運算和儲存容量有限的物聯網裝置受益於邊緣運算模型，其中這些運算和儲存資源分佈在更靠近邊緣和物聯網裝置的位置。在這裡，我們討論 IoT Edge 在使用邊緣運算模型的 IoT 架構中的作用，以及如何保護這個 IoT 架構。
就像 邊緣運算 IoT Edge 旨在將資源和數據存儲更接近來源本身，以提高響應時間，延遲和其他問題，旨在實現類似的目標。 物聯網裝置本質上包含大量可能中斷使用者體驗和安全的資料。IoT 邊緣運算在更接近原始來源的位置處理其數據，以減少雲端中的任何摩擦或延遲。
邊緣裝置是部署在使用者或使用它們的裝置的位置附近的運算系統。這種地理鄰近性最大限度地減少了邊緣裝置與其用戶之間的網路延遲，使其能夠提供更快、更可靠的服務。
物聯網邊緣裝置旨在為資源受限的物聯網裝置提供額外的運算能力。物聯網裝置可以收集資料並將其傳輸到物聯網邊緣系統並快速接收結果，而無需自行執行運算。基本上，
物聯網和 IoT 邊緣之間的差異取決於它的能力 物聯網裝置。物聯網裝置是收集資料進行處理的實體系統。邊緣裝置是執行該處理的裝置。
通常，物聯網裝置是資源受限的，這意味著它們缺乏處理自己的資料所需的運算資源。在這些情況下，他們可能會將資料發送到邊緣裝置進行處理，從而在物聯網和邊緣之間建立清晰的差異。如果該邊緣裝置距離物聯網裝置足夠近並且具有足夠的運算能力，則它可能能夠足夠快地處理資料並做出決策，從而被視為物聯網邊緣的一部分。
如果物聯網裝置可以在裝置上執行所有必要的資料處理，則不需要邊緣裝置。在這種情況下，術語「IoT裝置」、「IoT邊緣裝置」和「邊緣裝置」可以互換使用來指相同的裝置。
物聯網裝置需要能夠根據收集的數據快速處理並做出決策。如果這些裝置缺乏執行此操作的處理能力，則它們需要低延遲、可靠的資料處理。
物聯網邊緣裝置可以滿足這些要求，因為它們在地理上接近它們所服務的物聯網裝置。借助物聯網邊緣，公司可以在物聯網裝置上部署對延遲敏感的應用程序，並且 物聯網系統 可以快速回應並緩解問題，而無需在裝置上執行資源密集型計算。
傳統物聯網架構由四個層組成，包括：
雲端分析或應用程式層： 基於雲端的服務對收集的數據進行深入分析，並將其提供給應用程式和用戶。此層也可能包含資料儲存功能。
物聯網邊緣裝置將資料處理能力轉移到網路邊緣，而不是將它們集中在基於雲端的伺服器上。這一轉變對物聯網和數據安全帶來正面和負面影響，包括：
以邊緣為基礎的安全性： 物聯網閘道器和安全解決方案有助於解決 物聯網邊緣裝置的安全問題。透過將安全功能轉移到網路邊緣並直接向物聯網裝置提供安全性，這些解決方案有助於識別和阻止那裡的潛在威脅，從而改善企業的整體安全狀況。
Check Point 提供一系列 物聯網資安解決方案，包括物聯網邊緣解決方案的保護和 物聯網裝置 自己。 Check Point也提供 韌體評估 物聯網裝置可協助辨識韌體安全防護問題並提出緩解策略建議。
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