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    邊緣計(jì)算優(yōu)勢

    2020-02-24 02:49:53馮海玉
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)中心邊緣節(jié)點(diǎn)

    馮海玉

    在過去的十年中,由于需要擴(kuò)展數(shù)據(jù)中心中使用的技術(shù),以支持更接近物理世界中物體的云計(jì)算,邊緣計(jì)算一直在穩(wěn)步增長。這是使物聯(lián)網(wǎng)(IoT)加速發(fā)展的關(guān)鍵因素。

    但是,邊緣計(jì)算像其他新技術(shù)一樣,大量重疊的術(shù)語混淆了基本概念以及它們之間的關(guān)系。本白皮書旨在揭開邊緣計(jì)算的神秘面紗,探討其優(yōu)勢,解釋其工作原理、實(shí)現(xiàn)方式以及未來所面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

    一、什么是邊緣計(jì)算

    用來描述邊緣計(jì)算及其周邊技術(shù)的詞語非常多。包括邊緣、霧、邊緣計(jì)算、霧計(jì)算等。這些名稱都是基于某一特定方面,適用于某些特定技術(shù),而這些技術(shù)無疑會不斷發(fā)展變化。

    在這里,我們將邊緣計(jì)算理解為一組核心功能,并對其描述詞匯做出嚴(yán)格的限制。我們將“邊緣計(jì)算”一詞涵蓋以上所有的方面。

    邊緣計(jì)算的計(jì)算模型完全是分布式的,并能支持各種交互和通信范例。邊緣計(jì)算存在于現(xiàn)實(shí)世界的物體之間,從邊緣節(jié)點(diǎn)(Edge node)層到數(shù)據(jù)中心(Data Center),由IoT設(shè)備(傳感器和執(zhí)行器)進(jìn)行監(jiān)視和控制。運(yùn)營生產(chǎn)、監(jiān)督和安全控制可以在邊緣節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行實(shí)施。該架構(gòu)還支持跨各個(gè)子系統(tǒng)之間的通信。

    為了支持多個(gè)供應(yīng)商、舊設(shè)備和協(xié)議,避免發(fā)生供應(yīng)商鎖定,我們需要將多個(gè)供應(yīng)商提供的硬件和軟件組裝到一個(gè)可以無縫互操作(Interoperate,又稱互用,是指不同的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序一起工作并共享信息)的系統(tǒng)中。在傳統(tǒng)的系統(tǒng)中,這可能涉及到利用了不同供應(yīng)商提供的多種協(xié)議和網(wǎng)關(guān)的多個(gè)控制器,需要將這些控制器全部連接起來。

    拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)使IoT系統(tǒng)可以利用邊緣節(jié)點(diǎn)層和網(wǎng)關(guān)將IoT設(shè)備和子系統(tǒng)與各種類型的數(shù)據(jù)中心互連。云是“最高一級”的資源,通常在受保護(hù)的大型數(shù)據(jù)中心中實(shí)施。云包括公有云,私有云和混合云,處理和存儲特定垂直應(yīng)用的數(shù)據(jù)。邊緣節(jié)點(diǎn)則執(zhí)行本地處理和存儲操作。

    邊緣節(jié)點(diǎn)可以與傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)元素(如路由器、網(wǎng)關(guān)和防火墻)一起工作,也可以將這些功能納入具有計(jì)算和存儲能力的設(shè)備中。南北數(shù)據(jù)通信鏈路連接各層,而東西通信鏈路則互連相似層上的節(jié)點(diǎn)。其中一些節(jié)點(diǎn)是公開和共享的,另一些則是私有的,還有一些是公私混合的。處理和存儲功能在最能滿足應(yīng)用需求的任何節(jié)點(diǎn)和層上執(zhí)行,以此降低成本??偟膩碚f,邊緣計(jì)算包含了:

    ·計(jì)算和存儲資源,通過數(shù)據(jù)中心和現(xiàn)實(shí)世界物體之間的邊緣節(jié)點(diǎn)層來實(shí)現(xiàn)。

    ·對等網(wǎng)絡(luò),例如監(jiān)控?cái)z像機(jī)就其監(jiān)控范圍內(nèi)的對象進(jìn)行通信,一排網(wǎng)聯(lián)車輛或一排風(fēng)力渦輪機(jī)。

    ·跨IoT設(shè)備、邊緣節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)中心的分布式計(jì)算。

    ·分布式數(shù)據(jù)存儲,用于保存IoT設(shè)備、邊緣節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)中心中的數(shù)據(jù)。

