邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的機遇分析

（文章來源：網(wǎng)絡(luò)整理）

目前，物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)得到大量部署，邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中也蘊含著諸多研究機遇。下面就讓來小編帶大家一起看看。

標(biāo)準(zhǔn)化是一項新技術(shù)被成功推廣必不可少的步驟，它記錄了多個參與者之間的共識，并定義了特定行業(yè)的自愿特性和規(guī)則。標(biāo)準(zhǔn)化有助于將用戶從眾多繁雜瑣碎的概念中抽離出來，使系統(tǒng)中的核心部分得以高效地創(chuàng)新和發(fā)展。更重要的是，標(biāo)準(zhǔn)化可以建立用戶對產(chǎn)品、服務(wù)和系統(tǒng)的信任，使技術(shù)更容易被市場所接受。

為了加速邊緣計算落地，使得邊緣計算可以被公開訪問，必須定義所有相關(guān)方的責(zé)任、關(guān)系和風(fēng)險。具體來說，需要從擁有邊緣節(jié)點的公共和私人組織等傳統(tǒng)利益相關(guān)者的角度出發(fā)，清晰地表達使用邊緣節(jié)點的法律、社會和倫理責(zé)任。邊緣設(shè)備接入，邊緣計算作為物理世界到數(shù)字世界的橋梁。涉及海量終端設(shè)備的接入和邊緣節(jié)點的管理，是海量實時數(shù)據(jù)采集、匯聚、集成和處理的第一關(guān)卡。由于終端設(shè)備來源于不同生產(chǎn)商，有不同的數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、傳輸協(xié)議以及底層平臺，需要統(tǒng)一設(shè)備接入標(biāo)準(zhǔn)來應(yīng)對這些異構(gòu)的終端設(shè)備。

一個良好的框架或計算服務(wù)可以大大提高應(yīng)用開發(fā)者的開發(fā)效率，從而改善平臺的用戶生態(tài)。在傳統(tǒng)的云計算中，現(xiàn)有的編程模型（如MapReduce）為了提高程序員的開發(fā)效率，通常隱藏了底層的數(shù)據(jù)流傳輸、程序并行、任務(wù)執(zhí)行順序等細節(jié)。這類高度抽象的編程語言或框架使得云計算平臺的應(yīng)用開發(fā)變得更加高效，但是卻不適用于邊緣計算的場景，因為不同邊緣節(jié)點執(zhí)行的任務(wù)通常種類也不同。例如，無人車的車載芯片需要對傳感器的數(shù)據(jù)進行實時處理；用于公共安全的攝像頭會產(chǎn)生大量的圖像處理請求。

與大型服務(wù)器不同，由于硬件資源的限制邊緣設(shè)備通常難以支持大型軟件的運行。例如Apache Spark若要獲得較好的運行性能，至少需要8核的CPU和8GB的內(nèi)存，這對于大部分邊緣節(jié)點來說幾乎是不可能實現(xiàn)的。因此，需要針對資源受限的邊緣設(shè)備設(shè)計輕量級的庫和內(nèi)核，以使得邊緣節(jié)點的性能足以運行一些數(shù)據(jù)分析工具。此由于邊緣設(shè)備、邊緣節(jié)點的異構(gòu)性，還需要設(shè)計相應(yīng)的策略測試這些設(shè)備的性能，使其計算資源得到充分發(fā)揮。

由于邊緣節(jié)點的異構(gòu)及資源受限的特性，在邊緣節(jié)點上部署的系統(tǒng)需要具有快速部署、快速啟動資源隔離等特點。傳統(tǒng)的LXC、KVM、XEN等虛擬化技術(shù)不能完全覆蓋所有邊緣設(shè)備的底層差異甚至不能應(yīng)用到所有硬件。目前較為理想的方案是使用Docker的容器技術(shù)。容器可以看作一個裝有一組特定應(yīng)用的虛擬機，它直接利用了宿主機的內(nèi)核，抽象層比虛擬機更少，更加輕量化，啟動速度更快。將容器作為邊緣節(jié)點上的輕量級虛擬化技術(shù)的方案目前還處在起步階段。仍需要進行大量的研究。

