當(dāng)您設(shè)想物聯(lián)網(wǎng)的未來時(shí)，可能不會(huì)想到奶牛佩戴傳感器能夠收集自身行為數(shù)據(jù)以顯示育齡信息，也不會(huì)想到依靠智慧城市中的路燈找到迷路的阿爾茨海默病患者……您沒有想到這些情況并不奇怪。

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)已將許多逆天假設(shè)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)--有關(guān)我們?cè)谀睦铩⑼ㄟ^何種方式及速度來收集和管理數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和建模。據(jù)斯坦福大學(xué)作家兼講師Timothy Chou介紹，人們習(xí)慣于先弄清楚需要解決的問題，然后再去收集數(shù)據(jù)和開展分析。物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)令這種模式發(fā)生了逆轉(zhuǎn)。

　　For example，通過將傳感器安裝在母牛身上，研究人員能夠近實(shí)時(shí)了解到母牛到達(dá)育齡期的信息，因?yàn)槟概Ｔ谟g期的行為與日常行為差異很大。人工授精的最佳時(shí)間是到達(dá)育齡期后的16小時(shí)內(nèi)。研究人員還了解到，在該時(shí)段的頭兩個(gè)小時(shí)內(nèi)進(jìn)行授精，其產(chǎn)下母牛的幾率要高很多--這正是飼養(yǎng)者所想要的結(jié)果。

　　如果沒有運(yùn)動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)提供幫助，恐怕沒人能預(yù)測(cè)出奶牛的育齡期何時(shí)到來，因此沒人會(huì)去想辦法解決這個(gè)問題。

　　邊緣數(shù)據(jù)-起點(diǎn)

　　物聯(lián)網(wǎng)中存在一個(gè)點(diǎn)連續(xù)體，是數(shù)據(jù)生成、收集、匯聚、分析和存儲(chǔ)的地方。雖然這些點(diǎn)因情況而異，但"邊緣"位置卻是所有活動(dòng)的起始點(diǎn)。

　　“在數(shù)據(jù)中心之外生成數(shù)據(jù)并連接到互聯(lián)網(wǎng)的所有東西都位于這個(gè)邊緣區(qū)域，包括家電、機(jī)器、汽車、路燈、家庭智能設(shè)備、渦輪機(jī)、機(jī)車、寵物和保健設(shè)備。”——SAS執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官 Oliver Schabenberger

　　當(dāng)今的技術(shù)已允許我們將一定的智能性和計(jì)算能力注入到邊緣設(shè)備中。但我們無法在邊緣充分分析數(shù)據(jù)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)邊緣設(shè)備都不具備足夠的計(jì)算和存儲(chǔ)資源來執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)邊緣分析任務(wù)。因此，許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在邊緣觀察數(shù)據(jù)，然后再將其轉(zhuǎn)移到云端進(jìn)行分析。

　　那么，您如何才能決定哪些東西運(yùn)行在邊緣、哪些運(yùn)行在云端呢?您必須酌情處理。

　　讓我們舉例說明。如果一輛智能汽車感應(yīng)到駕駛員的中風(fēng)病即將發(fā)作，您在這種情況下絕不能等待數(shù)據(jù)進(jìn)入云端接受分析、然后將信號(hào)返回至邊緣設(shè)備來指導(dǎo)正確行動(dòng)。云太過遙遠(yuǎn)，無法及時(shí)處理數(shù)據(jù)并做出響應(yīng)。正如Schabenberger所說，數(shù)據(jù)擁有到期日-如果數(shù)據(jù)在接受分析之前便已貶值或過期，您將為此付出慘重代價(jià)。

　　通過互聯(lián)網(wǎng)將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端還伴隨隱私、安全性和違法等其他問題。計(jì)劃掌控物聯(lián)網(wǎng)未來的任何人都需要權(quán)衡這些考慮。

　　可擴(kuò)展性和敏捷性

　　幸運(yùn)的是，云計(jì)算誕生已有時(shí)日，許多企業(yè)級(jí)資產(chǎn)已構(gòu)建完成，包括敏捷的、可用的、可擴(kuò)展的業(yè)務(wù)。當(dāng)您設(shè)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)的未來時(shí)，應(yīng)遍歷每一層并確保安全模型、數(shù)據(jù)模型及可管理性模型在每個(gè)階段都是一致的。