    ·分布式安全功能,例如數(shù)據(jù)分割、身份驗(yàn)證和加密。

    借助邊緣計(jì)算,數(shù)據(jù)、存儲和計(jì)算可分布在IoT設(shè)備到數(shù)據(jù)中心之間的整個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)層中,從而將云的規(guī)模經(jīng)濟(jì)分布于整個(gè)IoT系統(tǒng)中。

    為了響應(yīng)新應(yīng)用或不斷變化的工作負(fù)載,需要通過重新配置系統(tǒng),調(diào)整執(zhí)行任務(wù)的邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)量,以便快速添加或刪除資源。當(dāng)出現(xiàn)計(jì)算和連接需求發(fā)生變化的緊急情況時(shí),這種彈性(Elasticity)可以為第一響應(yīng)者團(tuán)隊(duì)提供支持。此外,邊緣計(jì)算支持?jǐn)U展(Scale),以便具有較低需求的小型客戶可以與擁有數(shù)百萬用戶的規(guī)模化運(yùn)營商共存,并降低服務(wù)的成本。

    為了支持各項(xiàng)配置,需要允許多個(gè)獨(dú)立實(shí)體共享公用架構(gòu),而彼此又不會互相干擾或引起安全和隱私問題,即多租戶(Multitenancy)。舉例來說,如果沒有多租戶,智慧城市將不得不為城市中的每個(gè)政府機(jī)構(gòu)、物流公司、運(yùn)輸公司、移動(dòng)運(yùn)營商或智能電網(wǎng)建立并行網(wǎng)絡(luò)和邊緣節(jié)點(diǎn)。這樣一來,成本將讓人望而卻步。

    二、如何實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算

    很少有數(shù)字化計(jì)劃是從零開始的。需要將現(xiàn)有的計(jì)算和存儲資源集成起來,這意味著需要進(jìn)行互操作(Interoperability)。要實(shí)現(xiàn)可互操作的邊緣計(jì)算,需在架構(gòu)和協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)上達(dá)成共識,并通過區(qū)分邏輯(用戶感知)與物理(實(shí)際計(jì)算設(shè)備)使單個(gè)資源在多個(gè)用戶之間共享。這稱之為虛擬化(Virtualization),可以幫助所有用戶降低總成本,因?yàn)橛脩魺o需自己購買資源。它還是可擴(kuò)展的,當(dāng)一種資源不足時(shí),可以無縫添加更多的資源,從而提高性能。

    除了共享物理資源之外,這種集成還支持單個(gè)軟件應(yīng)用為多個(gè)客戶提供服務(wù),客戶可在擁有自己的私有數(shù)據(jù)集的同時(shí)共享同一個(gè)應(yīng)用軟件。這稱為軟件多租戶(Software multitenancy)。

    此外,多租戶可以在邊緣網(wǎng)絡(luò)中共享資源。它的所有者(房東)允許多個(gè)獨(dú)立實(shí)體(公司、機(jī)構(gòu)或個(gè)人用戶等租戶)共享公共架構(gòu),而不會互相干擾或引起安全或隱私問題。

    在部署邊緣節(jié)點(diǎn)、虛擬化和多租戶時(shí),多樣性管理是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),尤其是在資源可用性和需求快速變化的情況下。它無法手動(dòng)完成,必須自動(dòng)配置、協(xié)調(diào)和管理組成邊緣的各個(gè)元素。這被稱為編排(Orchestration),它發(fā)生在系統(tǒng)的整個(gè)生命周期內(nèi),包括初始配置、運(yùn)行時(shí)的資源分配、故障恢復(fù)以及異常情況管理(例如拒絕服務(wù)攻擊)。

    綜上所述,集成、虛擬化、多租戶和編排共同構(gòu)成了可管理性(Manageability),確保邊緣資源的有效配置和運(yùn)行,并支持邊緣計(jì)算用戶能夠靈活地實(shí)現(xiàn)功能擴(kuò)展。此外,需要能夠隨著數(shù)量和需求的變化而調(diào)整系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。邊緣計(jì)算可將計(jì)算工作負(fù)載分配到架構(gòu)的任何部分——控制系統(tǒng)、傳感器和執(zhí)行器、數(shù)據(jù)中心以及它們之間的任一位置。這樣就可以針對靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式的數(shù)據(jù)管理,從而明確將何種數(shù)據(jù)存儲在何處、以何種形式存儲、存儲多長時(shí)間。邊緣計(jì)算支持多種數(shù)據(jù)治理模型,包括質(zhì)量、分割、可用性、隱私和安全性等。

