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探析物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的實際潛力

智能感知與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究所 ? 來源:cg ? 2018-12-10 14:04 ? 次閱讀

隨著物聯(lián)網(wǎng)越來越普遍,用例越來越多,某些應(yīng)用程序?qū)⑿枰獙崟r或接近實時的分析。而企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)卻無法單獨安裝在云上。

在聽到邊緣計算這個術(shù)語的之前,進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)研究是很困難的。因為在物聯(lián)網(wǎng)中有很多原始數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊界上處理,而數(shù)據(jù)源通常是在設(shè)備本身或邊緣網(wǎng)關(guān)上。盡管該主題看似簡單明了,但在物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算方面仍然存在很多困惑,包括它是什么,如何實現(xiàn)它以及它的殺手級應(yīng)用程序是什么,這都需要人們進(jìn)一步探索。

定義物聯(lián)網(wǎng)邊緣

在談邊緣計算時,不可避免地聽到霧計算。有人說這些術(shù)語是可以互換的,而另一些人則認(rèn)為邊緣是霧的一部分。

Deloitte Digital的物聯(lián)網(wǎng)首席技術(shù)專家Robert Schmid將此邊緣定義為機器旁邊的計算能力,而不是由其他人管理某些地方。他認(rèn)為霧遠(yuǎn)離機器本身,可能是在網(wǎng)關(guān)或者其他管理區(qū)。

他說:“有那么一點點雙關(guān)的意思,邊緣是什么,霧是什么。”“所以,我認(rèn)為關(guān)于邊緣的定義還需要再討論一下”

戴爾技術(shù)公司的IoT和邊緣計算首席技術(shù)官Jason Shepherd認(rèn)為霧太過抽象,并且通常會將邊緣與物理位置聯(lián)系起來。

“我向人們描述它的方式是邊緣計算應(yīng)盡可能接近需要它的用戶,”他說。對于電信公司來說,這可能位于手機信號塔的底部。在工廠車間,它應(yīng)該在生產(chǎn)線上。對于汽車制造商來說,它就在汽車本身。“如果人們想談?wù)撿F,那就是邊緣和網(wǎng)絡(luò),以及不在云范圍內(nèi)的事物。”

如何執(zhí)行物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算

Forrester Research的分析師Chris Gardner說:“目前的狀態(tài)有點瘋狂。” “有很多很好的用例,但是沒有一套完整的架構(gòu)和管理標(biāo)準(zhǔn)。”

但很多公司已經(jīng)準(zhǔn)備好解決物聯(lián)網(wǎng)加邊緣的方案。當(dāng)今物聯(lián)網(wǎng)市場中的大型參與者提供的許多邊緣策略都包括在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中部署操作微服務(wù)的容器,該系統(tǒng)可能是傳感器本身,連接傳感器的邊緣網(wǎng)關(guān),微型模塊化數(shù)據(jù)中心或者電信公司的基站。

對于思科而言,這些微服務(wù)使用專有的IOx,該物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品管理副總裁Vikas Butaney說道,“該IOx有兩個級別。首先,它允許組織在物聯(lián)網(wǎng)邊緣網(wǎng)關(guān)和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中托管微服務(wù)。其次,使用Cisco Kinetic,它有助于處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并在邊緣創(chuàng)建邏輯的規(guī)則。”

戴爾以及其他一些公司,包括英特爾三星和VMware等大型公司,以及FogHorn Systems,Striim和Canonical等行業(yè)參與者,都選擇了由Linux基金會支持的開源EdgeX Foundry。

“將EdgeX視為一個框架,”戴爾的Shepherd說。“這個框架有一些API,這些API綁定了一些開源和供應(yīng)商無關(guān)的內(nèi)容。插入到框架中的每個微服務(wù)都可以引用這些API,無論這些微服務(wù)是專有的還是開放的。”

其他開源選項也可用。例如,EdgeX位于應(yīng)用程序?qū)樱_源Akraino Edge Stack也會涉及基礎(chǔ)架構(gòu)層的API。

Shepherd將這些框架等同于物聯(lián)網(wǎng)的“管道”。

“這不是與你競爭在哪里賺錢,”他說。“你可以通過“-ities”賺錢——可管理性、安全性、可用性和連通性。但你不能從中間的管道中賺錢,這就是為什么我們試圖通過事實上的開放標(biāo)準(zhǔn)來使之標(biāo)準(zhǔn)化。”

