊緣上則是一個主要問題。對於不同的使用案例，從基本的運算去提供即時結果、到運算的複雜程度（譬如是否要以AI為基礎做分析）、到是否要將整個數據管理機制放在邊緣等。
最邊緣的邊緣其實就是裝置本身，在許多應用案例中，重要的運算應該發生在裝置本身，而不應該依賴有可能會有意外、或是不穩定的網路，譬如特斯拉自建的全自動化駕駛（FSD）就是這樣的一個案例，其將感應器、運算、以及整個人工智慧模型都放進邊緣裝置上，讓汽車自身擁有一個大腦，並及時反饋、即時決策整個汽車的導航，支撐自動駕駛的實現。
不過也有許多案例，其通過第三方解決方案提供商或是電信業者所提供的IoT邊緣閘道，以支撐網路上其他裝置與IoT中樞之間的連線。而所謂的IoT邊緣中樞模組的作用就像IoT中樞，因此它可以處理來自具有相同 IoT 中樞之身分識別的其他裝置連線，並且在邊緣上完成所需的運算。
這一類型的邊緣運算則是讓整體運算發生在雲端中心與裝置之間，通過分散出去的邊緣伺服器完成，同時對於相對來說需要更加龐大運算的工作項目，則再傳回雲端母體做運算，後再傳回裝置上。
更具體來說，通過在邊緣上完成與IoT裝置本身之間的溝通（或是部分溝通），其能夠得到以下效益：
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