基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)分析極大地推動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，但如今越來(lái)越多的企業(yè)將數(shù)據(jù)處理推向邊緣。實(shí)際上，到2019年，全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中有50%將在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備層面進(jìn)行處理。
鑒于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的認(rèn)知能力通常受到外形尺寸和電池壽命短的限制，未來(lái)幾年邊緣計(jì)算將取代云計(jì)算，這是真的嗎?
為什么云計(jì)算正在被邊緣化
基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)是，每當(dāng)用戶觸發(fā)操作時(shí)，軟件層就需要時(shí)間來(lái)捕獲命令，將其發(fā)送到服務(wù)器并等待響應(yīng)，然后再以圖片形式顯示信息。這可能是對(duì)在給定時(shí)間段內(nèi)收集的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的請(qǐng)求。這種行為在連接設(shè)備、智能家居產(chǎn)品甚至輕量級(jí)可穿戴設(shè)備中很常見。延遲被認(rèn)為是構(gòu)建能夠?qū)崟r(shí)自主決策的物聯(lián)網(wǎng)解決方案的主要障礙。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但并不需要將所有數(shù)據(jù)推送到云端
到2021年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備每年將產(chǎn)生847 ZB的原始數(shù)據(jù)(2016年僅為218ZB)。例如，一臺(tái)智能石油鉆機(jī)可以使用多達(dá)三萬(wàn)個(gè)傳感器來(lái)監(jiān)視各種性能參數(shù)，包括工作小時(shí)數(shù)、泵速和沖程計(jì)數(shù)。然而，一家制造公司需要實(shí)時(shí)解析少于1%的傳感器數(shù)據(jù)，以識(shí)別異常并預(yù)防發(fā)生事故。其余的99%是所謂的狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以將其用于訓(xùn)練預(yù)測(cè)性維護(hù)模型，但不需要立即采取措施。
黑客可以攔截在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和云計(jì)算服務(wù)器之間來(lái)回移動(dòng)的數(shù)據(jù)
與本地服務(wù)器相比，在大多數(shù)情況下，在云中存儲(chǔ)和處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)更安全。然而，91.5%的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備執(zhí)行的數(shù)據(jù)交易是未加密的。這使得黑客有機(jī)會(huì)破壞本地路由器，并捕獲物聯(lián)網(wǎng)流量。
帶寬和能源成本正在上升，但目前還沒(méi)有替代移動(dòng)通信連接的方案
AT&T公司和Verizon公司等主要通信運(yùn)營(yíng)商正在推出用于M2M通信的低功耗網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)比LTE便宜，并且通過(guò)將數(shù)據(jù)速率降低到僅120 Kbit/s來(lái)節(jié)省能源。但是，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這將無(wú)法保證節(jié)省大量成本。一方面，對(duì)帶寬的需求一直在上升，這可能會(huì)促使電信公司調(diào)整其定價(jià)計(jì)劃。另一方面，窄帶網(wǎng)絡(luò)無(wú)法支持物聯(lián)網(wǎng)操作，例如固件更新、語(yǔ)音處理和非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)分析。
邊緣計(jì)算可以幫助物聯(lián)網(wǎng)的采用者減少遍歷網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)量，節(jié)省帶寬，并設(shè)計(jì)可自動(dòng)執(zhí)行操作(例如，一旦注冊(cè)了某種類型的行為，便會(huì)向管理人員發(fā)送警報(bào)通知、關(guān)燈或降低溫度)。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備沒(méi)有“邊緣因素”，以下是使邊緣計(jì)算發(fā)揮作用的方法。
有幾種因素使邊緣計(jì)算成為現(xiàn)實(shí)：
·物聯(lián)網(wǎng)硬件和傳感器的成本持續(xù)下降：從2004年到2014年，物聯(lián)網(wǎng)傳感器的平均價(jià)格從1.3美元下降到0.6美元，預(yù)計(jì)到2020年將再下降37%。
·小型設(shè)備正變得越來(lái)越智能：甚至像Raspberry Pi 4這樣的新原型開發(fā)設(shè)備現(xiàn)在也能夠支持人工智能算法的功能和能力。
也就是說(shuō)，許多智能設(shè)備(尤其是在物聯(lián)網(wǎng)的消費(fèi)者級(jí)別)缺乏用于處理繁重操作的內(nèi)存，實(shí)際上可能在固件而不是操作系統(tǒng)上運(yùn)行。這就是為什么到目前為止，邊緣計(jì)算部署主要限于攝取、存儲(chǔ)、過(guò)濾以及將傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到云端的原因。
在無(wú)法在設(shè)備上執(zhí)行數(shù)據(jù)分析的情況下實(shí)施霧計(jì)算步驟
該技術(shù)涉及到中間計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和小型數(shù)據(jù)中心的實(shí)現(xiàn)，它們可以分割數(shù)據(jù)源和云之間的傳入流量。
由于邊緣計(jì)算部署需要內(nèi)部部署和云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的結(jié)合，因此物聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā)專家首先在云中設(shè)置數(shù)據(jù)處理單元，然后在IT基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)的連接設(shè)備上模擬其功能。
為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，開發(fā)人員使用云計(jì)算管理服務(wù)，如AWS IoT Greengrass或Azure IoT Edge。通過(guò)這些服務(wù)，邊緣設(shè)備可以對(duì)它們生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，同時(shí)使用云平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析：
·AWS IoT Greengrass只對(duì)基于Linux的邊緣設(shè)備提供支持，而邊緣設(shè)備又與其他小型工具進(jìn)行通信，這些小工具的大小和復(fù)雜性從基于微控制器的解決方案到工業(yè)設(shè)備都不同。
·Azure IoT Edge允許開發(fā)者通過(guò)容器在連接的Linux和Windows設(shè)備上執(zhí)行第三方服務(wù)、人工智能輔助數(shù)據(jù)處理和自定義應(yīng)用程序邏輯。
這兩種服務(wù)都能確保近乎實(shí)時(shí)的響應(yīng)、加密傳感器數(shù)據(jù)，并使邊緣設(shè)備能夠脫機(jī)工作或與云計(jì)算間歇性連接，從而使規(guī)模較小的公司相對(duì)容易地為邊緣設(shè)備設(shè)計(jì)有效的云架構(gòu)。
尋找物聯(lián)網(wǎng)的殺手級(jí)應(yīng)用
在新的連接技術(shù)如5G的支持下，邊緣架構(gòu)將為未來(lái)幾年內(nèi)更快更高效的物聯(lián)網(wǎng)奠定基礎(chǔ)。
然而，在這一點(diǎn)上，云計(jì)算和邊緣計(jì)算的平衡仍然是物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)的首選方法：盡管延遲和運(yùn)營(yíng)成本較高，但基于云計(jì)算的集中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)比小型設(shè)備具有更多的存儲(chǔ)和處理能力。
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