物聯(lián)網(wǎng)這張有史以來(lái)最大的“網(wǎng)”正在悄然地改變著(zhù)我們的生活方式。我們更加喜歡將照片存入云端，而不是簡(jiǎn)單地放在手機內存；更喜歡在家連上WiFi，在戶(hù)外更愿意接入4G網(wǎng)絡(luò )；相比于繁瑣的購買(mǎi)信息的輸入，更愿意一鍵網(wǎng)購......

物聯(lián)網(wǎng)的存在，不止于改變人們日常的生活習慣，更是在創(chuàng )造新的“生態(tài)”環(huán)境。簡(jiǎn)言之，也就是將身邊的萬(wàn)物進(jìn)行互聯(lián)，將兩個(gè)毫無(wú)干系的“木頭”進(jìn)行相互連接。而哪些“物”應該對話(huà)，哪些“物”不能對話(huà)，需要設備間有判斷或計算的能力，邊緣計算便是這種能力的賦予者。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開(kāi)邊緣計算

（1）邊緣計算與云計算結合催化物聯(lián)網(wǎng)應用落地

邊緣計算指在靠近物或數據源頭的網(wǎng)絡(luò )邊緣側，融合網(wǎng)絡(luò )、計算、存儲、應用核心能力的開(kāi)放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿(mǎn)足行業(yè)數字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。

邊緣計算猶如人類(lèi)的神經(jīng)末梢，對簡(jiǎn)單的刺激進(jìn)行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

邊緣計算與云計算互相協(xié)同，共同使能行業(yè)數字化轉型：①云計算聚焦非實(shí)時(shí)、長(cháng)周期數據的大數據分析，能夠在周期性維護、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮特長(cháng)。②邊緣計算聚焦實(shí)時(shí)、短周期數據的分析，能更好地支撐云端應用的大數據分析；反之，云計算通過(guò)大數據分析優(yōu)化輸出的業(yè)務(wù)規則也可以下發(fā)到邊緣側，邊緣計算基于新的業(yè)務(wù)規則進(jìn)行業(yè)務(wù)執行的優(yōu)化處理。

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，萬(wàn)物進(jìn)行互聯(lián)，手機、可穿戴設備以及附帶傳感器的智能設備正在呈爆發(fā)式增長(cháng)。Business Insider的優(yōu)質(zhì)搜索服務(wù)“BI智能”預測，在2020年，企業(yè)和政府將有58億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設備會(huì )使用邊緣計算。隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)應用的不斷成熟，網(wǎng)絡(luò )不斷擴大，更多設備加入網(wǎng)絡(luò )，海量的數據如何處理，需要從根源解決；網(wǎng)絡(luò )不斷的復雜化，網(wǎng)絡(luò )延時(shí)、網(wǎng)絡(luò )堵塞將給物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)不可估量的損失?，F有的物聯(lián)網(wǎng)直接接入云的模式不再適用，邊緣計算將高效、及時(shí)并安全地地處理海量數據，將成為萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代關(guān)注的重點(diǎn)。

(2)邊緣計算提高物聯(lián)網(wǎng)設備處理效率

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代業(yè)務(wù)要求產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、迭代不斷加速促使著(zhù)IT基礎設施廣泛的云化，大量使用第三方API接口等，而在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，海量的設備數據上傳云端，再反饋于終端執行，不僅浪費了云端資源而還影響了數據處理效率。

對于有實(shí)時(shí)數據處理要求的場(chǎng)景，譬如智能駕駛，在監測到障礙物時(shí)，如果無(wú)法智能化地決策，控制方向避開(kāi)障礙物，而是先傳入云端再下發(fā)指令到車(chē)載終端的話(huà)，稍有延遲，就會(huì )導致事故的發(fā)生。再拿智能安防系統的攝像頭來(lái)講，美國部署了3000余萬(wàn)個(gè)攝像頭，每周生成超過(guò)40億小時(shí)的海量視頻數據。這些數據傳輸的云端數據中心進(jìn)行處理，不僅需要傳輸成本，更需要存儲成本。而這些數據信息如果能在網(wǎng)絡(luò )邊緣側就被存儲與處理，那將大大減少成本并提高設備處理效率。

