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【摘要】物联网（IoT）现在渗透到我们的日常生活中，提供重要的测量和收集工具，以告知我们的每一个决定。数以百万计的传感器和设备通过支持机器对机器通信以及监控和控制关键智能世界基础设施的复杂网络不断产生数据并交换重要信息。作为缓解资源拥塞升级的策略，边缘计算已成为解决物联网和本地化计算需求的新范例。与众所周知的云计算相比，边缘计算将数据计算或存储迁移到最终用户附近的网络边缘。因此，分布在网络上的多个计算节点可以将计算压力从集中式数据中心卸载，并且可以显着减少消息交换中的等待时间。此外，分布式结构可以平衡网络流量并避免物联网网络中的流量峰值，减少边缘/云端服务器与最终用户之间的传输延迟，并与传统云服务相比减少实时物联网应用的响应时间。此外，通过将计算和通信开销从具有有限电池供应的节点传送到具有大量电力资源的节点，系统可以延长各个节点的寿命。在本文中，我们进行了一项全面的调查，分析了边缘计算如何提高物联网网络的性能。我们基于架构将边缘计算分为不同的组，并通过比较网络延迟，带宽占用，能耗和开销来研究它们的性能。此外，我们考虑边缘计算中的安全问题，评估每个组的安全策略的可用性，完整性和机密性，并提出用于边缘计算的物联网网络安全评估的框架。最后，我们比较了边缘计算和传统云计算架构中各种物联网应用（智能城市，智能电网，智能交通等）的性能。
【创新点】这篇文章的创新点在于：
1、回顾了边缘计算的优缺点，并将边缘计算体系结构分类到不同的组中。此外，在响应时间，计算容量和存储空间方面比较这些类别的性能。
2、系统地研究了物联网的本质，并回顾了一些典型的物联网示例。基于此调查，比较了云计算和边缘计算中物联网设备的性能。然后，我们列出了边缘计算对物联网网络带来的好处和挑战。
3、基于对物联网和边缘计算的深入研究，讨论了将物联网和边缘计算集成为基于边缘计算的物联网的潜在能力。然后，为基于边缘计算的IoT引入问题空间。从设计的问题空间，作者审查边缘计算中的体系结构，性能，任务调度以及安全性和隐私。
4、此外，还说明了边缘计算辅助物联网在传输，存储和计算中的优缺点。从系统集成，资源管理，安全和隐私以及高级通信的角度讨论新的挑战。作者还将一些物联网智能应用程序作为示例来解释边缘计算如何与物联网协同工作。
