事實上，邊緣計算對于釋放物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)據(jù)量增加的潛力寄予厚望。到2025年，這個數(shù)字預計將達到73.1ZB，但是要從中提取價值，需要對數(shù)據(jù)流進行有效的分配、管理和分析。邊緣設備在這里可能有幫助。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，邊緣計算已經(jīng)在大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應用中以這種或那種方式使用。邊緣計算除了路由器和防火墻外，還允許實施智能自動化和預測性維護，優(yōu)化數(shù)據(jù)生命周期，從而降低成本。雖然智能邊緣是一個新的應用，但它已經(jīng)可以仔細研究它在工業(yè)、交通、醫(yī)療和其他常見企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案中的表現(xiàn)，以充分利用它。本文指出了哪些環(huán)境需要邊緣計算，哪些物聯(lián)網(wǎng)邊緣串聯(lián)最有前途，以及如何有效分配物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中的工作負荷。

企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案中邊緣設備的地位。

傳統(tǒng)的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)假設數(shù)據(jù)是從物體上收集的，比如傳送帶上的產(chǎn)品或車間的設備；然后傳輸?shù)皆贫诉M行進一步的處理和分析。在這樣的系統(tǒng)中，邊緣設備使用傳統(tǒng)的方法——通過網(wǎng)絡分發(fā)數(shù)據(jù)，控制網(wǎng)絡流量。路由器、防火墻、多路復用器和交換機都屬于這類設備，允許企業(yè)與工業(yè)設備連接。一般來說，無論位置如何，他們都允許在整個企業(yè)范圍內(nèi)建立物聯(lián)網(wǎng)。

對于物聯(lián)網(wǎng)自動化解決方案，人工智能在云端產(chǎn)生的想法被發(fā)送回現(xiàn)場，以引發(fā)一些行動。當然，這種方法缺乏速度和吞吐量，對于需要處理的廣泛分布式結(jié)構(gòu)和大量數(shù)據(jù)非常重要。這是負責處理、分析和操作的智能邊緣設備的地方。它的優(yōu)點是它與數(shù)據(jù)源的接近，這樣它就可以通過委托一些基本的決策憑證來減少延遲。

盡可能靠近物體的智能傳感器和執(zhí)行器、可穿戴設備、攝像頭等傳感設備。由于尺寸緊湊，其計算能力受到限制。

物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)只允許有潛在價值的信息到達云端。這是物與云之間的橋梁:實施聚合、預處理、過濾數(shù)據(jù)、驗證其真實性和清理原始數(shù)據(jù)。它還為現(xiàn)場設備提供管理，以確保分布式結(jié)構(gòu)的自動化。

邊緣服務器是邊緣大量計算的環(huán)境的總稱。這個功能可以由物理服務器、筆記本電腦、嵌入式系統(tǒng)或電影系統(tǒng)接管。近年來，這一類別引起了特別關(guān)注，因為它允許計算負載在整個系統(tǒng)中重新分配并引入人工智能(AI)。

因此，當一些負載放置在邊緣時，系統(tǒng)可以節(jié)省與云的通信時間，從而快速響應現(xiàn)場情況。此外，數(shù)據(jù)提供了更高的可用性、可靠性和安全性，因為數(shù)據(jù)不會超過本地存儲。為了使這種配置具有成本效益，不允許云超載很重要。

云層混合+邊緣。

由于混合云的主要價值揭示了在不同環(huán)境下轉(zhuǎn)移工作負荷的機會，因此盡可能自然地將這些基礎(chǔ)設施擴展到邊緣解決方案中。通過連接邊緣設備，有更多選項可以優(yōu)化工作負荷。這使得系統(tǒng)出現(xiàn)故障時具有成本效益的可擴展性和更高的阻力。在混合環(huán)境中，邊緣組件為整個系統(tǒng)提供了額外的靈活性，而云組件增加了分布式資產(chǎn)之間的一致性。

當涉及到大量物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中循環(huán)的數(shù)據(jù)時，無需深入分析云計算，就可以通過將實時計算放在邊緣來獲得更多的價值。同時，云可以作為管理中心，為整個系統(tǒng)提供透明度。如果有問題，不需要向每個節(jié)點求助，所以混合云+邊緣串聯(lián)可以提高可控性。MicroShift等開源項目有助于將Kubernetes等關(guān)鍵任務平臺延伸到邊緣并保持一致。

邊緣計算+人工智能/機器學習。

將人工智能引入邊緣越來越受歡迎，因為邊緣計算可以克服云計算的速度限制。有時候，這是實現(xiàn)人工智能物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的唯一途徑，因為互聯(lián)網(wǎng)連接可能不可用，或者需要提高數(shù)據(jù)安全性。無論如何，它擴大了在現(xiàn)場處理原始數(shù)據(jù)的可能性，這對于時間緊迫的自動解決方案和高度分布式系統(tǒng)來說是不可或缺的。將云計算納入這個鏈條不僅耗時，而且成本高，因為它需要大量的資源，如帶寬互聯(lián)網(wǎng)通道、流量和額外的能源。例如，每個煉油廠都需要處理來自傳輸出的超信。

邊緣設備中使用的人工智能算法帶來了遠程監(jiān)控、預測維護和高級自動化等新用例。邊緣部署的機器視覺繼續(xù)獲得動力。然而，在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中實施人工智能需要云和邊緣之間的合作。人工智能的訓練仍然在云中進行，因為我們需要太多的計算能力來進行這個操作，而部署則設置在邊緣。隨著這種模式的成功，我們可以談論人工物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）。

邊緣計算+5G。

邊緣與5G的結(jié)合有望增強邊緣計算的主要優(yōu)勢——最大限度地接近實時操作。到目前為止，我們還不能談論預期的1毫秒響應，但是5G比LTE1快16倍。這一速度使得多種應用程序可以輕松部署在云端，例如機器人實時監(jiān)控、無人機控制、自動駕駛車輛，甚至遠程MRP服務和手術(shù)。20Gbps的峰值數(shù)據(jù)傳輸速率可以創(chuàng)建4k視頻等增強現(xiàn)實應用和處理大量數(shù)據(jù)的方法。

一般而言，5G允許企業(yè)部署更低功耗的邊緣設備，同時提供更高的計算能力。通過4G或LTE技術(shù)，這種網(wǎng)絡帶寬允許連接的設備數(shù)量是4G或LTE技術(shù)的100倍！這種能力為物聯(lián)網(wǎng)最不可思議的應用開辟了道路，比如黑暗工廠。

能量收集在邊緣計算中。

隨著企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的擴展，設備供電問題也隨之出現(xiàn)，因為傳感器和其他邊緣設備可以在無線或網(wǎng)狀網(wǎng)絡覆蓋范圍之外運行，覆蓋整個監(jiān)控表面。幸運的是，能量收集技術(shù)正在不斷進步，為不同的物聯(lián)網(wǎng)應用提供不同的能量收集技術(shù)，這將顯著延長低功耗設備的電池壽命。例如，基于太陽能或振動的能量收集系統(tǒng)用于內(nèi)置汽車設備，用于汽車和基礎(chǔ)設施之間的通信，而光或熱能傳感器的能量收集源已經(jīng)成功應用于工作場所的主模式自動化。

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