欧时课堂 | 如何使物联网的边缘优势最优化？
现代生活中，连接至物联网的智能设备愈来愈多，在给我们的工作生活带来便利的同时，也产生了庞大的数据。科学家们预估，海量数据将会给物联网中心的云功能带来很大的计算负担。因此，人们正在寻求边缘计算技术的帮助，以此扩展物联网的边缘优势。
IoT Edge，即物联网边缘，是物联网架构中的一种术语，包含设备、传感器、执行器、网关等远离云端服务器的系统端点。而边缘计算是一种将计算和分析放在数据源附近的新兴技术，能够为工业物联网提供通用和可扩展的基础。
本期欧时课堂将为大家简要介绍IoT Edge的相关信息，以及边缘计算在应用上的技术潜力和应用场景，帮助大家更好地将物联网的边缘优势最优化。
急速扩大的互联网边缘
随着物联网的不断发展，需要连接的“事物”数量持续增加。根据Strategy Analytics最近的一份报告，到2025年，全球将有超过380亿台设备连接到互联网；到2030年，这一数字还将增加到500亿。
但物联网边缘的急速扩张，也给整个物联网的数据处理带来了考验，可扩展性、灵活性和可管理性成为更重要的考虑因素。例如，如何能够处理越来越大的互联网的数据流，而不会受到诸如延迟之类问题的阻碍？在无法稳定可靠地获得蜂窝连接的情况下会发生什么？
目前，解决方案越来越多地取决于更加分布式的计算拓扑，该拓扑消除了物联网对集中式基础设施的依赖，并将实时计算和分析推向了边缘——边缘计算诞生了。
边缘计算的应用潜力
边缘计算技术能够提供授权权限来控制定义的操作参数内的特定功能，同时还提供运行多个应用程序的环境，而无需持续的云连接，极大地提高了灵活性和敏捷性。GSMA最新的用例报告，确定了许多在物联网边缘部署边缘计算的应用潜力，这些包括：
● 低延迟：通过将计算和数据存储放置在离现场设备更近的地方，从而减少了通信往返的等待时间。
●物联网设备的电池寿命更长：随着通信信道开放时间缩短，物联网设备的电池寿命得以延长。
● 访问数据分析和AI：边缘处理能力和数据存储可以全部结合起来，支持原位分析和AI技术的发展。
这些都说明了，采用边缘计算可能会在医疗保健、零售、汽车、公用事业和物流等众多行业中创造大量机会，使物联网的边缘优势最优化。因此，无论是对于电子产品供应商，还是能够从中受益的企业，了解边缘计算的潜力都变得至关重要。
寻找物联网的边缘
那么，可能生成或使用数据的物联网边缘在哪里？实际上，“边缘”可以在有要求和能力执行数据处理，并将信息转换为可操作见解的任何地方，例如工厂、海上平台、水处理厂或道路上的车辆。
典型的边缘架构将包括通过使用各种现场协议（例如蓝牙、Zigbee和WiFi）与物联网网关进行通信，然后最终与物联网云平台进行通信。这种基础架构已经得到广泛使用，但是仍然存在一些技术和操作障碍。
就实施障碍而言，安全性可能是最大的问题。由于边缘基础设施的更复杂和相互关联的性质，似乎使其更容易在最脆弱点受到恶意软件入侵等攻击。不过，目前有许多先进的安全工具和技术可以有效地应用，也可以通过安全的传输链接来执行固件更新，并且边缘使任何攻击都难以破坏整个物联网网络。
另一个潜在障碍是，为边缘建立可靠的业务案例并准确识别投资回报。由于企业希望通过将数据处理推离集中式平台来实施边缘部署，需要对网络进行大量投资。但是改变等于风险——有效的边缘需要一个结构严谨、渐进的实施方法，要求对一系列关键要素进行全面评估。
这些包括现有的遗留基础设施，例如工业控制、连接、分析，以及通过应用人工智能实现自动化的潜力。简而言之，边缘物联网应视为演化，而不是革命，它使企业有信心以最适合的速度取得进步。
边缘计算的实际应用
在物联网环境下，许多新应用程序可能需要在有限或间歇的连接下运行，并且设备上需要足够的计算能力，因此边缘计算得到了大量的实际应用机会：
01
自动驾驶汽车
未来的无人驾驶汽车可能是边缘计算的最明显应用。在这里，它可以实时收集和分析多种板载车辆传感器接收的数据，并安全、可靠地做出反应。智能的板载边缘计算消除了无人驾驶汽车的延迟问题，为在靠近数据源的地方做出准确、快速的决策提供了基础。
02
面部识别
如今面部识别技术已成为基于视频的监控、访问控制和许多其他方案的主要推动力。从监控上传来的视频会转发到高性能后端进行处理，需要较高的网络带宽。而通过将边缘计算部署用于图像的预处理和过滤，云端的面部识别引擎仅识别质量最好的关键帧，就可以减少计算经费并提高系统可靠性。
03
预测性维护
公用事业、铁路、石油和天然气以及建筑等行业的工业资产通常复杂且多种多样，因此维护这些设备可能是一项艰巨的任务。通过将智能推向边缘，可以更有效地利用网络资源，同时节省云计算成本，提供更广泛的资产监控和部署的可能性。
04
质量控制
许多制造商在努力满足客户对更低价格、更短交货时间和更好选择的期望。使用强大的边缘计算，特别是通过使用可分析视频流，识别质量异常并触发即时警报的深度学习算法，可以极大地改善质量控制，并减少质量问题对生产线的影响。
05
可穿戴设备
可穿戴设备在工厂车间中的作用越来越大，随着低功耗处理能力的不断发展，以AI为中心的边缘设备有潜力改善可穿戴设备的用户体验，从而提供更快、更令人印象深刻的可视化效果。
毫无疑问，物联网的边缘将继续存在，并持续扩张下去，边缘计算也在一系列应用中展现了更快、更通用的潜力。随着物联网连接设备呈指数级增长，人们还将越来越多地以安全且具有成本效益的方式，实施部署边缘计算，以使物联网边缘发挥最大潜力。
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