邊緣計算讓物聯網世界變得小型化和智能化

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未來的物聯網不會像眾多笨拙的設備向遠處的某個伺服器發送數據，更像是一個分散式計算結構，許多物聯網設備本身將能夠分析數據並自行做出決策。

如果人們談起物聯網的概念，或者提到物聯網設備時，可能會想到感測器、家用電器、可穿戴設備等連接到網路的各種設備。這些「事物」和設備相互聯繫構成「物聯網」。這是迄今為止人們對這個術語的普遍理解。

然而很快，設備連接可能不能滿足發展的要求。未來的物聯網不會像眾多笨拙的設備向遠處的某個伺服器發送數據，更像是一個分散式計算結構，許多物聯網設備本身將能夠分析數據並自行做出決策。

日前在矽谷召開的2018世界物聯網大會上，眾多行業專家表示，物聯網正在推動IT行業再次走向分散式計算模式，而這次比以往更加分散和智能化。

邊緣計算是一個涵蓋了大量數據中心技術和知識的空間，其中包括物聯網。通常，這個計算基礎設施與人們所了解的數據中心設施相似，只是將更少的IT設備安裝在IT機櫃或微型數據中心(專門設計的外殼)中，部署在辦公樓、零售店或工廠等各種場合。還有一種邊緣計算基礎設施是由一組物聯網設備連接到一端的路由器和其他設備組成，另一端由大型遠程數據中心或公共雲平台組成。它們未來的設計將具有更強的計算能力。

這些類型的邊緣計算基礎設施將來自物聯網設備的數據聚合在同一位置進行存儲和處理，從而使計算能力更接近數據源。此外，越來越多的數據正被積極地推進到終端設備本身。

雖然在大多數情況下，這些設備仍然將數據發送到遠程集中的雲計算平台，只發送它們收集的數據的一小部分。然而最重要的是，如果需要的話，它們將能夠自主運行。

邊緣計算的數據引力

帶寬成本和延遲這兩種力量的結合，共同創造了微軟公司物聯網和智能雲總經理Tony Shakib稱之為存在於邊緣計算的「數據引力」。簡而言之，在很多情況下，如果大多數設備數據都是現場處理的，用戶可以從物聯網應用程序中獲得更多價值。

在某些情況下，應用程序根本無法提供它應該提供的內容，而且延遲時間較長。例如，在製造行業中，為保持工廠中的機器設備處於穩定的運行狀態，保持低延遲時間是必要的。而在像醫療保健或自動駕駛汽車這樣的行業領域中，額外的毫秒延遲可能是生死攸關的問題。

許多企業以雲優先的思維模式進入物聯網項目，在公共雲平台(如AWS或Azure)上處理物聯網設備數據。HarperDB公司首席執行官Stephen Goldberg在討論物聯網世界的邊緣計算時表示，除了物聯網設備本身之外，其邊緣基礎設施通常會包含大量用於數據積累的存儲空間。

他說，將數據推送到雲端和邊緣存儲基礎設施本身所需的帶寬非常昂貴，最終將佔用物聯網部署的大量成本。他認為，一個更加分散的計算基礎設施是已經存在的邊緣設備儘可能多地進行計算的一種更合理的方法。

Goldberg補充說，「邊緣計算要實現真正的智能邊緣，而不是數據存儲邊緣。」這意味著用戶可以讓其物聯網分析更加接近實時。

風險投資公司Momenta Partners公司的戰略合作夥伴Jesse DeMesa關注的重點是工業物聯網領域，他認為，雲計算或數據中心優先的物聯網分析基礎設施方法將無法實現，並且企業最終將走向更自主的系統。

DeMesa表示，目前很多物聯網的採用者仍然關注連接、收集和存儲，而數據的真實價值通常在幾秒鐘內就能衡量。

微軟公司的「智能邊緣」

這種架構轉變的最大支持者之一是微軟公司。該公司一年前在西雅圖召開的微軟開發者大會Build會議上宣布了「智能邊緣」戰略。而在今年Build 2018大會中，微軟公司宣布了其一些執行具體步驟。

其中包括開源採購Azure IoT Edge Runtime，使微軟公司的計算機視覺軟體能夠在無人機和工業設備等Azure IoT Edge計算設備上運行，並與移動晶元製造商高通公司技術合作，構建人工智慧開發人員工具包，提供給工程師構建可以在設備上運行機器學習、流分析和認知服務的智能相機。

如今，Azure IoT Edge的硬體可以像Raspberry Pi 3(四核1.2GHz Broadcom CPU，1GB RAM，用於存儲的Micro SD埠)一樣小，並且在必要時實現強大的功能。它運行在Windows和Linux操作系統上，並支持x86和ARM處理器。可以在IoT Edge設備上運行的Azure服務，其中包括IoT Hu、機器學習、流分析、功能和認知服務。

Azure IoT總監Tom Davis在物聯網世界大會的演講中表示，IoT Edge用戶可以在Docker容器中打包的Raspberry Pi上部署應用程序，微軟公司將在未來更小、更快的設備中採用這些功能。

代碼庫和許多平台

應用程序的容器和容器編排系統(如Kubernetes)減少了需要為物聯網應用程序編寫的軟體數量。通過將應用程序劃分為可以輕鬆部署在不同類型的基礎設施上的微服務，它們允許開發人員編寫應用程序，而不用擔心其是否會在雲中、物聯網邊緣路由器、智能閉路電視攝像機上運行。

最終，物聯網數據的處理將由每個特定應用程序的需求和相關成本決定。這使得容器和微服務實現了現在開始構建的分散式計算基礎設施的基本特性的靈活性。

Momenta公司的DeMesa說：「未來將會在需要計算的地方隨時進行處理。」

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（來源：企業網D1Net）

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