近年來,物聯(lián)網(wǎng)極大地激發(fā)了人們對邊緣計算主題的興趣。
事實(shí)上,邊緣計算對于釋放物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的不斷增加的數(shù)據(jù)量的潛力寄予厚望。到2025年,這一數(shù)字預(yù)計將達(dá)到73.1ZB,但要從中提取價值,需要分別對數(shù)據(jù)流進(jìn)行有效的分配、管理和分析。在這里,邊緣設(shè)備可能會有所幫助。
統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,邊緣計算已經(jīng)在大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中以這樣或那樣的方式使用。除了路由器和防火墻之外,邊緣計算還允許執(zhí)行智能自動化和預(yù)測性維護(hù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)生命周期,從而降低成本。盡管智能邊緣是一種新應(yīng)用,但已經(jīng)可以仔細(xì)研究其在工業(yè)、交通、醫(yī)療保健和其他常見的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案中的表現(xiàn),以充分利用。本文指出了哪些環(huán)境需要邊緣計算、哪些物聯(lián)網(wǎng)+邊緣串聯(lián)最有前途,以及如何在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中有效地分配工作負(fù)載。
邊緣設(shè)備在企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案中的地位
企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的傳統(tǒng)架構(gòu)假設(shè)數(shù)據(jù)是從物體收集的,例如傳送帶上的產(chǎn)品或車間的設(shè)備;然后將其傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行進(jìn)一步處理和分析。在這樣的系統(tǒng)中,邊緣設(shè)備以傳統(tǒng)方式使用——通過網(wǎng)絡(luò)分發(fā)數(shù)據(jù)并控制網(wǎng)絡(luò)流量。路由器、防火墻、多路復(fù)用器和交換機(jī)都屬于此類設(shè)備,后者允許企業(yè)連接到工業(yè)設(shè)備。一般來說,它們允許在整個企業(yè)范圍內(nèi)建立物聯(lián)網(wǎng),無論其位置如何。
為了物聯(lián)網(wǎng)自動化解決方案,人工智能在云端生成的想法被發(fā)送回現(xiàn)場以引發(fā)一些行動。當(dāng)然,這種方法缺乏速度和吞吐量,這對于廣泛分布式架構(gòu)和需要處理的大量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。這就是智能邊緣設(shè)備發(fā)揮作用的地方,負(fù)責(zé)處理、分析和操作。其優(yōu)勢體現(xiàn)在其與數(shù)據(jù)源的接近度上,使其能夠通過向其委托一些基本的決策憑證來減少延遲。
終端設(shè)備。智能傳感器和執(zhí)行器、可穿戴設(shè)備、攝像頭和其他傳感設(shè)備盡可能靠近物體。其計算能力因尺寸緊湊而受到限制。
物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)只允許有潛在價值的信息到達(dá)云端。這是物與云之間的橋梁:執(zhí)行聚合、預(yù)處理、過濾數(shù)據(jù)、驗證其真實(shí)性以及清理原始數(shù)據(jù)。其還為現(xiàn)場設(shè)備提供管理,確保自動化的分布式架構(gòu)。
邊緣服務(wù)器是在邊緣進(jìn)行大量計算的環(huán)境的總稱。物理服務(wù)器、筆記本電腦、嵌入式系統(tǒng)或片上系統(tǒng)都可以接管這一功能。這一類別近年來引起了特別關(guān)注,因為其允許在整個系統(tǒng)中重新分配計算負(fù)載,并引入人工智能(AI)。
因此,當(dāng)將某些負(fù)載放置在邊緣時,系統(tǒng)可以節(jié)省與云的通信時間,從而可以快速響應(yīng)現(xiàn)場情況。此外,由于數(shù)據(jù)不會超出本地存儲,因此還提供了更高的可用性、可靠性以及安全性。為了使此配置具有成本效益,重要的是不要讓云超載。
企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案最有前途的邊緣計算應(yīng)用
云混合+邊緣
由于混合云的主要價值揭示了在不同環(huán)境之間轉(zhuǎn)移工作負(fù)載的機(jī)會,因此將此類基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展到邊緣解決方案看起來盡可能自然。通過連接邊緣設(shè)備,在如何優(yōu)化工作負(fù)載方面出現(xiàn)了更多選項。這允許在系統(tǒng)發(fā)生故障時具有成本效益的可擴(kuò)展性和更高的阻力。在混合環(huán)境中,邊緣組件為整個系統(tǒng)提供了額外的靈活性,而云組件則增加了分布式資產(chǎn)之間的一致性。
