目前的網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)有64億臺設(shè)備連接，此外還新增了550萬臺新設(shè)備，因此物聯(lián)網(wǎng)的興起需要采用新的處理和分析需求的方法。充分利用物聯(lián)網(wǎng)需要在設(shè)備和云之間實現(xiàn)強大的無縫連接，同時消除計算問題和隱私問題。
很多企業(yè)并沒有為與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相關(guān)的風險做好準備，但邊緣計算使用IoT設(shè)備的處理能力來聚合、預(yù)處理和過濾數(shù)據(jù)源，并增強數(shù)字工具的功能，將邊緣應(yīng)用于云連接相結(jié)合，以執(zhí)行復(fù)雜的分析，并促進決策和行動將促進更快的連接速度和相關(guān)的支持。雖然企業(yè)剛剛開始在邊緣計算領(lǐng)域發(fā)力，但在以下三個方面已經(jīng)看到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)有所增強。
1. 降低延遲并對快速處理數(shù)據(jù)
云計算結(jié)合IoT技術(shù)的能力意味著到2018年，IoT傳感器和設(shè)備將超過手機成為最大的接入設(shè)備。用于工業(yè)和消費者應(yīng)用的復(fù)雜算法使得語音和人臉識別以及機器學習的功能將會得到快速的發(fā)展應(yīng)用。
但是，數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫瞬⒎祷氐矫總€IoT設(shè)備必須應(yīng)對不可避免的網(wǎng)絡(luò)延遲，所有IoT創(chuàng)建的數(shù)據(jù)的45%將被存儲、處理、分析，并在靠近或在邊緣網(wǎng)絡(luò)上進行。邊緣計算通過調(diào)整每個應(yīng)用程序的處理需求來解決物聯(lián)網(wǎng)困境，利用低延遲需求，邊緣網(wǎng)絡(luò)使IoT設(shè)備自己運行機器學習算法。只有與所需流程的云進行交互才能實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)處理并降低延遲雙重優(yōu)勢，IoT硬件和支持之間的連接也反映在邊緣計算中的數(shù)據(jù)和分析之間的關(guān)系中。
2. 強大的連接能力
使用邊緣計算的速度和降低延遲在網(wǎng)絡(luò)連接方面給用戶帶來了巨大的好處，將云端之間的互動限制為基本功能可以降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊螅档瓦B接費用的成本。此外，需要網(wǎng)絡(luò)連接的應(yīng)用程序不會因為IoT設(shè)備的流失受到干擾，隨著更多設(shè)備的接入，網(wǎng)絡(luò)和云需求的考慮取決于邊緣計算的應(yīng)用。
EdgeX Foundry是一個開源軟件項目，專門為邊緣計算建立了一個通用框架和周邊參考平臺。戴爾獨自提供了十幾個微服務(wù)器和超過十五萬五千行源代碼來推動該項目，Edge X將提供即插即用組件的生態(tài)系統(tǒng)，這些組件可以組合起來，為物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建安全可擴展的解決方案。
目前的網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)有64億臺設(shè)備連接，此外還新增了550萬臺新設(shè)備，因此物聯(lián)網(wǎng)的興起需要采用新的處理和分析需求的方法。充分利用物聯(lián)網(wǎng)需要在設(shè)備和云之間實現(xiàn)強大的無縫連接，同時消除計算問題和隱私問題。
很多企業(yè)并沒有為與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相關(guān)的風險做好準備，但邊緣計算使用IoT設(shè)備的處理能力來聚合、預(yù)處理和過濾數(shù)據(jù)源，并增強數(shù)字工具的功能，將邊緣應(yīng)用于云連接相結(jié)合，以執(zhí)行復(fù)雜的分析，并促進決策和行動將促進更快的連接速度和相關(guān)的支持。雖然企業(yè)剛剛開始在邊緣計算領(lǐng)域發(fā)力，但在以下三個方面已經(jīng)看到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)有所增強。
3. 隱私保護
Threat Intelligence報告顯示了季節(jié)性的攻擊，OnRamp的Carolina Curby-Lucier解釋了企業(yè)如何利用加密，警報和身份驗證在物聯(lián)網(wǎng)中脫離網(wǎng)絡(luò)安全問題。 但是，物聯(lián)網(wǎng)中隱私保護的需求遠遠超出了傳統(tǒng)的威脅，包括使用邊緣計算來保護數(shù)據(jù)。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為從醫(yī)療保健到銀行市場的行業(yè)規(guī)范，IoT設(shè)備捕獲的數(shù)據(jù)也需要隱私保護。 使用邊緣計算可以使用設(shè)備組件來處理來自攝像機或麥克風的數(shù)據(jù)，而不是依賴于云。 或者，當需要云支持時，邊緣可以在設(shè)備或傳感器上預(yù)處理所需算法的步驟，并且只有在數(shù)據(jù)被更改以保護隱私并加速處理之后才能進行傳輸。
4.找到網(wǎng)絡(luò)邊緣
