隨著物聯(lián)網的爆炸式增長，連接設備通過傳感器、攝像頭、加速器以及深度傳感器收集到的信息越來越多，包括了從制造業(yè)到汽車、衛(wèi)生技術、能源、公用事業(yè)和可穿戴技術等各個行業(yè)。在AI和5G融合的幫助下，收集的數(shù)據量只會不斷擴大。據估計，一輛全自動汽車將包含60多個微處理器和傳感器，每年可生成超過300TB的數(shù)據。更或者，在一小時的行程中，將會有多達25GB的信息通過連接的車輛(相當于大約100小時的視頻)發(fā)送。

這些數(shù)據會面臨什么問題?

有了這些海量數(shù)據，捕獲、聚合和分析數(shù)據就成了一個挑戰(zhàn)。并非所有數(shù)據都是有用的，但對時間敏感的數(shù)據，如自動駕駛汽車、有害氣體監(jiān)測、醫(yī)療保健和安全設備等，都存在滯后的風險。數(shù)據到達云并返回到設備中的瞬間延遲(例如，能夠識別道路上行人的汽車或者發(fā)生故障的胰島素泵)都可能會是災難性的或致命的。其他數(shù)據站點面臨的挑戰(zhàn)是在惡劣環(huán)境中使用物聯(lián)網，例如海上煉油廠、地下礦井或深水井，可能導致帶寬有限且可變延遲的鏈接不穩(wěn)定。

邊緣計算，一個根據行業(yè)和用例的不同有著許多定義的概念，在Linux基金會的領導下創(chuàng)建了開放式邊緣計算術語表，用于開發(fā)和改進術語。

正如Linux基金會所解釋的那樣，邊緣計算是：

實際上，這意味著在當今的集中式數(shù)據中心和現(xiàn)場越來越多的設備之間的路徑上分配新的資源和軟件棧，特別是(但不限于)，在最后一英里網絡附近，基礎設施和設備方面。“

邊緣計算將智能和處理功能放置在更接近數(shù)據源的位置，從而提高了對可操作的洞察力進行實時分析的能力。與惡劣環(huán)境等場景一樣，減少發(fā)送到云和傳感器之間的數(shù)據量可以最大限度地減少延遲并減少時間、能量和帶寬支出。

最常見的邊緣計算用例有哪些?

IDC 2015年的一份報告預測，到2019年，物聯(lián)網中45%的數(shù)據將在網絡附近或邊緣進行存儲、處理、分析和操作。

也許迄今為止實踐最多的是工業(yè)部門，它們將數(shù)據收集和處理工作納入邊緣，可以更好地促進預測維護和降低能源成本。

城市正在通過智能城市計劃實現(xiàn)連接，重點關注交通模式、天氣以及公共設施的功能，如照明、停車收費，智能交通燈、建筑物、運輸和廢物收集。這些舉措涉及部署高帶寬和對延遲敏感的應用程序，從多個來源獲取信息。生成的數(shù)據在存儲在遠程的集中式數(shù)據中心中時是無用的，它必須更接近交互點，這是邊緣計算能夠實現(xiàn)的。例如，如果智能城市交通控制中心檢測到交通擁堵或事故，就可以使用該信息立即將延誤通知本地公共汽車時刻表，同時向游客推薦替代交通。

雖然醫(yī)療保健在采用邊緣計算功能方面發(fā)展較慢，但假設如果醫(yī)院病房內有多達20臺機器，并且來自這20個設備的數(shù)據可以放在一個儀表盤中，并與電子健康記錄(EHR)中的患者歷史相結合，這樣的吸引力是非常大的，能夠提供更好的實時醫(yī)療保健服務。這樣帶來的好處是等待結果的時間減少，并且醫(yī)院的就診的人數(shù)也有可能減少。

這不是邊緣和云之間的競爭

在物聯(lián)網中，邊緣計算并不意味著云的消亡。相反，在最新的體系結構中，它是一個在邊緣網關和云后端之間轉換功能的場景。這很可能是一個聚合模型，包括邊緣的隔離，以及數(shù)據和“節(jié)點”在邊緣的選擇性聚合的能力。

云計算將始終占有一席之地。例如，雖然許多物聯(lián)網設備需要在邊緣進行實時決策，但企業(yè)可能需要對流程改進和模型開發(fā)進行歷史分析。當多個邊緣設備的數(shù)據可以集中組合在一起時，這就達到了最佳效果。它可以促進互聯(lián)關系，從歷史分析中獲得的洞察力可以被推回到邊緣，以便支持物聯(lián)網的邊緣設備不斷發(fā)展，以做出更好的實時決策。因此，計算模型就變成了邊緣計算和云計算的結合，其中物聯(lián)網設備在邊緣實時操作，在邊緣收集和處理原始數(shù)據，并將元數(shù)據共享到云以進行全面的歷史分析和持續(xù)的過程改進。

安全性將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)

有爭議的是，邊緣計算有一些與云計算不同的數(shù)據安全性，因為邊緣設備上的數(shù)據不會通過易于攔截的網絡傳輸。但是，企業(yè)數(shù)據中心受制于完善的安全防御和安全程序，而邊緣計算則不然。由于將設備連接到互聯(lián)網上，以前在安全性方面默默無聞的攻擊站點變得更大。每個連接的傳感器和執(zhí)行器都代表了惡意軟件DDoS攻擊的潛在危害點。 2016年底發(fā)生的Mirai僵尸網絡攻擊就證明了這一點，在一次大規(guī)模分布式拒絕服務(DDoS)攻擊中，Mirai僵尸網絡攻陷了數(shù)十萬個物聯(lián)網設備。任何考慮邊緣計算機會的公司、城市或設備構建商都需要牢記安全性。

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