　　例如，假設(shè)您首先嘗試給40臺(tái)邊緣設(shè)備部署新服務(wù)并取得了成功。但是，當(dāng)您將新服務(wù)的覆蓋范圍從40臺(tái)設(shè)備擴(kuò)展到400臺(tái)設(shè)備時(shí)，會(huì)怎樣呢?如果您從一開始就通過可擴(kuò)展的方式定義了架構(gòu)，那么您將能夠順利實(shí)現(xiàn)這一飛躍。整個(gè)堆棧中每一層的每個(gè)元素都已準(zhǔn)備好迎接可靠、安全、可擴(kuò)展的服務(wù)交付。

　　請(qǐng)切記，您希望提取的商業(yè)價(jià)值的性質(zhì)將隨著時(shí)間的推移而發(fā)生改變。您在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)應(yīng)首先考慮到這個(gè)級(jí)別的可擴(kuò)展性。

　　IoT安全性

　　物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)對(duì)安全性提出了前所未有的嚴(yán)格要求。這意味著您在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)應(yīng)考慮到物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展?fàn)顩r。因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)世界中確保安全性與保障數(shù)據(jù)中心內(nèi)部安全完全是兩碼事。

　　我們以幫助管理城市交通的物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施為例。這種情況下，如果物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施在設(shè)置上出現(xiàn)安全漏洞，可能會(huì)造成嚴(yán)重影響。為避免潛在安全問題，您應(yīng)從一開始便將安全性構(gòu)建在基礎(chǔ)設(shè)施之中，因?yàn)槭潞笤賮硌a(bǔ)救就為時(shí)已晚了。

　　然而，物聯(lián)網(wǎng)安全性是一個(gè)很復(fù)雜的問題。首先，誰來負(fù)責(zé)物聯(lián)網(wǎng)安全性?例如，在聯(lián)網(wǎng)汽車環(huán)境中，安全性不會(huì)是任何一方的責(zé)任。Balasubramanian表示："我們?nèi)绾卧诓煌瑢用婧铜h(huán)節(jié)中的多個(gè)不同的相關(guān)方之間分配安全責(zé)任呢?這些都是需要考慮的重要事情。"

　　“未來十年，物聯(lián)網(wǎng)革命將大大改變電力、水利、農(nóng)業(yè)、交通運(yùn)輸、建筑業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、以及石油和天然氣等占到全球GDP近三分之二的所有其他工業(yè)領(lǐng)域。”——Timothy Chou 斯坦福大學(xué)講師兼作家

　　邊緣服務(wù)、全新業(yè)務(wù)模式及合作關(guān)系

　　現(xiàn)在，隨著終端的計(jì)算功率越來越大，網(wǎng)絡(luò)開始實(shí)施萬物互連并收集數(shù)據(jù)。通過從這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中提取洞察，許多企業(yè)均已提高了生產(chǎn)力和運(yùn)營效率。

　　For example，在風(fēng)力渦輪機(jī)行業(yè)，每臺(tái)渦輪機(jī)上均可通過400個(gè)傳感器來收集數(shù)TB甚至數(shù)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)有助于預(yù)測(cè)性機(jī)器維護(hù)和性能優(yōu)化工作。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是使用物聯(lián)網(wǎng)分析的另一個(gè)行業(yè)，可利用收集的數(shù)據(jù)來幫助農(nóng)民提高耕作的精準(zhǔn)度、減少對(duì)肥料和除草劑的使用。這種經(jīng)濟(jì)高效的方法可種植出更健康的農(nóng)作物。

　　來自物聯(lián)網(wǎng)的流數(shù)據(jù)能幫企業(yè)通過持續(xù)監(jiān)控來更好地了解其業(yè)務(wù)。這些數(shù)據(jù)可揭示出定期數(shù)據(jù)視圖望塵莫及的洞察，從而幫助企業(yè)構(gòu)建以客戶為中心的業(yè)務(wù)模式。但是，如想在未來充分利用物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值-同時(shí)滿足業(yè)務(wù)和客戶的需要-您需要建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)文化，從而真正利用數(shù)據(jù)獲取洞察。

　　物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展也為創(chuàng)建全新業(yè)務(wù)模式創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，為企業(yè)演變?yōu)樾畔⒐?yīng)商而不僅僅是硬件供應(yīng)商敞開了大門。這將改變企業(yè)的戰(zhàn)略方法。在這種環(huán)境下，企業(yè)需兼顧產(chǎn)品和服務(wù)才能取得成功。否則，很有可能錯(cuò)失巨大的機(jī)會(huì)，無法保持經(jīng)常性收入。

