隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和系統(tǒng)數(shù)量的增長(zhǎng)，對(duì)高效數(shù)據(jù)處理的需求也在增長(zhǎng)——而且是實(shí)時(shí)的。智能邊緣計(jì)算在這里可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。但這種方法將如何發(fā)揮作用？

物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 和未來(lái)系統(tǒng)的智能架構(gòu)需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是智能的，因?yàn)樗鼈兙哂袃?nèi)置的監(jiān)控和傳感功能，并且可以同時(shí)從為設(shè)備聚合的其他來(lái)源檢索傳感器數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常具有第二個(gè)“智能”部分——即設(shè)備外部的分布式“智能”。它可以分析有關(guān)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控的事件的信息，并可以訪問（分析的）數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)世界中智能和計(jì)算能力的第二部分外包給邊緣服務(wù)器，每個(gè)邊緣服務(wù)器都專用于特定目的。此外，與工業(yè) 4.0 相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 將在未來(lái)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)必須實(shí)時(shí)處理并安全傳輸。像數(shù)據(jù)中心這樣的中央倉(cāng)庫(kù)不能僅僅因?yàn)樗鼈兊奈恢煤投它c(diǎn)位置之間的距離而做到這一點(diǎn)。這就是邊緣計(jì)算的用武之地。

邊緣計(jì)算

典型的邊緣計(jì)算范式架構(gòu)由 4 個(gè)不同的層組成。這些是物聯(lián)網(wǎng)、邊緣和云設(shè)備和傳感器以及應(yīng)用程序。在此層次結(jié)構(gòu)之上，云繼續(xù)在執(zhí)行集中式數(shù)據(jù)處理和分析方面發(fā)揮重要作用，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、其他人工智能應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

邊緣計(jì)算在智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的作用是在靠近物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)邊緣對(duì)來(lái)自云服務(wù)的下游數(shù)據(jù)和來(lái)自萬(wàn)物互聯(lián)設(shè)備的上游數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。算法的資源密集型訓(xùn)練可以在云端完成，然后分發(fā)到邊緣，將較輕的功能外包出去。

在中間，邊緣計(jì)算充當(dāng)?shù)乩砩戏稚⒌膽?yīng)用程序的區(qū)域中心，其中很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)處理工作在各種類型的設(shè)備上執(zhí)行，這些設(shè)備可能是微型數(shù)據(jù)中心、路由器或基站。

所有帶有從用戶和環(huán)境收集數(shù)據(jù)的傳感器的設(shè)備（例如攝像頭、溫度和光傳感器、智能手機(jī)、筆記本電腦或車輛中的后視攝像頭）都必須能夠與邊緣層的設(shè)備和應(yīng)用程序通信，這需要兼容性和標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議。

今天這種邊緣技術(shù)成功的關(guān)鍵是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在所有行業(yè)和日常生活各行各業(yè)的大量增加。

智能邊緣

特殊芯片與人工智能功能相結(jié)合，打造智能邊緣。圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)等用例縮短并加速了決策過程。重要的是，智能邊緣也是 Cloud AI 的補(bǔ)充，對(duì)邊緣做出快速反應(yīng)并在云端進(jìn)行學(xué)習(xí)。算法的資源密集型訓(xùn)練可以在云端完成，然后分發(fā)到邊緣，更簡(jiǎn)單的功能可以快速響應(yīng)來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展速度與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，不僅可以在服務(wù)器、智能手機(jī)、家庭設(shè)備和企業(yè)軟件上看到，還可以在每輛車、每棟建筑、每臺(tái)醫(yī)療設(shè)備上看到。您正在迅速達(dá)到人工智能在日常生活中變得不可或缺的地步。智能應(yīng)用無(wú)處不在，AIaaS（人工智能即服務(wù)）和 KI API 正在醫(yī)療保健和物流等行業(yè)取得進(jìn)展。

結(jié)合網(wǎng)絡(luò)邊緣的 5G，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能傳感器應(yīng)用的使用將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這不僅會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，而且還會(huì)引發(fā)對(duì)可執(zhí)行應(yīng)用程序的日益增長(zhǎng)的需求，這些應(yīng)用程序可以在不到一毫秒的時(shí)間內(nèi)控制支持物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備。智能邊緣結(jié)合了高計(jì)算能力、人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和高級(jí)連接。

邊緣業(yè)務(wù)

邊緣計(jì)算涵蓋了許多技術(shù)領(lǐng)域，包括信息和通信技術(shù)，以及眾多的工業(yè)領(lǐng)域，以及軟硬件平臺(tái)、數(shù)據(jù)聚合、芯片、傳感器和許多工業(yè)應(yīng)用。因此，邊緣計(jì)算有望在許多不同應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。在邊緣計(jì)算技術(shù)與 5G 相結(jié)合的推動(dòng)下，服務(wù)創(chuàng)新和新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，如企業(yè)對(duì)企業(yè) (B2B) 和企業(yè)對(duì)消費(fèi)者 (B2C)，前景非常看好。主要是由于非常低的延遲、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和管理以及本地內(nèi)容緩存等特性。因此，對(duì)技術(shù)特性進(jìn)行了深入討論，

邊緣計(jì)算的商業(yè)模式將不僅限于用戶使用的服務(wù)和設(shè)備，還將擴(kuò)展到生成的數(shù)據(jù)。在這里，相關(guān)方向數(shù)據(jù)所有者請(qǐng)求用戶數(shù)據(jù)，云中心或邊緣數(shù)據(jù)所有者將處理后的結(jié)果返回給相關(guān)方。這樣，商業(yè)模式正在從單一的用戶中心關(guān)系向多方中心用戶關(guān)系轉(zhuǎn)變。環(huán)境中的開放問題之一是多方面的邊緣計(jì)算商業(yè)模式的發(fā)展和現(xiàn)有云計(jì)算商業(yè)模式的擴(kuò)展。

邊緣計(jì)算中的安全和隱私

邊緣計(jì)算將為創(chuàng)新開辟許多新機(jī)會(huì)，并擴(kuò)展現(xiàn)有的基于云的解決方案。為了充分發(fā)揮潛力并獲得廣泛認(rèn)可的解決方案，重點(diǎn)放在保護(hù)系統(tǒng)組件和確保用戶和組織數(shù)據(jù)的保護(hù)上。

由于邊緣計(jì)算的重要性日益增加，盡早識(shí)別潛在威脅并實(shí)施解決方案非常重要。由于特定屬性——例如異構(gòu)性、低延遲、巨大的通信速度、位置感知、空間分布和移動(dòng)性——可能無(wú)法直接使用當(dāng)前可用的云安全和隱私工具、邊緣計(jì)算方法。雖然這些問題中的一些可以用現(xiàn)有的安全方案解決，但由于上述邊緣處理的特殊性，出現(xiàn)了新的問題。

觀點(diǎn)

邊緣計(jì)算是當(dāng)前技術(shù)趨勢(shì)中最熱門的話題之一。更受關(guān)注的是結(jié)合邊緣計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序，以在不同行業(yè)（從移動(dòng)和聯(lián)網(wǎng)家庭到安全、監(jiān)控和汽車）實(shí)現(xiàn)新型用戶體驗(yàn)和新機(jī)遇。

事實(shí)上，應(yīng)該考慮到邊緣計(jì)算的安全和隱私解決方案仍處于開發(fā)的早期階段，因此需要付出相當(dāng)大的努力來(lái)分析和應(yīng)對(duì)潛在的挑戰(zhàn)。