邊緣計算和物聯網的發展將會齊頭並進

如今，新興技術的發展齊頭並進這並不常見，但人們偶爾會發現一些相互依賴的技術共同發展。例如操作系統和CPU之間的關係是完全相互依賴的，因為它們都需要對方的支持。另一個例子就是邊緣計算和物聯網的同時發展和增長，有時候人們將邊緣計算稱之為霧計算。由於物聯網的設計，它需要邊緣計算來發揮其最大的潛力，而且這兩種技術都處於早期發展階段。

如今，新興技術的發展齊頭並進這並不常見，但人們偶爾會發現一些相互依賴的技術共同發展。例如操作系統和CPU之間的關係是完全相互依賴的，因為它們都需要對方的支持。

另一個例子就是邊緣計算和物聯網的同時發展和增長，有時候人們將邊緣計算稱之為霧計算。由於物聯網的設計，它需要邊緣計算來發揮其最大的潛力，而且這兩種技術都處於早期發展階段。

由於同樣的原因，邊緣計算和霧計算的應用強勁上升：這是因為物聯網數據泛濫。調研機構Hitachi Vanata公司的一份報告估計，連續監測所有連接的車輛每小時將產生25GB的數據。

雲計算存儲提供商ClearSky Data首席技術官Lazarus Vekiarides表示：「物聯網是下一代終端。如果考慮到這些產生數據的物聯網設備的龐大數量，其數據要比人類活動或手機信息的數量大得多。」

請注意，如今的一些汽車(通過引擎)有能力處理一些計算功能。可穿戴設備或遠程感測器因為計算消耗電能，並且如果使用電池工作，這意味著提供電力的時間更短。

所以為了保障物聯網設備的運行，其計算需要從物聯設備移到伺服器上。儘管物聯網設備周邊有一些龐大的數據中心，而且全球的數據量也在不斷增加，因此處理分布在各地的物聯網設備的數據將不堪重負。

採用邊緣計算服務的第二個目的是卸載中央數據中心的負載。例如在洛杉磯汽車生成的數據可以在洛杉磯的邊緣計算中心進行處理，而不是將其發送到猶他州或愛荷華州的數據中心。因為這意味著更高的延遲，即使建立了許多快速數據中心和專用主幹光纖網路，網路延遲仍然是一個難題。

Vekiarides說，「當企業需要處理來自數百萬台設備的數據時，可以在雲端處理數據。但問題是雲端通常距離設備很遠，所以會出現延遲，而數據量也不適合採用雲計算。」

互聯網的設計與物聯網相反，其用例是從源頭上下載東西，比如在Netflix網站上看電影，用戶的家庭寬頻連接可能會是10mbits到20mbits，但下載速率是1-2mbit。物聯網的設計正好與其相反，從端點發送大量數據而不是接收數據。因此，互聯網的設計並不適用於物聯網。

然後是第三個問題：存儲。像Fitbit這樣的可穿戴設備不會儲存太多數據。即使少數快閃記憶體晶元也會佔用大量空間並消耗電能。另外，Vekiarides指出，存儲設備的故障比CPU和內存的故障率要高得多。

對於收集大量數據的物聯網(IoT)，企業需要做兩件事：本地分析組件和中央存儲。所以，這就是邊緣計算適用在物聯網的地方。

什麼是邊緣計算?

邊緣計算被維基百科定義為「通過在網路邊緣執行數據處理來優化雲計算系統的一種方法，並且靠近數據源」。因此，它是關於在端點附近創建一種所有數據都可以進行一定數量計算的應用平台，並且可以解決延遲問題。

這意味著邊緣計算比大多數雲計算提供商的雲平台擁有更多的位置，而對於私營公司來說，它意味著更多的數據中心之外的遠程伺服器。即使像Equinix公司這樣的大規模數據中心提供商，其在美國和世界各地運營的數據中心只分布在十幾個地點。

在許多方面，邊緣計算看起來很像一個標準的數據中心，並使用相同的硬體。唯一真正的區別是其分配率較高。像Equinix、CoreSite、Digital Reality等主要數據中心提供商正在專門為邊緣計算應用配置專用硬體。

對於商業用戶而言，亞馬遜公司即將與Greengrass合作，將邊緣計算中心部署在用戶的遠程辦公室或工廠中。用戶可以將像部署Raspberry Pi或x86塔式伺服器一樣部署邊緣計算中心。亞馬遜與包括英特爾、高通和三星在內的眾多合作夥伴開發了這樣的產品，並使用其無伺服器Lambda服務來交付本地機器對機器的通信。因此，遠程辦公室或工廠可以為本地設備部署自己的專用邊緣計算伺服器。

沒有標準的設計

物聯網和邊緣計算有一些共同點：它們都在發展進行中。物聯網的定義相當早，但需要一段時間才能著手應用。例如可穿戴設備這樣早期的嘗試並不能很好地採用，因為它們並不成熟，而人們也不喜歡穿戴它們。隨著技術進一步的發展，嵌入式設備將會發展得越來越好。智能手機將配備新的感測器，可穿戴設備變得更加實用。

Vekiarides指出，物聯網和邊緣計算技術仍在不斷發展，推廣其用例或核心應用程序是很困難的。他說，「這些物聯網應用中的每一個用例都有其獨特的要求，但物聯網或邊緣計算目前還沒有可行的標準，因為通用汽車對福特來說是獨一無二的，工廠也有自己的感測器。」

而這類平台開始出現，類似於上世紀90年代首次出現的消息中間件，如CORBA和SOA。它們在設備之間來回傳遞消息並處理，但這只是一個開始。

就像每一個新興標準一樣，市場上有很多競爭者。Gartner公司針對物聯網標準和協議的炒作周期列出了30個可能的標準，其中一半的標準預計會帶來某種商業利益。它們涵蓋物聯網安全、設備管理和感測器輸入等。

未來的發展

顯然，大量建設物聯網是十分必要的。對於Equinix公司來說，即使其數據中心覆蓋十幾個主要城市，也具有一定的競爭力。對於在主要大城市地區應用的智能電動汽車，無論是汽車製造商、數據中心運營商、雲計算巨頭，還是像Vapor IO和施耐德電氣這樣新興的微型數據中心提供商，都需要部署邊緣計算。

他們提供堅固耐用的數據中心，這些數據中心的體積像汽車一樣大小，並與手機發射塔樓網路相連接，可以接收從本地設備發送的4G數據，並在那裡處理，或轉發到數據中心。研究機構Markets Markets公司認為，微型數據中心部門在未來兩年的市場價值可能會達到320億美元。

數據中心也需要更多的計算資源。 Vekiarides表示，一些雲計算客戶無法獲得他們所需的計算資源。而當數百萬輛汽車向數據中心發送數據時，這個問題將會惡化。

當然，網路速度也要變得更快。谷歌和亞馬遜等一些主要的雲計算提供商已經建立了自己的網路以獲得最大的吞吐量，但是對於大眾而言，人們正在與Netflix和YouTube爭搶網路帶寬，這些視頻網站的流量佔用了40%以上的互聯網帶寬，而高峰時段的Netflix網站將會佔到互聯網流量的70%。

5G技術的應用可以部分解決這個問題，其速度將比4G技術快10倍。但這將需要很多邊緣網路的負載。5G技術計劃在今年開始測試和應用，而其推出將需要幾年的時間，因為其費用並不便宜。

因此，總體而言，邊緣計算和物聯網仍處於起步階段，但正在一起成長。

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（來源： 企業網D1Net）

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