　　請(qǐng)勿忽視物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展基于復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施這一事實(shí)。各類供應(yīng)商需通力合作才能保持萬物的協(xié)同增效。軟件雖然是大腦，但卻無法兼顧物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的方方面面。在物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展中，硬件、中間件、網(wǎng)絡(luò)和其他組件都需要彼此兼容以發(fā)揮最大效力。

　　‍物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開邊緣計(jì)算

　　1. 邊緣計(jì)算與云計(jì)算結(jié)合催化物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用落地

　　邊緣計(jì)算與云計(jì)算互相協(xié)同，共同使能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：

　?、僭朴?jì)算聚焦非實(shí)時(shí)、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護(hù)、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮特長。

　?、谶吘売?jì)算聚焦實(shí)時(shí)、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更好地支撐云端應(yīng)用的大數(shù)據(jù)分析;反之，云計(jì)算通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化輸出的業(yè)務(wù)規(guī)則也可以下發(fā)到邊緣側(cè)，邊緣計(jì)算基于新的業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行業(yè)務(wù)執(zhí)行的優(yōu)化處理。

　　物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，萬物進(jìn)行互聯(lián)，手機(jī)、可穿戴設(shè)備以及附帶傳感器的智能設(shè)備正在呈爆發(fā)式增長。Business Insider的優(yōu)質(zhì)搜索服務(wù)“BI智能”預(yù)測(cè)，在2020年，企業(yè)和政府將有58億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會(huì)使用邊緣計(jì)算。隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷成熟，網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)大，更多設(shè)備加入網(wǎng)絡(luò)，海量的數(shù)據(jù)如何處理，需要從根源解決;網(wǎng)絡(luò)不斷的復(fù)雜化，網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)堵塞將給物聯(lián)網(wǎng)帶來不可估量的損失?，F(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)直接接入云的模式不再適用，邊緣計(jì)算將高效、及時(shí)并安全地地處理海量數(shù)據(jù)，將成為萬物互聯(lián)時(shí)代關(guān)注的重點(diǎn)。

　　2. 邊緣計(jì)算提高物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備處理效率

　　互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代業(yè)務(wù)要求產(chǎn)品開發(fā)、迭代不斷加速促使著IT基礎(chǔ)設(shè)施廣泛的云化，大量使用第三方API接口等，而在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，海量的設(shè)備數(shù)據(jù)上傳云端，再反饋于終端執(zhí)行，不僅浪費(fèi)了云端資源而還影響了數(shù)據(jù)處理效率。

　　對(duì)于有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理要求的場景，譬如智能駕駛，在監(jiān)測(cè)到障礙物時(shí)，如果無法智能化地決策，控制方向避開障礙物，而是先傳入云端再下發(fā)指令到車載終端的話，稍有延遲，就會(huì)導(dǎo)致事故的發(fā)生。再拿智能安防系統(tǒng)的攝像頭來講，美國部署了3000余萬個(gè)攝像頭，每周生成超過40億小時(shí)的海量視頻數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑贫藬?shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，不僅需要傳輸成本，更需要存儲(chǔ)成本。而這些數(shù)據(jù)信息如果能在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)就被存儲(chǔ)與處理，那將大大減少成本并提高設(shè)備處理效率。

　　如何利用現(xiàn)有資源對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提供緊急響應(yīng)以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾篩選。這就需要邊緣側(cè)根據(jù)相應(yīng)的“規(guī)則”進(jìn)行審核管理。例如新華三的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)就可以根據(jù)場景化需求，定制數(shù)據(jù)規(guī)則，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，避免大量數(shù)據(jù)傳向云端浪費(fèi)資源，并幫助云端騰出更多空間去處理更多的請(qǐng)求優(yōu)化資源調(diào)度。其推出的工業(yè)級(jí)網(wǎng)關(guān)IG550可為邊緣側(cè)提供多種業(yè)務(wù)接口，如RJ45、RS485、WiFi等，可擴(kuò)展支持Zigbee、BLE、3G/LTE、GPS、DIDO、HDMI、VGA等。開發(fā)者可以通過在已安裝的CentOS操作系統(tǒng)上靈活架設(shè)應(yīng)用程序，對(duì)邊緣側(cè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理，大大提高物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備工作效率。