邊緣計算通過靠近數(shù)據(jù)源和用戶部署智能化邊緣節(jié)點，可提供滿足用戶不同質(zhì)量需求的可靠服務(wù)，特別是能滿足延遲敏感、實時性要求高的服務(wù)需求邊緣計算在自動駕駛、5G、VR/AR、內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)、車聯(lián)網(wǎng)、智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）、工業(yè)制造等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的先驅(qū)應(yīng)用包括家庭控管自動化和家用電子產(chǎn)品領(lǐng)域。目前，市場上已有多種智能家居應(yīng)用，其范圍從簡單的恒溫傳感器到復(fù)雜的自動化系統(tǒng)，如智能照明、清潔和家庭娛樂系統(tǒng)。智能家居產(chǎn)品和應(yīng)用的多樣化，使得智能家居網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大。傳統(tǒng)方式下，由于家庭里往往沒有公網(wǎng)IP地址，要實現(xiàn)對家居設(shè)備遠程操控，必須通過云端的輔助來打通內(nèi)網(wǎng)外網(wǎng)的連接壁壘。用戶通過手機APP便攜管理家居設(shè)備，其實是請求云端去修改各設(shè)備的狀態(tài)信息，云端再將指令下發(fā)到對應(yīng)的智能設(shè)備。在這種模式下，所有家居設(shè)備的數(shù)據(jù)均需要上傳至云端進行集中式處理和存儲。在網(wǎng)絡(luò)帶寬受限，網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下，大量數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致的端到端延遲將嚴重影響用戶體驗。

而邊緣計算能給智能家居提供很好的支撐。一方面，邊緣計算可以利用專用可靠的本地服務(wù)來處理室內(nèi)家居應(yīng)用產(chǎn)生的大量網(wǎng)絡(luò)流量，在家庭區(qū)內(nèi)進行智能設(shè)備相關(guān)任務(wù)處理以及相關(guān)應(yīng)用的升級更新，并與云端協(xié)同智能高效管理家居設(shè)備，提供高可靠、低延遲的服務(wù)。另一方面，邊緣計算可以將家庭數(shù)據(jù)處理推送至家庭內(nèi)部網(wǎng)關(guān)，并增加安全訪問策略，減少家庭數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，提升智慧家庭的安全性。目前，國外主流互聯(lián)網(wǎng)廠商紛紛對智能家居領(lǐng)域展開爭奪，推出多款產(chǎn)品。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)從家庭發(fā)展到社區(qū)，甚至是城市規(guī)模的應(yīng)用。智能城市中產(chǎn)生的巨大物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣進行理想的處理，從而提供低延遲和位置感知服務(wù)，例如，城市中的各個攝像機可以將視頻流傳送到邊緣服務(wù)器以進行實時處理和異常檢測。多個邊緣服務(wù)器之間的協(xié)作則可以用來處理需要按地理分布的數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，例如，醫(yī)療保健的應(yīng)用程序需要與來自醫(yī)院、藥房、保險、物流和政府等多個領(lǐng)域的實體協(xié)作。2018年9月，美國科羅拉多斯普林斯市（Colorado Springs）開始啟用槍擊檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)來檢測槍擊，并在快速確定槍擊位置后通知警方。

隨著車載應(yīng)用的日益豐富，汽車連接網(wǎng)絡(luò)的需求愈發(fā)強烈，使其從簡單的出行或運輸工具逐步演變成一個智能互聯(lián)的計算系統(tǒng)。為了讓汽車變得更加安全可靠和高效友好，機器視覺及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)被廣泛應(yīng)用于車內(nèi)的信息系統(tǒng)，比如輔助剎車、防撞系統(tǒng)、車載娛樂系統(tǒng)等。2016年英特爾（Intel）的一份報告顯示，一輛自動駕駛車輛一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為4TB，這些數(shù)據(jù)如果均上傳至云端處理，必然無法滿足車載復(fù)雜應(yīng)用的低延遲需求。因此需要將汽車作為一個邊緣計算節(jié)點進行本地計算和存儲，減少延遲。汽車不是一個孤立的個體，車與車、車與道路有著密切聯(lián)系。
（責(zé)任編輯：fqj）