网关可以预处理和过滤由传感器/设备生成的数据，以减少传输，处理和存储要求。
高延迟
时间对于某些IoT应用来说可能至关重要;传感器/设备无法将数据传输到云端，并在采取行动之前等待获得响应。对于医院领域的生命情况或汽车等移动的物体，这是真的。
通过处理网关上的数据并在本地发出命令可以避免更高的延迟。然而，IoT应用中的许多传感器/设备太小，电池太
大数据模型
网关可以预处理和过滤由传感器/设备生成的数据，以减少传输，处理和存储要求。
高延迟
时间对于某些IoT应用来说可能至关重要;传感器/设备无法将数据传输到云端，并在采取行动之前等待获得响应。对于医院领域的生命情况或汽车等移动的物体，这是真的。
通过处理网关上的数据并在本地发出命令可以避免更高的延迟。然而，IoT应用中的许多传感器/设备太小，电池太低，无法进行处理。
网关可以通过在网关本身而不是在云中执行处理来减少时间关键应用程序的延迟。
智能小物体（传感器）轻量级的通信协议：由于储存量容量低以及运行速度比较慢，网络网络通信协议设计必须精简，一是能够存储在传感器件有限的ROM中，第二就是能够降低对传感器件运算能力的要求，减少协议运行过程中的能量消耗。支持巨大的地址空间：物与物的通信必然需要消耗大量的地址，因此要求通信网络能够提供足够的地址空间来满足物联网发展对地址的需求.可靠的低速率传输：由于传感器件的计算速度和带宽有一定的受限，同时也为了降低通信功耗，要求通信网络提供低速率、高可靠的传输通道.网络的自组织能力：当传感器节点发生故障时，通信网络应通过路由机制具备自愈能力，不会因为个别节点的故障而影响到整网。可扩展：通信网络应具有可扩展性，网络容量足够大，满足大量传感器节点之间的通信需求。
物联网设备能够自行处理的程度，在一定程度上间接地衡量了它对网络的影响。但在将其与执行类似功能的其他设备进行比较方面，物联网设备仍然是相关的。如果一个设备不断地将原始数据流到网络上，而不进行任何有意义的分析或对其本身进行塑造，那么它所带来的流量负担，可能会比至少完成部分工作的设备更大。
在边缘设置中更为相关，部分或全部数据分析在靠近端点的设备上完成。当必须尽可能接近实时地进行相当复杂的分析时，边缘网关可能是一个很好的选择。但是，边缘网关没有与数据中心或云相同的可用资源，因此可以在端点上完成的工作量仍然是一个至关重要的问题。综合原始信息进行分析可以减少网络上的流量。
物联网的关键技术
数据的挖掘与融合
从物联网的感知层到应用层，各种信息的种类和数量都成倍增加，需要分析的数据量也成级数增加，同时还涉及到各种异构网络或多个系统之间数据的融合问题，如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题，给数据处理带来了巨大的挑战，因此怎样合理、有效的整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的难题。结合云计算等分布式计算技术，成为解决以上难题的一个途径。云计算为物联网提供了一种新的计算模式，可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算，其具有相对可靠并且安全的数据中心，同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，用户无需担心信息泄露等棘手问题。云计算是信息化发展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚集、优化和动态分配，节约信息化成本并大大提高了数据中心的效率。
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