如何利用現有資源對數據進(jìn)行預處理，提供緊急響應以及對數據進(jìn)行數據過(guò)濾篩選。這就需要邊緣側根據相應的“規則”進(jìn)行審核管理。例如新華三的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)就可以根據場(chǎng)景化需求，定制數據規則，對數據進(jìn)行預處理，避免大量數據傳向云端浪費資源，并幫助云端騰出更多空間去處理更多的請求優(yōu)化資源調度。其推出的工業(yè)級網(wǎng)關(guān)IG550可為邊緣側提供多種業(yè)務(wù)接口，如RJ45、RS485、WiFi等，可擴展支持Zigbee、BLE、3G/LTE、GPS、DIDO、HDMI、VGA等。開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在已安裝的CentOS操作系統上靈活架設應用程序，對邊緣側業(yè)務(wù)數據進(jìn)行計算處理，大大提高物聯(lián)網(wǎng)設備工作效率。

(3) 邊緣計算將重新定義“云-網(wǎng)-端”的關(guān)系

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

信息存儲從統一的云端分散到各個(gè)終端，由邊緣側進(jìn)行智能化處理后提取特征數據傳回云端。物聯(lián)網(wǎng)平臺將面臨新的挑戰與機會(huì )，在管理物聯(lián)網(wǎng)設備的同時(shí)，還要接受邊緣側的信息反饋與“容忍”邊緣側的自治。邊緣側針對某個(gè)類(lèi)型的設備可以配備智能化網(wǎng)關(guān)形成邊緣側平臺及時(shí)響應設備數據請求，控制設備行為。炙手可熱的邊緣計算引來(lái)各巨頭爭相布局，例如霍尼韋爾公司在數字化工業(yè)的基礎上增加末端智能，有效解決工業(yè)數據調度的一致性與完整性問(wèn)題；更有因特爾、思科、諾基亞等巨頭利用軟件解決方案實(shí)現邊緣計算的第一步。為滿(mǎn)足目前及未來(lái)的IT需求，越來(lái)越多的計算能力正在被分散到網(wǎng)路邊緣。

物聯(lián)網(wǎng)需要場(chǎng)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(chǎng)成熟的背景下，邊緣側的計算能力將是物聯(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、高帶寬以及應對海量數據的計算能力，這需要通過(guò)邊緣計算的不斷的成熟發(fā)展來(lái)解決。

邊緣計算實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)設備協(xié)同

(1)數百億的物聯(lián)網(wǎng)設備有多少需要邊緣計算？

邊緣計算作為一種小型數據中心，盡量靠近終端，便于提升訪(fǎng)問(wèn)速度和性能。而物聯(lián)網(wǎng)應用不斷地增長(cháng)刺激著(zhù)邊緣計算更多的需求，越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)設備需要邊緣計算。小到一個(gè)安防攝像頭，大到工業(yè)設備網(wǎng)關(guān)都需要邊緣計算來(lái)實(shí)現設備間的信息溝通與協(xié)同運作。

邊緣計算類(lèi)似于人類(lèi)的神經(jīng)末梢，對于簡(jiǎn)單的信息可以直接處理；對于復雜的信息則傳輸給云端（即大腦）。類(lèi)似于人類(lèi)對于簡(jiǎn)單處理的記憶，邊緣計算可以通過(guò)提取到的特征數據的上傳進(jìn)行追溯。正如所有人類(lèi)都需要神經(jīng)末梢式的應對一樣，所有物聯(lián)網(wǎng)設備未來(lái)都需要配備邊緣計算，這樣才能實(shí)現真正的萬(wàn)物相連。

無(wú)論是有實(shí)時(shí)數據需求的車(chē)載終端，還是高帶寬的海量數據傳輸，抑或者是聯(lián)網(wǎng)電梯以及高速運轉的波音飛機、高生產(chǎn)速率的流水線(xiàn)都需要邊緣計算的助力。從安全、預測維護、個(gè)性化服務(wù)等方面提高用戶(hù)體驗，完成設備智能化升級。

（2）邊緣計算幫助實(shí)現OT與IT深度融合

無(wú)論是德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是中國制造2025都在倡導信息技術(shù)與制造技術(shù)的融合。面對高時(shí)延、異構、海量連接等問(wèn)題，邊緣計算可提供實(shí)時(shí)處理、削減冗余數據等服務(wù)。以新華三為例，其工業(yè)級物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)可構建泛在化感知與控制應用服務(wù)平臺，再利用綠洲平臺進(jìn)行多元化的配置實(shí)現OT業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)進(jìn)展。邊緣計算的應急處理能力，使得機器安全性的得到保證，人機物集成的工作場(chǎng)景很容易實(shí)現，更加提高生產(chǎn)效率。

