隨著物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展、數(shù)據(jù)的不斷增加，基于云的物聯(lián)網(wǎng)解決方案漸漸無法滿足人們?nèi)找嬖鲩L的需求，越來越多的企業(yè)開始將目光轉(zhuǎn)向邊緣計算，并將其作為云的延伸擴展，以加快數(shù)據(jù)分析的速度，便于企業(yè)更快更好的做出決策。

幾年前，大多數(shù)人都期望將物聯(lián)網(wǎng)部署至云端——這的確可以給個人用戶帶來便捷的使用體驗，但構(gòu)建企業(yè)級的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，仍然需要采用云計算和邊緣計算的結(jié)合方案。與純粹的云端解決方案相比，包含邊緣側(cè)的混合方案可以減少延遲、提高可擴展性、增強對信息的訪問量，并使業(yè)務(wù)開發(fā)變得更加敏捷。

那么，企業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)解決方案中需要如何做才能最佳地利用邊緣和云的力量呢？為了闡明這一問題，本文將首先介紹邊緣計算與云計算分別所扮演的角色，進而解釋為什么企業(yè)需要邊緣計算以及如何選擇邊云協(xié)同的解決方案，最后再闡述邊緣計算的復(fù)雜性，并提供一些用例。

什么是邊緣計算？

邊緣計算是一種分布式處理和存儲的體系結(jié)構(gòu)，它更接近數(shù)據(jù)的源頭。例如，帶有視覺處理功能的攝像頭、通過藍牙向手機發(fā)送數(shù)據(jù)的可穿戴醫(yī)療設(shè)備等都利用到了邊緣計算。與云計算相比，邊緣計算更靠近終端，存在諸多優(yōu)良特性，因此，邊緣計算和云計算的混合使用通常被認(rèn)為是構(gòu)建企業(yè)級物聯(lián)網(wǎng)解決方案的最佳實踐。

云爆炸和延遲

經(jīng)過十多年的發(fā)展，現(xiàn)如今，我們已經(jīng)步入云應(yīng)用爆炸時代。誠然，云在成本、效益、規(guī)模、自動化、互操作性和集中性等方面能為企業(yè)帶來許多好處，因此大量IT公司的服務(wù)完全存在于云上或在很大程度上依賴于云。

與此同時，傳感器設(shè)備的數(shù)量及其生成的數(shù)據(jù)量也在迅猛增長，預(yù)計這一趨勢在未來幾年還會持續(xù)下去。不只是數(shù)據(jù)來源廣、數(shù)據(jù)量龐大，其采集的數(shù)據(jù)往往在幾毫秒內(nèi)就會發(fā)生重大的變化，因此企業(yè)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為洞察力再轉(zhuǎn)換為執(zhí)行力的速度就顯得尤為關(guān)鍵。那么，如何在數(shù)據(jù)從生成到?jīng)Q策再到執(zhí)行的整個過程中保持盡可能小的延遲？光速是數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣葮O限，因此，只有通過縮短數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x，才能從真正意義上降低延遲。在一個只有“云”的世界中，數(shù)據(jù)可能要傳輸數(shù)百甚至數(shù)千英里，延遲在所難免，而邊緣計算可以有效解決這一問題。

據(jù)估計，未來55%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將在數(shù)據(jù)源頭附近進行處理，包括設(shè)備端和邊緣側(cè)。由于延遲的減少能夠顯著提高響應(yīng)時間、從而節(jié)省時間和金錢，因此，不斷增長的數(shù)據(jù)需求下，解決延遲問題將成為重點。

低延遲只是推動物聯(lián)網(wǎng)解決方案向邊緣計算擴展的眾多原因之一，在物聯(lián)網(wǎng)解決方案中，邊緣計算的好處還有很多。

云和邊緣的平衡

物聯(lián)網(wǎng)解決方案對企業(yè)的敏捷式開發(fā)具有巨大的推動作用，下面介紹幾種基于邊緣和云的物聯(lián)網(wǎng)解決方案的案例。

1. 智能工廠

隨著物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)正迅速向數(shù)字化和自動化的業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)型。與此同時，許多制造商在世界各地遍布工廠，每個工廠通常都具有各自的特性和功能需求。因此，云計算憑借自身的優(yōu)勢在企業(yè)轉(zhuǎn)型智能制造中扮演著重要角色。通過云，企業(yè)可以跨地域在全球范圍內(nèi)監(jiān)視系統(tǒng)和流程，從而能對整個運營狀況進行對比分析，確定最佳的投資比例。由此可見，對于企業(yè)來講，云平臺或者數(shù)據(jù)中心是不可或缺的。

盡管優(yōu)點明顯，但企業(yè)期望通過云平臺或數(shù)據(jù)中心集中維護所有的數(shù)據(jù)，卻顯得過于龐大也不太現(xiàn)實。因此，企業(yè)只有結(jié)合邊緣云架構(gòu)，才能給智能工廠提供快速且?guī)缀醪皇茏璧K的連接。

