阿里云国际站：如何用ENS降低物联网终端延迟？
边缘计算
- 数据处理位置的改变 ：边缘计算将数据处理从云端移到靠近数据生成点的位置，如在物联网设备附近部署边缘计算节点，减少数据传输距离，显著降低响应延迟。
- 实时数据分析与决策 ：边缘计算节点可实时分析数据并做出决策，无需将数据传回云端处理，适用于需即时反应的场景，如设备故障检测和异常监测等，能快速响应事件。
- 带宽优化 ：边缘计算节点对数据进行筛选、汇总和预处理，仅将重要或处理后的数据传回云端，减少带宽占用，降低因网络延迟引起的响应时间。
- 离线工作能力 ：边缘计算节点具备一定存储和处理能力，即使网络不稳定或断开，也能继续工作，确保关键应用连续性，提高系统响应速度。
- 分布式架构 ：支持在多个地理位置部署多个边缘计算节点，实现分布式计算，可在不同位置附近处理数据，确保更快响应时间，适合大规模工业场景。
优化网络架构
- 合理布局网络节点 ：设计高效的网络拓扑结构，如星形或树形网络，减少节点间跳数，降低总延迟时间。
- 选择合适的通信技术和协议 ：采用高性能通信技术，如5G、Wi-Fi 6等，提供更快传输速率和更低延迟。同时，选择适合物联网的轻量级通信协议，如MQTT、CoAP，减少头部开销，提高数据传输效率。
数据路径优化
- 路由优化 ：利用智能路由技术，如SD-WAN，动态优化数据传输路径，减少数据包跳转次数，降低延迟。
- 协议栈简化 ：简化物联网设备上的协议栈，去除不必要的中间层，减少数据传输处理时间，从而降低延迟。
数据处理与存储技术
- 内存数据库的使用 ：内存数据库提供更快的数据读写速度，用于存储频繁访问的数据，显著减少数据访问延迟。
- 数据流处理 ：采用数据流处理技术，如Apache Kafka、Apache Flink等，可在数据生成时同步处理，减少存储操作，降低延迟。
物联网终端优化
- 优化终端设备性能 ：提升物联网终端的处理能力、内存和电源管理等性能，减少数据处理和通信开销，从而降低网络延迟。同时，使用低功耗设备及优化休眠和唤醒策略，可降低功耗和网络负载。
- 选择低延迟网络连接 ：使用低延迟的网络连接方式，如5G、4G LTE、Wi-Fi 6或有线连接。在高可靠性和低时延要求的应用中，优先选择有线连接。
