邊緣計算＋物(wù)聯網 可以激碰出哪些火(huǒ)花？

邊緣計算+IoT雲平台，正在成爲巨頭們強強聯手的重頭戲。邊緣計算是在靠近物(wù)或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開(kāi)放(fàng)平台。邊緣計算與雲計算互相協同，共同助力各行各業的數字化轉型。它就近提供智能互聯服務，滿足行業在數字化變革過程中(zhōng)對業務實時、業務智能、數據聚合與互操作、安全與隐私保護等方面的關鍵需求。

我(wǒ)們知(zhī)道，物(wù)聯網能夠達成的基礎，是讓設備連接網絡，達成交互、數據收集和數據處理的能力。而現階段物(wù)聯網的主要運算能力都是由雲計算提供的，邊緣計算帶來的幾個好處，仿佛讓物(wù)聯網感覺到應該抛棄雲計算去(qù)投懷送抱。

 

但是，許多數據流由邊緣設備生(shēng)成，是通過“遠處”的雲計算處理和分(fēn)析，不可能做出實時決策。例如使用可穿戴式攝像頭的視覺服務，響應時間需要在25ms至50ms之間，使用雲計算會造成嚴重的延遲；再比如工(gōng)業系統檢測、控制、執行的實時性高，部分(fēn)場景實時性要求在10ms以内，如果數據分(fēn)析和控制邏輯全部在雲端實現，則難以滿足業務要求；還有那些會生(shēng)成龐大(dà)數據流的多媒體(tǐ)應用，如視頻(pín)或是基于雲平台的網絡遊戲，依賴雲計算也會爲玩家造成類似于等待時間過長的問題，無法滿足用戶的需求。

 

對于直接運用于民生(shēng)、市政甚至工(gōng)農業的物(wù)聯網體(tǐ)系來說，效率和速度意味着一(yī)切。尤其是精密的生(shēng)産型物(wù)聯網，決不能容忍民用終端的延遲率。而雲計算傳輸到雲端，再把結果返回到終端的思路，顯然不如邊緣計算的就近原則來的快。要知(zhī)道，再短的時間乘以整個終端的數量，都是令人震驚的産業效率。

舉個例子，假如你的洗衣機、冰箱都是智能化控制的，而且依托于雲計算。但你家沒有停電(diàn)，卻斷網了，那怎麽辦？無法進行雲端傳輸，物(wù)聯網設備就會歇業，豈不是是十分(fēn)尴尬？邊緣計算解決了這部分(fēn)網絡環境的限制。并且避免數據上傳雲端帶來的洩露風險，所以更适合物(wù)聯網體(tǐ)系。

不僅是消費(fèi)級的物(wù)聯網終端，邊緣計算還将在工(gōng)業應用中(zhōng)發揮重要作用。計算可以分(fēn)層執行，利用網絡遠端的資(zī)源完成。例如，典型的生(shēng)産流水線可以過濾設備上生(shēng)成的數據，在傳輸數據的邊緣節點上執行部分(fēn)分(fēn)析工(gōng)作，之後再通過雲端執行更加複雜(zá)的計算任務。邊緣節點可以通過分(fēn)擔雲計算的部分(fēn)任務，增強數據中(zhōng)心的計算能力。

業務流程優化、運維自動化與業務創新驅動業務走向智能，邊緣側智能能夠帶來顯著的效率提升與成本優勢。事實上，對于從事工(gōng)業自動化工(gōng)作的人而言，邊緣計算并不陌生(shēng)。比如，在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工(gōng)控機和工(gōng)業網絡的控制系統中(zhōng)，位于底層、嵌于設備中(zhōng)的計算資(zī)源，或多或少都是邊緣計算的資(zī)源。

許多供應商(shāng)也已經邁出了使用軟件解決方案實現邊緣計算的第一(yī)步。例如，諾基亞針對移動邊緣計算(MEC)的軟件解決方案旨在爲基站站點提供邊緣計算能力。同樣，思科的IOx爲其集成的服務路由器提供了一(yī)個邊緣計算環境。

這些解決方案應用于特定硬件，因此不适合部署在異構環境中(zhōng)。 軟件解決方案面臨的一(yī)個挑戰是如何開(kāi)發跨越不同環境的可移植的解決方案。某些公司正在研究升級邊緣節點，以支持通用計算需求。例如，可以升級無線家庭路由器以支持額外(wài)的計算任務。英特爾的Smart Cell Platform使用虛拟化技術，支持額外(wài)的計算任務。通用CPU替換專用DSP提供了另一(yī)種解決方案，但卻需要巨大(dà)的投資(zī)。

據有關機構統計，到2020年将有500億的終端和設備聯網，除了邊緣設備與終端聯網最大(dà)的“異構”特征之外(wài)，産品生(shēng)命周期越來越短、個性化需求越來越高、全生(shēng)命周期管理和服務化的趨勢越來越明顯，這些新趨勢都需要邊緣計算提供強大(dà)的技術支撐。