以往在構建物聯網局域網系統時，為了方便考慮，在云端進行數據處理和分析已經成了常識。但是這種做法已經無法應對現在的情況。

在物聯網中邊緣計算的必要性

想要獲取數據就要增加連接的設備數量，提高從傳感器采集數據的記錄（獲取）頻率，不斷實時化，所以數據量呈飛躍性增長。要對采集到的數據進行實時處理和分析，還要迅速向工廠的設備進行反饋。例如，從工廠設備上傳的流數據在工廠內實時解析，可以在檢測到異常后馬上控制機器，淘汰不良品。

而另一方面，工廠的運行信息、病癥和給藥信息等醫院掌握的個人隱私等安全數據不想對外公開，仍然希望存放在本地。

針對這種狀況，邊緣計算的功能被提出并安裝。這是在網絡的此端（近物一端），使用存在于此端和終端設備之間的電腦資源進行中間處理的計算模型用人體舉例的話，邊緣計算就相當于“脊髓反射”，即需要進行簡單信息處理時或者需要馬上響應時，可以當場迅速做出反應，恰好和我們的身體感覺到疼痛時的反射性反應一樣。這樣考慮應該就能理解安裝邊緣計算的必要性，和人體在不同位置進行信息處理一樣，邊緣計算模型也漸漸開始要求復雜性。邊緣計算是把多個設備和大量數據傳送到云的預處理，是必須的功能。

邊緣定義的多樣性

“邊緣”這個詞是在最近才開始被人們使用的，含義尚未完全確定。我們先來理解一下“邊緣”“邊緣計算”“邊緣設備”這些詞都指什么。

從整體看，廣域網只有網絡的邊（局域網），這個“邊”就是邊緣。雖然總稱為“局域網”，其中卻存在被劃分為各種不同層次的終端。有時還會把物聯網網關稱為邊緣，把連接在該物聯網網關下面的多個傳感器設備稱為邊緣設備。2

這樣說可能會讓人覺得有些混亂，我們可以認為所謂邊緣，就是看網絡整體時的“邊”。這樣考慮的話，把哪個網絡中哪個層次稱為“邊緣”就會變得很明確。

下圖就是2.1節介紹過的物聯網分層模型。廣域網的“邊”是邊緣計算層以下的局域網整體，這就是廣義的邊緣。

局域網的“邊”有兩個，其中一個是層次3的部分，這里進行“搭載了個人電腦的機器和設備上的邊緣計算”。我們需要明確這兩個邊緣計算的模型再探討如何安裝。

邊緣設備的構成要素

在邊緣計算使用的設備中，有的搭載了處理傳感器數據的個人電腦、內存、S、電源、通信功能等等。如果是傳感器直接連接到接口的單一功能模塊，有的通過搭載的單片微電腦發送傳感器數據。這種傳感器設備不能單獨進行復雜的處理，所以采用把網關上的多個傳感器數據匯總處理的模式。

例如索尼的人體感應傳感器設備，它是單一傳感器，具備靈敏度調整與網關的本地無線通信功能。

反過來，也可以把設備組合起來，構成復合功能傳感器設備，例如Raspberry Pi這種價格低廉且通用性廣的插板式電腦，它也被用在電子工程中，頗受好評。在這種平板上連接幾個傳感器模塊，就組裝成可以進行各種感知的復合功能傳感器設備。如果搭載的微型機性能高，還可以用于在設備上處理來自多個傳感器的數據的邊緣計算。

邊緣計算是必然會出現的功能

在云應用如日中天的2010年，筆者就預測“2017年云端計算模型的趨勢會發生變化”。這是根據第一章中闡述過的“2007年開始的第10個年頭會出現下一個趨勢”這個內容做出的預測。2017年是“邊緣元年”，筆者把邊緣端處理的重要性和云的重要性放在一起進行了闡述。

之所以要求在邊緣端處理，一個原因就是要求實時處理和反饋，而來自設備傳感器的數據經常是散失和有缺損的。如果把這種非結構性的數據原封不動地傳送到云端的安裝模型中，云端會負擔過大，難以應對。

今后物聯網中連接的傳感器設備會越來越多，數據量自然也會不斷增加。在這種情況下，可以說邊緣計算模型的出現有其必然性。

和邊緣計算類似的霧計算

和邊緣計算類似的概念是霧計算。它的起源是Ｃisco Systems所提倡的分散型計算模型，現在Ｃisco Systems和Intel等組成了“開放霧計算聯盟”（http://openfog.jp），推進標準化、事例創造、參考體系結構的整備等工作。

霧計算的特征是邊緣端可能進行計算的節點（設備等）間互相連接，在協作的同時進行分散處理。

對網絡比較了解的人也可以從連接形態（網絡拓撲）著眼來理解：邊緣計算是星型拓撲，霧計算則是無線網格型拓撲。

Amazon也要向邊緣計算轉型

從云賣家的動向也可以看出邊緣計算開始受到重視，我們來看幾個動向。

以往只提供云端計算模型的Amazon的AWS，2015年也發布了AWS IoT和Amazon Dash Button，開始面向設備端展開服務。并且2016年又發布了可以在本地環境中使AWS的云功能Lambda和設備影子工作的服務，該服務被稱為Greengrass。它讓從事物聯網的人很驚嘆。

AWS同時還發布了SDK（Software Development Kit）、評估板服務，以及可編程的AWS IoT Button，它可以稱得上Amazon Dush Button。

AWS Greengrass Gore提供在AWS上工作的AWS Lambda函數、AWS IoT的設備影子功能、本地信息傳送以及與物聯網設備的安全通信環境。

云和邊緣的無縫計算環境

從上面的內容可以看出，在今后的物聯網中，邊緣計算是必須具備的功能。雖然以往只在云端安裝，價格低廉而且簡單，但是現實情況是本地設備間的協作服務、在本地設備上實現簡單信息處理、本地設備自身的編程已經成為不可或缺的功能。

之前云端以掌握Web系統開發及云系統開發技術的工程師為中心，設備端以掌握嵌入式開發技術的工程師為中心，兩者之間有很大的差異，尚未實現無縫協作服務。

今后無論是商業模型還是構建物聯網的工程師的技術，在邊緣端和云端構建可以無縫處理數據的計算環境，是物聯網的真諦和真正目標。

對于?IoT 中邊緣計算，你有哪些了解？

#歡迎來評論區討論#

CSDN云計算?將選出三名優質留言

攜手【中青雄獅出版社】送出

《揭秘IoT原理、系統與機制》一本

截至4月20日14:00點

今晚（2021.4.15）7：30

小姐姐直播教你如何科學爬蟲

立即掃碼進群，預約直播

狂掃紅包，拿最新春招題庫

更多精彩推薦 ?如何部署一個Kubernetes集群?繼云計算巨頭失火后，微軟決定送數據中心去“泡澡”！?有沒有不用加班的程序員？如何衡量程序員的工作量？點分享點收藏點點贊點在看

總結

以上是生活随笔為你收集整理的赠书 | IoT 的真正目标是什么的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。