    最后一點(diǎn)也是最關(guān)鍵的一點(diǎn)。將邊緣節(jié)點(diǎn)或IoT設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)時(shí),必須確保安全性。我們雖然知道如何確保IoT設(shè)備的安全性,但并非所有設(shè)備都是安全的。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的構(gòu)建可能沒有考慮安全性,或者可能是舊系統(tǒng)的一部分。每天都有設(shè)備被黑客入侵,問題只會越來越嚴(yán)重。

    此外,邊緣設(shè)備可能被遠(yuǎn)程部署在不受監(jiān)督的位置,容易受到物理篡改或修改代碼等攻擊。當(dāng)前的安全機(jī)制無法隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展而不斷擴(kuò)展。對于許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備來說,缺乏能夠自動(dòng)執(zhí)行有效的安全處理機(jī)制的計(jì)算能力或資源儲備。邊緣計(jì)算可以將安全性改進(jìn)擴(kuò)展至邊緣節(jié)點(diǎn),并可以代替性能較低的IoT設(shè)備來管理復(fù)雜的安全策略。

    我們必須了解每一臺已聯(lián)網(wǎng)的IoT設(shè)備,并且確保它是由授權(quán)人員使用經(jīng)驗(yàn)證的代碼和數(shù)據(jù)正確配置的。只有通過身份驗(yàn)證,我們才可以信任來自這些設(shè)備的數(shù)據(jù)。否則,IoT設(shè)備可能會發(fā)送虛假數(shù)據(jù),而對于虛假數(shù)據(jù),系統(tǒng)的任何部分都將變得無法信任,包括如何處理數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練用于機(jī)器控制的算法。邊緣計(jì)算能嚴(yán)格確保IoT解決方案中各個(gè)層級(從傳感器和執(zhí)行器到數(shù)據(jù)中心)的安全性,從而建立可信賴性。

    三、邊緣計(jì)算的商業(yè)優(yōu)勢

    數(shù)據(jù)中心所利用的云計(jì)算技術(shù)為企業(yè)提供了靈活性和可擴(kuò)展性。這些優(yōu)勢可擴(kuò)展到現(xiàn)實(shí)世界中的“物體”上,甚至擴(kuò)展到邊緣。將物體和孤立的系統(tǒng)連接到互聯(lián)網(wǎng),可以產(chǎn)生商業(yè)利益,但也存在一些風(fēng)險(xiǎn),需得權(quán)衡利弊。還需嚴(yán)格提高整個(gè)系統(tǒng)的安全性,使系統(tǒng)值得信賴。

    邊緣計(jì)算可以決定在何處執(zhí)行計(jì)算任務(wù),這一靈活性能夠提高性能并降低成本。傳感器的功能通常有限,而在數(shù)據(jù)中心執(zhí)行計(jì)算任務(wù)后,數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)中心傳輸?shù)絺鞲衅鲿r(shí)會占用帶寬。邊緣計(jì)算可從多個(gè)源頭收集數(shù)據(jù),根據(jù)需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和抽象化,并在數(shù)據(jù)源頭附近進(jìn)行計(jì)算。例如監(jiān)控?cái)z像頭的數(shù)據(jù)可被抽象為幾何特征,并最終轉(zhuǎn)化為人臉信息。當(dāng)發(fā)生緊急情況時(shí)(例如偵查到犯罪嫌疑人),就可以立即采取行動(dòng),將位置報(bào)告給警察或禁止目標(biāo)人物通行。

    邊緣計(jì)算同樣具備決定數(shù)據(jù)存儲位置的靈活性,可提高性能并降低成本。遷移數(shù)據(jù)可能會占用潛在的稀缺帶寬,增加成本和攻擊面。邊緣計(jì)算可以基于不同管轄區(qū)域的合規(guī)性邊界對數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。數(shù)據(jù)分割也嚴(yán)格符合安全性和連接性。如果數(shù)據(jù)存儲在沒有聯(lián)網(wǎng)的場所,那么黑客入侵的可能性就較低。

    當(dāng)前,許多工業(yè)設(shè)施尚未連接到互聯(lián)網(wǎng),因而相對安全。用專業(yè)術(shù)語來說,就是設(shè)施與互聯(lián)網(wǎng)之間存在氣隙(Air Gap)。這層氣隙一旦被打破,設(shè)施就容易面臨許多威脅和風(fēng)險(xiǎn)。穿越氣隙的方法有很多,但都需要物理通道。一旦連接到互聯(lián)網(wǎng),全世界的黑客就可以控制執(zhí)行器,從而危及工業(yè)設(shè)施的安全。