設(shè)備層（device layer） 表示連接到本地局域網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)的單個設(shè)備部件，以實現(xiàn)即時交互。這一層的機器學(xué)習(xí)（ML）是基于云中訓(xùn)練的ML模型完成的。大量的原始設(shè)備數(shù)據(jù)也存儲在這一層。

設(shè)備層提供對單個設(shè)備的可見性和控制，而工廠應(yīng)用層（ plant apps layer ）提供對工廠中所有連接設(shè)備的可見性和控制。邊緣層（edge connectivity layer）提供了單個設(shè)備和工廠應(yīng)用層之間必要的連接。

企業(yè)層（enterprise layer）是云托管的，主要提供跨多個工廠的可見性和控制。這一層級在企業(yè)層面進行分析、預(yù)測和決策，根據(jù)整個工廠的數(shù)據(jù)訓(xùn)練ML算法模型，然后將訓(xùn)練和分析的結(jié)果“推”向邊緣層級，最終下發(fā)至每個設(shè)備實現(xiàn)智能化操作。

2. 智能建筑

隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的興起，無論是辦公室、零售店、工廠還是醫(yī)院，智能建筑都變的更加高效、更加舒適、更加便捷，為居住者帶來獨特的體驗。據(jù)了解，智能建筑將自動化操作與空間管理相結(jié)合，可以有效增強用戶體驗、提高生產(chǎn)力、降低成本以及網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。此外，智能建筑能更好地控制基礎(chǔ)設(shè)施和開展業(yè)務(wù)，使開發(fā)商能夠節(jié)約空間、能源、水源和人力等資源。

另外，建筑物生命周期中75% -80%的成本與其后期運營有關(guān)?，F(xiàn)在很多商業(yè)住宅和辦公大樓都有自動化控制或管理系統(tǒng)，例如通暖、中央空調(diào)以及嵌入傳感器的智能照明系統(tǒng)等，它們都能與云平臺或者邊緣層級的主系統(tǒng)交互。其中，邊緣服務(wù)器或網(wǎng)關(guān)通常用于發(fā)回云平臺分析的結(jié)果，優(yōu)化設(shè)備的操作或者調(diào)度?？傊?，邊緣計算和云計算為建筑物提供了更加智能的資源管理。

構(gòu)建邊云解決方案面臨的挑戰(zhàn)

雖然邊緣計算提供了實實在在的好處，但也帶來了操作和設(shè)計的復(fù)雜性。一方面，邊緣計算是高度分布式的，分布在辦公室、工廠、校園等場所，有些甚至分布在遙遠的、難以訪問的地方。另一方面，任何一家企業(yè)都可能擁有數(shù)千臺設(shè)備和數(shù)百個網(wǎng)關(guān)，所有這些邊緣節(jié)點都安裝有固件、操作系統(tǒng)、各種形式的虛擬機和軟件，其中一些需要由制造商提供，另一些則需要由第三方解決方案提供商提供。因此，所有邊緣節(jié)點都要由適當(dāng)?shù)墓芾韱T進行管理和維護，例如備份、補丁、更新和監(jiān)視。

邊緣計算潛在的問題還有很多，在高度分布式模型中，排除故障也是非常困難的。一般情況下，外勤技術(shù)人員需要到現(xiàn)場處理升級或者維修設(shè)備。因此在這種應(yīng)用場景下，迫切需要類似于“軟件定義一切”（software defined everything）的方法，因為軟件升級比硬件升級更容易、更方便。

1. 持續(xù)的更新

盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，但通過提供一定程度的自動化服務(wù)和工具，云計算消除了人們對許多IT問題的擔(dān)憂。與之相對的，邊緣計算也要執(zhí)行數(shù)據(jù)采集、程序更新、設(shè)備管理和監(jiān)控、機器學(xué)習(xí)模型更新等高級功能，而且這些功能需要復(fù)制到所有邊緣節(jié)點和集群。這是一項艱巨的任務(wù)，甚至在一定程度上超過業(yè)務(wù)本身的需求。

2. 管理策略

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心使用的管理策略和實踐通常不適用于邊緣部署，邊緣部署分布在多個位置，比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心更具動態(tài)性。承擔(dān)這樣一個系統(tǒng)的業(yè)務(wù)管理是一項復(fù)雜的任務(wù)。

3. 成本

雖然云提供了隨需應(yīng)變的可擴展性，并且易于配置，具有自動化和彈性，但是在邊緣提供這些功能是相當(dāng)昂貴和復(fù)雜的。為了適應(yīng)現(xiàn)有邊緣部署的擴展，除了增加設(shè)備和邊緣節(jié)點的數(shù)量，可能還需要在額外的硬件和軟件上進行大量的投資，并進行許多復(fù)雜的工作。