　　3. 邊緣計(jì)算將重新定義“云-網(wǎng)-端”的關(guān)系

　　云端管理終端在物聯(lián)網(wǎng)的初級(jí)階段基本完成，而處于邊緣側(cè)的終端似乎僅僅是充當(dāng)被管理的角色。邊緣計(jì)算賦予終端簡單計(jì)算與存儲(chǔ)的能力，使其偶爾也“脫離”云端的管理，智能地控制自己的行為。

　　信息存儲(chǔ)從統(tǒng)一的云端分散到各個(gè)終端，由邊緣側(cè)進(jìn)行智能化處理后提取特征數(shù)據(jù)傳回云端。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將面臨新的挑戰(zhàn)與機(jī)會(huì)，在管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的同時(shí)，還要接受邊緣側(cè)的信息反饋與“容忍”邊緣側(cè)的自治。邊緣側(cè)針對(duì)某個(gè)類型的設(shè)備可以配備智能化網(wǎng)關(guān)形成邊緣側(cè)平臺(tái)及時(shí)響應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)請(qǐng)求，控制設(shè)備行為。炙手可熱的邊緣計(jì)算引來各巨頭爭相布局，例如霍尼韋爾公司在數(shù)字化工業(yè)的基礎(chǔ)上增加末端智能，有效解決工業(yè)數(shù)據(jù)調(diào)度的一致性與完整性問題;更有因特爾、思科、諾基亞等巨頭利用軟件解決方案實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的第一步。為滿足目前及未來的IT需求，越來越多的計(jì)算能力正在被分散到網(wǎng)路邊緣。

　　物聯(lián)網(wǎng)需要場景化的產(chǎn)品，從云端到終端的整體解決方案。在大連接以及云端市場成熟的背景下，邊緣側(cè)的計(jì)算能力將是物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值挖掘的最為重要的一環(huán)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)以及智慧城市等需要真正的低時(shí)延、高帶寬以及應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，這需要通過邊緣計(jì)算的不斷的成熟發(fā)展來解決。

　　做好準(zhǔn)備，把握機(jī)會(huì)

　　驅(qū)動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展的先進(jìn)技術(shù)現(xiàn)已存在。

　　“擺在我們面前的是千載難逢的機(jī)會(huì)，新技術(shù)將能幫助我們應(yīng)對(duì)性質(zhì)迥異的物聯(lián)網(wǎng)挑戰(zhàn)。我們現(xiàn)在有機(jī)會(huì)去了解物聯(lián)網(wǎng)、實(shí)現(xiàn)設(shè)備連通、收集大量數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)中獲取洞察、然后制定出合理的行動(dòng)計(jì)劃。這是一種看待世界的新方式。我們現(xiàn)在才剛剛開始品嘗物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展結(jié)出的碩果。”——斯坦福大學(xué)作家兼講師 Timothy Chou

　　邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)巨大 需做前瞻性布局

　　到2020年將有500億的終端和設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，除了邊緣設(shè)備與終端聯(lián)網(wǎng)最大的“異構(gòu)”特征之外，產(chǎn)品生命周期越來越短、個(gè)性化需求越來越高、全生命周期管理和服務(wù)化的趨勢(shì)越來越明顯，這些新趨勢(shì)都需要邊緣計(jì)算提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

　　邊緣計(jì)算需要IT(信息技術(shù))管理與OT(運(yùn)維/操作技術(shù))控制通過CT(通信技術(shù))連接走向融合。在物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)未定之前，邊緣計(jì)算又殺入圈內(nèi)，各層技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)之爭又會(huì)掀起一場血雨腥風(fēng)，但同時(shí)也是各家突破重圍的機(jī)遇。

　　作為相關(guān)企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)做出布局?構(gòu)建邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)便是集大成者的首選戰(zhàn)略，例如如何解決云端與邊緣側(cè)的調(diào)度問題、如何搭建邊緣設(shè)備的信息交流、商業(yè)模式構(gòu)建、特定協(xié)議設(shè)計(jì)等;新入局者也可以利用邊緣計(jì)算技術(shù)發(fā)展新的應(yīng)用，例如個(gè)人多設(shè)備協(xié)同應(yīng)用、車路協(xié)同等;當(dāng)然，將應(yīng)用規(guī)?；遣季终叩膿屨际袌鲋?。