    靈活地部署還可以區(qū)分需快速執(zhí)行的任務(wù)和耗時(shí)較長的任務(wù)。例如訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以在數(shù)據(jù)中心中執(zhí)行,而模型評分的算法實(shí)時(shí)推理階段可以部署在受控制設(shè)備“附近”的邊緣。

    同樣,在靠近數(shù)據(jù)生成的地方執(zhí)行數(shù)據(jù),而非將數(shù)據(jù)傳至數(shù)據(jù)中心后再回傳,可以減少數(shù)據(jù)接收和執(zhí)行操作之間的延時(shí)(Latency)和不穩(wěn)定性(抖動(dòng),Jitter)。通常來說,速度越快越好,但是穩(wěn)定性對于需要實(shí)時(shí)優(yōu)化的工業(yè)流程來說至關(guān)重要。出現(xiàn)過多延時(shí)或抖動(dòng)的關(guān)鍵控制過程可能會變得非常不穩(wěn)定。

    數(shù)據(jù)和計(jì)算的本地化可以提高隱私性、防護(hù)性、可靠性、彈性和安全性,這些特征共同構(gòu)筑了可信賴性(Trustworthiness)。將數(shù)據(jù)存儲在本地,可使數(shù)據(jù)在特定應(yīng)用定義的不同安全邊界內(nèi)保持私有化。

    利用冗余的容錯(cuò)系統(tǒng)在邊緣進(jìn)行計(jì)算時(shí),即使節(jié)點(diǎn)或鏈接發(fā)生故障,關(guān)鍵性任務(wù)應(yīng)用中的關(guān)鍵服務(wù)也可以繼續(xù)運(yùn)行。當(dāng)無法連接到數(shù)據(jù)中心或計(jì)算的吞吐量不足時(shí),可在邊緣模擬任務(wù),或在連接恢復(fù)之前將任務(wù)按順序暫存。

    邊緣計(jì)算可以啟用新的應(yīng)用和功能,從而為客戶提升效率、收入和價(jià)值。例如智能電網(wǎng)已經(jīng)在推進(jìn)分布式能源,降低了能源成本,甚至也為客戶降低了成本。

    對于網(wǎng)聯(lián)汽車一類的分布式應(yīng)用來說,邊緣計(jì)算至關(guān)重要。邊緣計(jì)算能夠使一排排高速行駛的汽車之間進(jìn)行通信,做出即時(shí)決策從而避免發(fā)生交通事故,還能通過緊密的跟車行駛來節(jié)省道路空間。

    了解了這些優(yōu)勢,現(xiàn)在我們來進(jìn)一步探討邊緣計(jì)算。

    四、機(jī)遇

    邊緣計(jì)算模型創(chuàng)造了各種各樣的機(jī)遇,而某些行業(yè)趨勢可能會持續(xù)發(fā)揮影響。

    未來,創(chuàng)造重大商業(yè)和社會價(jià)值的成本將變得相對低廉。發(fā)現(xiàn)瓶頸后,即可進(jìn)行修復(fù)。在20世紀(jì)60年代和70年代,內(nèi)存速度較慢,計(jì)算能力相對較快,從而推動(dòng)行業(yè)改善了對內(nèi)存的訪問速度,反之亦然。這一循環(huán)將持續(xù)進(jìn)行。當(dāng)前面臨著網(wǎng)絡(luò)管理的成本壓力,因此必須改善邊緣可管理性以及持續(xù)的生命周期(從采購到安裝、管理、能源消耗、更新和報(bào)廢)的總擁有成本壓力。當(dāng)前的某些新技術(shù)(例如人工智能)早在數(shù)十年前就已出現(xiàn),但由于缺乏足夠的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)容量,因此無法在合理時(shí)間內(nèi)得到應(yīng)用。

    在這些壓力的驅(qū)動(dòng)下,計(jì)算和數(shù)據(jù)將不斷發(fā)展。計(jì)算在“最佳”位置執(zhí)行;數(shù)據(jù)存儲于最便于訪問的地方。要把計(jì)算推送到數(shù)據(jù)所在的位置(數(shù)據(jù)引力),這就要求提高架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn),并對擴(kuò)展進(jìn)行創(chuàng)新,具體細(xì)節(jié)取決于特定的應(yīng)用。一些邊緣節(jié)點(diǎn)將被按比例縮小,在廉價(jià)、低功耗,緊湊的業(yè)余級別計(jì)算機(jī)上運(yùn)行;其他邊緣節(jié)點(diǎn)則可以擴(kuò)展,在相當(dāng)于數(shù)百臺機(jī)架式(rack-mounted)服務(wù)器的計(jì)算機(jī)集群上運(yùn)行。