邊緣計算不限于駐留在單個IoT設(shè)備或傳感器上的處理和數(shù)據(jù)存儲功能，三種不同類型的邊緣位置使得能夠與云端同步處理：邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣設(shè)備和邊緣傳感器和執(zhí)行器。
邊緣傳感器或執(zhí)行器在沒有自己的電源的情況下運行，傳感器或執(zhí)行器也沒有自己的操作系統(tǒng)，并且可以將設(shè)備或網(wǎng)關(guān)作為IoT技術(shù)和云端之間的連接中介。
運行iOS，Linux，Android或其他操作系統(tǒng)的設(shè)備可能被視為邊緣設(shè)備，這些設(shè)備通常具有電源/電池，并且在現(xiàn)場運行邊緣計算任務(wù)，設(shè)備自己處理數(shù)據(jù)并運行計算。或者在邊緣網(wǎng)關(guān)的幫助下運行計算。
與邊緣設(shè)備一樣，邊緣網(wǎng)關(guān)也有自己的操作系統(tǒng)，邊緣網(wǎng)關(guān)比邊緣設(shè)備具有更強大的處理、存儲和內(nèi)存能力，還可以向云端發(fā)送信息之前收集數(shù)據(jù)并執(zhí)行算法。利用這些設(shè)備和邊緣計算的架構(gòu)將有助于創(chuàng)建新的網(wǎng)絡(luò)方式。
5.新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
邊緣領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者HPE等公司已經(jīng)開始提供Edgeline IoT Systems這樣的服務(wù)，將IoT數(shù)據(jù)的優(yōu)勢引入到邊緣。利用HPE部署，機器學習在邊緣實現(xiàn)欺詐預(yù)防、自動維護支持和增強現(xiàn)實(AR)技術(shù)成為可能。
將邊緣計算引入到傳感器或設(shè)備中，云將創(chuàng)建新的流程架構(gòu)，以解決物聯(lián)網(wǎng)之外的復(fù)雜問題。這種新的三層架構(gòu)將成為標準，圍繞基于云、機器學習和快速數(shù)據(jù)的尖端技術(shù)。邊緣計算的前提是區(qū)分即時需求，防止長期分析，使技術(shù)能夠最大限度地利用存儲、計算、交換和網(wǎng)絡(luò)。
Threat Intelligence報告顯示了季節(jié)性的攻擊，OnRamp的Carolina Curby-Lucier解釋了企業(yè)如何利用加密，警報和身份驗證在物聯(lián)網(wǎng)中脫離網(wǎng)絡(luò)安全問題。 但是，物聯(lián)網(wǎng)中隱私保護的需求遠遠超出了傳統(tǒng)的威脅，包括使用邊緣計算來保護數(shù)據(jù)。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為從醫(yī)療保健到銀行市場的行業(yè)規(guī)范，IoT設(shè)備捕獲的數(shù)據(jù)也需要隱私保護。 使用邊緣計算可以使用設(shè)備組件來處理來自攝像機或麥克風的數(shù)據(jù)，而不是依賴于云。 或者，當需要云支持時，邊緣可以在設(shè)備或傳感器上預(yù)處理所需算法的步驟，并且只有在數(shù)據(jù)被更改以保護隱私并加速處理之后才能進行傳輸。
6.找到網(wǎng)絡(luò)邊緣
邊緣計算不限于駐留在單個IoT設(shè)備或傳感器上的處理和數(shù)據(jù)存儲功能，三種不同類型的邊緣位置使得能夠與云端同步處理：邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣設(shè)備和邊緣傳感器和執(zhí)行器。
邊緣傳感器或執(zhí)行器在沒有自己的電源的情況下運行，傳感器或執(zhí)行器也沒有自己的操作系統(tǒng)，并且可以將設(shè)備或網(wǎng)關(guān)作為IoT技術(shù)和云端之間的連接中介。
運行iOS，Linux，Android或其他操作系統(tǒng)的設(shè)備可能被視為邊緣設(shè)備，這些設(shè)備通常具有電源/電池，并且在現(xiàn)場運行邊緣計算任務(wù)，設(shè)備自己處理數(shù)據(jù)并運行計算。或者在邊緣網(wǎng)關(guān)的幫助下運行計算。
與邊緣設(shè)備一樣，邊緣網(wǎng)關(guān)也有自己的操作系統(tǒng)，邊緣網(wǎng)關(guān)比邊緣設(shè)備具有更強大的處理、存儲和內(nèi)存能力，還可以向云端發(fā)送信息之前收集數(shù)據(jù)并執(zhí)行算法。利用這些設(shè)備和邊緣計算的架構(gòu)將有助于創(chuàng)建新的網(wǎng)絡(luò)方式。
7.新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
邊緣領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者HPE等公司已經(jīng)開始提供Edgeline IoT Systems這樣的服務(wù)，將IoT數(shù)據(jù)的優(yōu)勢引入到邊緣。利用HPE部署，機器學習在邊緣實現(xiàn)欺詐預(yù)防、自動維護支持和增強現(xiàn)實(AR)技術(shù)成為可能。
將邊緣計算引入到傳感器或設(shè)備中，云將創(chuàng)建新的流程架構(gòu)，以解決物聯(lián)網(wǎng)之外的復(fù)雜問題。這種新的三層架構(gòu)將成為標準，圍繞基于云、機器學習和快速數(shù)據(jù)的尖端技術(shù)。邊緣計算的前提是區(qū)分即時需求，防止長期分析，使技術(shù)能夠最大限度地利用存儲、計算、交換和網(wǎng)絡(luò)。