然而,Gardner說,在專有和開源之間進(jìn)行選擇比在邊緣平臺和用例之間進(jìn)行匹配更不重要。

“例如,IOx已經(jīng)被證明可以在某些制造場景中使用,”他說。“如果我是一家制造公司,我想知道哪些架構(gòu)適合公司。我會采用一些已有的架構(gòu),因為這些架構(gòu)的一些缺點可能已經(jīng)得到解決了,或者至少在之前的實現(xiàn)中被討論過。畢竟引用先前的技術(shù)從來不是壞事。”

今天邊緣計算的真實狀態(tài)

IDC預(yù)測,到2019年,IoT設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中,至少有45%將在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行存儲,分析和處理。

但我們是否接近物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算真實狀態(tài)?

“邊緣現(xiàn)在很普遍,”Gardner說,“新的做法是利用當(dāng)?shù)刭Y源,以新的方式提高物聯(lián)網(wǎng)和移動技術(shù)。” 他補充說,例如一個足球俱樂部在球場上用信標(biāo)來確定哪些球衣可以根據(jù)球迷的位置向球迷推銷。 - 這個用例在十年前是不可能的。

在Deloitte,Schmid發(fā)現(xiàn)其近80%的客戶項目都包含邊緣組件,因為向云發(fā)送數(shù)據(jù)是不可行的。

Schmid提供了在鍍鋅廠防火示例。因為每次將物體浸入鍍鋅鍋時都會發(fā)生火災(zāi),所以防火和檢測并不像在本地五金店安裝煙霧報警器那么簡單。“有些火災(zāi)可能會被誤檢,”他說。“而且還沒有足夠的時間等待從云端發(fā)回的檢測結(jié)果。這是一個簡單的延遲示例。”

在另一個例子中,Schmid描述了一個制造工廠,在工廠的機器和傳感器上收集的大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)需要額外的計算能力才能傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行分析,然后根據(jù)分析結(jié)果生成機器學(xué)習(xí)模型,最后將結(jié)果推回原處。

思科的Butaney討論了一個中型城市交通的部署和管理,該城市部署了IOx和Kinetic來管理其交叉路口和車隊。“想象一下,這座城市有1,500個交叉路口和12名IT人員,”他說。“他們有1,500輛警車和消防車需要管理。在這種情形下就要考慮:你如何讓它易于部署和管理?” 他補充說,大規(guī)模觀察是至關(guān)重要的。

但是,這些示例并不一定意味著物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算已準(zhǔn)備好迎接黃金時段。

“這不是一蹴而就的,但每個人都需要做好部署邊緣計算的準(zhǔn)備。”Butaney說。“我認(rèn)為客戶的需求非常基本,而且非常重要。我們可以將機器學(xué)習(xí)和更復(fù)雜的邊緣計算模型等內(nèi)容構(gòu)建到這些設(shè)備中。”

物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的殺手級應(yīng)用

當(dāng)然,邊緣計算也是有其商業(yè)價值的,即使它還沒有得到充分的充實。它處于動作發(fā)生的邊緣,因此很容易理解為什么某些物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序需要在邊緣進(jìn)行處理。從延遲到帶寬再到安全,物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算都很有意義。

但什么是殺手級應(yīng)用?

在Gardner看來,現(xiàn)在還沒有。但他在交通運輸中看到了有趣的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算用例,例如通過觀察火車車廂和公共汽車上的傳感器數(shù)據(jù),可以監(jiān)控貨運和行李托運。在能源公司的公用事業(yè)中,監(jiān)測鉆機的溫度和振動,以確保工人的安全。他還看到了各種客戶體驗的應(yīng)用程序,例如,在具有增強和虛擬現(xiàn)實的零售中,以及在娛樂場所中,邊緣計算可以增強粉絲視覺體驗。

Shepherd表示,他認(rèn)為計算機視覺是殺手級應(yīng)用,處理接近源的圖像的數(shù)據(jù),并且只回溯有意義的數(shù)據(jù)是非常有價值的。他還看到邊緣計算在制造質(zhì)量控制和自動駕駛中的計算機視覺用例的增加,以及它在能源和運輸中的應(yīng)用。他還認(rèn)為,物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算將在零售和醫(yī)療保健領(lǐng)域使用頻率上升,從而影響到其首要目標(biāo):人。

“每個人真正想要的是推動全新的收入流和客戶體驗,”他補充道。

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原文標(biāo)題:物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算:實際潛力是什么?

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