當(dāng)涉及到在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中循環(huán)的大量數(shù)據(jù)時,可以通過將實(shí)時計算置于邊緣來獲得更多價值,而無需進(jìn)行云計算深度分析。同時,云端可以作為管理中心,為整個系統(tǒng)提供透明度。如果出現(xiàn)問題,也不用為每個節(jié)點(diǎn)求助專家,因此混合云+邊緣串聯(lián)可以提高可控性。Micro Shift等開源項目有助于將Kubernetes等關(guān)鍵任務(wù)平臺擴(kuò)展到邊緣,并保持一致。
邊緣計算+人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)
將人工智能引入邊緣越來越受歡迎,因為邊緣計算可以克服對云計算的速度限制。有時,這是實(shí)現(xiàn)人工智能物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的唯一方法,因為互聯(lián)網(wǎng)連接可能不可用,或者需要提高數(shù)據(jù)安全性。無論如何,其擴(kuò)展了在現(xiàn)場處理原始數(shù)據(jù)的可能性,這對于時間緊迫的自動化解決方案和高度分布式系統(tǒng)是不可或缺的。將云計算納入這條鏈不僅耗時且成本高昂,因為其需要互聯(lián)網(wǎng)通道帶寬、流量、額外能源等形式的大量資源。例如,在煉油廠處理來自傳感器的信息每天產(chǎn)生超過1tb的原始數(shù)據(jù),這需要過多的資源來以處理。
應(yīng)用于邊緣設(shè)備的人工智能算法帶來了新的用例,如遠(yuǎn)程監(jiān)控、預(yù)測性維護(hù)以及高級自動化。部署在邊緣的機(jī)器視覺也繼續(xù)獲得動力。但無論如何,在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中實(shí)施人工智能需要云和邊緣之間的合作。人工智能的訓(xùn)練仍然在云端進(jìn)行,因為我們需要過多的計算能力來進(jìn)行這項操作,而部署則設(shè)置在邊緣。這種模式的日益成功讓我們可以談?wù)撊斯の锫?lián)網(wǎng)(AIoT)。
邊緣計算+5G
邊緣和5G的結(jié)合有望增強(qiáng)邊緣計算的主要優(yōu)勢——最大限度地接近實(shí)時地執(zhí)行操作。到目前為止,我們還不能談?wù)撍谕?毫秒響應(yīng),但5G已經(jīng)比LTE1快16倍。這種速度使得多種應(yīng)用可以輕松部署在云端,例如機(jī)器人的實(shí)時監(jiān)控、無人機(jī)控制、自動駕駛車輛,甚至遠(yuǎn)程MRP服務(wù)和手術(shù)。20 Gbps的峰值數(shù)據(jù)傳輸速率能夠創(chuàng)建增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用并處理大量數(shù)據(jù),例如4k視頻。
一般來說,5G允許企業(yè)部署更低功耗的邊緣設(shè)備,同時提供更高的計算能力。此類網(wǎng)絡(luò)的帶寬允許連接的設(shè)備數(shù)量比通過4G或LTE技術(shù)多100倍!這樣的能力為物聯(lián)網(wǎng)最不可思議的應(yīng)用開辟了道路,比如黑暗工廠。
邊緣計算上的能量收集
隨著企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的擴(kuò)展,設(shè)備供電問題也隨之出現(xiàn),因為傳感器和其他邊緣設(shè)備可以在無線或網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍之外運(yùn)行,以覆蓋整個監(jiān)控表面。所幸,能量收集技術(shù)正在不斷進(jìn)步,為不同的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供不同的能量收集技術(shù),這將顯著延長低功耗設(shè)備的電池壽命。例如,基于太陽能或振動的能量收集系統(tǒng)應(yīng)用于內(nèi)置汽車設(shè)備,用于汽車與基礎(chǔ)設(shè)施的通信,而光或熱能傳感器的能量收集源被成功用于工作場所自動化。在最新的發(fā)展中,我們可以看到使用環(huán)境光能量的自主NB-IoT模塊。該解決方案基于太陽能電池和具有MPPT功能的PMIC。
將邊緣計算引入企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的建議:
邊緣基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)足夠成熟,可以創(chuàng)建復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,并在云和邊緣之間平衡分配計算能力。
將云基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展到邊緣對實(shí)時操作很有意義,因為其可以最大限度地減少延遲。此類基礎(chǔ)設(shè)施中的云服務(wù)器提高了透明度并增強(qiáng)了資產(chǎn)控制。
在創(chuàng)建企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案時,重要的是從一開始就預(yù)見邊緣組件,然后能夠增加其優(yōu)勢,包括在人工智能的幫助下。
訓(xùn)練模型需要重型硬件,因此最好在云端訓(xùn)練人工智能,并在邊緣部署完成的模型。
擴(kuò)展物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施需要優(yōu)化邊緣資源。能量收集技術(shù)的引入在這里可能是有益的。
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