在工業(yè)領(lǐng)域，邊緣計算將自動(dòng)化控制與信息通信技術(shù)相互結合，形成智能化制造場(chǎng)景。正如施耐德、霍尼韋爾、通用電氣、西門(mén)子等工業(yè)巨頭紛紛引入IT技術(shù)來(lái)升級制造設備，提高生產(chǎn)效率。尤其是生產(chǎn)線(xiàn)上接入的移動(dòng)設備，會(huì )造成設備裝態(tài)的隨機變化，所以需要利用信息通信技術(shù)對設備進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )重組。而信息化技術(shù)的落地需要邊緣側網(wǎng)絡(luò )的與行業(yè)運維技術(shù)深度結合，才能推翻行業(yè)煙囪，實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通。

邊緣計算橫向發(fā)展通用計算能力，縱向整合垂直行業(yè)應用，是物聯(lián)網(wǎng)應用落地的催化劑。除工業(yè)流程控制場(chǎng)景早已涉及邊緣計算，智慧城市、智慧家庭智慧醫療等泛在場(chǎng)景已經(jīng)漸顯邊緣計算身影。

例如，無(wú)線(xiàn)家庭路由器的升級、城市各處部署無(wú)線(xiàn)接入點(diǎn)、生活購物出現無(wú)人值守結賬應用.....但是僅是邊緣智能不足以支撐完整的智慧場(chǎng)景的運營(yíng)，需要與云端協(xié)同并結合深刻的行業(yè)理解才能夠提供較高的服務(wù)質(zhì)量。比如新華三醫療場(chǎng)景的物聯(lián)網(wǎng)AP作為邊緣側智能化網(wǎng)關(guān)，可對醫療數據進(jìn)行篩選，對緊耦合連接的物聯(lián)網(wǎng)數據進(jìn)行封裝并發(fā)送，松耦合的連接不做數據的傳輸。其作為運維聯(lián)接的綠洲平臺利用公有云與私有云結合的服務(wù)模式，本地私有云可以對上傳數據進(jìn)行本地業(yè)務(wù)處理與本地存儲，并隨時(shí)調取邊緣側網(wǎng)關(guān)運行參數進(jìn)行及時(shí)維護管理。從而減少對公網(wǎng)鏈路的帶寬占用，在公網(wǎng)連接出現中斷時(shí)，實(shí)現本地自治。此外，我們到處可見(jiàn)的大量的共享單車(chē)也是邊緣計算的很好的應用案例。新華三正在建立Lora網(wǎng)絡(luò )，并配備智能化網(wǎng)關(guān)以及車(chē)載Lora+GPRS雙模通信模塊，結合綠洲平臺私有云的管理，解決共享單車(chē)存在解鎖慢、耗電快、數據不安全、定位不準的痛點(diǎn)。邊緣側的基站以及物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)等分布式的數據處理中心，將助力用戶(hù)體驗升級。

邊緣計算迎來(lái)IT服務(wù)的再拓展，成為數字化升級的契機。在物聯(lián)網(wǎng)布局中，通信廠(chǎng)商、數據服務(wù)提供商、芯片設計以及模塊制造商都已涉足或早已布局邊緣計算。邊緣計算或將提供數據運營(yíng)服務(wù)的新的商業(yè)模式，更好地將物聯(lián)網(wǎng)應用落地。

邊緣計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展機會(huì )巨大，需做前瞻性布局

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

邊緣計算需要IT(信息技術(shù))管理與OT（運維/操作技術(shù)）控制通過(guò)CT（通信技術(shù)）連接走向融合。在物聯(lián)網(wǎng)標準未定之前，邊緣計算又殺入圈內，各層技術(shù)的標準之爭又會(huì )掀起一場(chǎng)血雨腥風(fēng)，但同時(shí)也是各家突破重圍的機遇。

作為相關(guān)企業(yè)應當如何結合自身優(yōu)勢做出布局？構建邊緣計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)便是集大成者的首選戰略，例如如何解決云端與邊緣側的調度問(wèn)題、如何搭建邊緣設備的信息交流、商業(yè)模式構建、特定協(xié)議設計等；新入局者也可以利用邊緣計算技術(shù)發(fā)展新的應用，例如個(gè)人多設備協(xié)同應用、車(chē)路協(xié)同等；當然，將應用規?；遣季终叩膿屨际袌?chǎng)之道。

總結

智慧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，不僅需要高高在上的云更需要無(wú)所不在的邊緣計算。邊緣計算一方面采集數據信息，進(jìn)行預處理并提取特征數據傳輸給云端大腦，另一方面打通各系統平臺，使智能的IT系統可以游走于各OT之間，幫助各物聯(lián)網(wǎng)應用落地。無(wú)論從物聯(lián)網(wǎng)應用的使用效率、時(shí)間延遲還是安全考慮，邊緣計算都會(huì )是物聯(lián)網(wǎng)普及的關(guān)鍵所在。

來(lái)源：物聯(lián)網(wǎng)智庫

作者：周奧鴿