4. 網(wǎng)絡(luò)安全

通過多個節(jié)點和設(shè)備將云和數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣，可能會成倍地增加網(wǎng)絡(luò)攻擊的表面積。不安全的設(shè)備和邊緣節(jié)點，有可能成為企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中有價值資產(chǎn)的非法侵入點，或被用于其他邪惡的目的，如分布式拒絕服務(wù)攻擊。因此，維護邊緣層所有資產(chǎn)的實體和網(wǎng)絡(luò)安全是一項復(fù)雜而關(guān)鍵的任務(wù)。

如何確定物聯(lián)網(wǎng)對邊緣計算的需求？

相對來講，邊緣計算是非常復(fù)雜和昂貴的、有一定風(fēng)險的和浪費資源的，因此要做好風(fēng)險/回報評估，謹(jǐn)慎決定是否在物聯(lián)網(wǎng)解決方案中擴展邊緣計算。

在許多物聯(lián)網(wǎng)用例中，考慮與現(xiàn)有操作技術(shù)的匹配，為物聯(lián)網(wǎng)解決方案添加云托管組件需要一定程度的邊緣計算能力（主要是網(wǎng)關(guān)）。同樣，要實現(xiàn)智能建筑、智能工廠管理系統(tǒng)，也需要使用一些邊緣處理功能。

僅使用邊緣或云面臨可擴展性問題

對于一個大型物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)來說，先不考慮做其他任何處理，只是將所有數(shù)據(jù)發(fā)送到云端計算，就會在帶寬使用上面臨可擴展性的問題，可能需要不斷升級網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。此外，隨著實際應(yīng)用中業(yè)務(wù)的擴展，私有云的使用還需要重新配置，可能需要手動干預(yù)才能實現(xiàn)負(fù)載平衡。

不僅是云計算，完全基于邊緣的分布式體系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度不亞于此，且隨著設(shè)備規(guī)模的增加而增加。邊緣系統(tǒng)和應(yīng)用程序管理也是非常復(fù)雜的，而且成熟的自動化工具還沒有實現(xiàn)。在許多情況下，邊緣部署也沒有充分考慮可擴展性，導(dǎo)致設(shè)備部署的更復(fù)雜。

如何去做？

第一步是評估是否需要邊緣計算。倘若不需要邊緣計算，企業(yè)即可安排純云解決方案。但如果需要邊緣處理，下一步則需要確定邊緣所需的功能，然后確定最合適的部署模型，因為邊緣處理可以在設(shè)備、網(wǎng)關(guān)、邊緣服務(wù)器上進行，而不同的模型在計算能力、響應(yīng)能力和位置方面可能有很大的差異。

在某些情況下，將用戶配置的需求打包成單獨的功能包可以簡單方便的使用，但可能會犧牲靈活性。而為用戶提供靈活的自構(gòu)建的功能組件很有吸引力，但這會延長交付時間，并帶來一些固有的風(fēng)險。

另一個值得注意的是邊緣計算供應(yīng)商的發(fā)展變化。大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施或平臺供應(yīng)商都認(rèn)識到，邊緣計算是許多物聯(lián)網(wǎng)解決方案成功交付的重要組成部分，如網(wǎng)關(guān)或服務(wù)器都需要具有一些數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和本地存儲功能。除此之外，硬件供應(yīng)商還傾向于依賴其他廠商進行設(shè)備管理、協(xié)議處理和轉(zhuǎn)換。隨著供應(yīng)商越來越積極的尋求“端到端”的解決方案，這一領(lǐng)域可能會出現(xiàn)重大整合。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及其提供的數(shù)據(jù)正在改變著世界，改變著我們的生活和工作方式。目前基于云的物聯(lián)網(wǎng)解決方案已經(jīng)得到成熟的運用，未來在大多數(shù)情況下，物聯(lián)網(wǎng)解決方案將包括邊緣和云的混合。因此，在物聯(lián)網(wǎng)解決方案中要正確的平衡邊緣和云的功能，不同配置的邊緣計算有不同的優(yōu)勢和劣勢。企業(yè)在設(shè)計和構(gòu)建任何一個物聯(lián)網(wǎng)解決方案時，都應(yīng)該考慮到各種因素。

相對而言，即使實際業(yè)務(wù)需要復(fù)雜的設(shè)計，物聯(lián)網(wǎng)解決方案也應(yīng)該盡可能的簡單。這看起來簡單做起來卻很難，邊緣模式的選擇可能會對解決方案的成功與否產(chǎn)生影響。

顯然，在物聯(lián)網(wǎng)解決方案中，云計算和邊緣計算孰好孰壞沒有統(tǒng)一的定論。具體問題具體分析，不同的情況需要不同的解決方案。然而從發(fā)展方向來看，云計算和邊緣計算之間的協(xié)同很可能構(gòu)成未來的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。

來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