    在某種程度上,數(shù)據(jù)引力的中心取決于所需的響應(yīng)時(shí)間,即需要對數(shù)據(jù)采取多快速度的反應(yīng)。例如訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要耗費(fèi)大量的數(shù)據(jù)和時(shí)間,因此可以在數(shù)據(jù)中心完成,并將受過訓(xùn)練的模型部署在更加靠近IoT設(shè)備的地方。如此一來,能夠減少延遲、提高用戶響應(yīng)速度。因此,我們希望人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在未來能夠變得更加普及,為決策優(yōu)化提供新的見解和智慧。

    由于數(shù)據(jù)重力能夠向需要的地方遷移,也可遷移至更遠(yuǎn)的位置以獲取更廣泛的數(shù)據(jù),因此數(shù)據(jù)重力同樣適用于服務(wù),有助于開啟新的業(yè)務(wù)模型和新服務(wù)。

    實(shí)體組織既需要共享信息,又需要保密信息。分布式賬本技術(shù)(例如區(qū)塊鏈)可用于驗(yàn)證身份。該技術(shù)可確保將共享數(shù)據(jù)限制在預(yù)先選定的組群,從而共享更多數(shù)據(jù)??蔀檫吘壴睾蛙浖峁┳C明,并跟蹤關(guān)鍵邊緣托管數(shù)據(jù)的來源和完整性。

    添加冗余邊緣節(jié)點(diǎn)在提高可靠性的同時(shí),也會增加成本。不同類型的應(yīng)用具有不同的模式,以充分利用邊緣計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)勢并降低成本。

    五、挑戰(zhàn)

    挑戰(zhàn)無處不在。除了前面已經(jīng)提到的,還存在許多其他挑戰(zhàn)。

    當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)首次出現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展曲線上時(shí),對可以連接到互聯(lián)網(wǎng)的IoT設(shè)備的估算數(shù)量就不斷地增加(時(shí)間尺度也在不斷延長)。

    為了充分挖掘物聯(lián)網(wǎng)的潛力,我們在擴(kuò)展方面面臨著幾大挑戰(zhàn)。首先,大量設(shè)備及設(shè)備間的連接提升了復(fù)雜性。在IoT設(shè)備與云之間配置邊緣節(jié)點(diǎn)可以緩解這種情況。其次,與數(shù)據(jù)中心一樣,邊緣節(jié)點(diǎn)的集群需要大量的能源和冷卻裝置。一些數(shù)據(jù)中心建在氣溫較涼爽的水力發(fā)電站附近。但是,對于需要靠近IoT設(shè)備的邊緣節(jié)點(diǎn)來說,如何解決能耗問題呢?

    相反,當(dāng)IoT設(shè)備(及其關(guān)聯(lián)的邊緣節(jié)點(diǎn))需要部署在偏遠(yuǎn)且充滿挑戰(zhàn)的環(huán)境中時(shí),如何維護(hù)、配置和保護(hù)這些設(shè)備?例如一個(gè)位于政局動(dòng)蕩國家的偏遠(yuǎn)沙漠地區(qū)的油田需要可靠的電力、冷卻、安全性和網(wǎng)絡(luò)連接,我們該如何應(yīng)對?更籠統(tǒng)地說,我們?nèi)绾卧诟鞣N環(huán)境下實(shí)施技術(shù)的新應(yīng)用?

    另外一個(gè)挑戰(zhàn)是需求管理。例如當(dāng)智慧城市發(fā)生自然災(zāi)害時(shí),IoT設(shè)備會報(bào)告大量的數(shù)據(jù)變動(dòng),從而引起需求曲線發(fā)生急劇變化。

    此外,無論何處的基礎(chǔ)架構(gòu)遭到損壞時(shí),我們都需要迅速建立起新的基礎(chǔ)架構(gòu)。這些需求變化如何處理?

    連接中斷也是一個(gè)問題。我們無法確保IoT設(shè)備與數(shù)據(jù)中心始終連接,因此需要在本地存儲信息并執(zhí)行關(guān)鍵的控制算法直至連接恢復(fù)。這需要更強(qiáng)大的處理能力和更大的存儲空間,同時(shí)會對可擴(kuò)展性產(chǎn)生影響。這也意味著,如果沒有足夠的處理能力或存儲空間,就不能僅僅使用舊硬件,而如果不部署新的硬件,也無法在邊緣計(jì)算場景中工作。

    軟件的復(fù)雜性也是一大困擾,尤其是在垂直行業(yè)之間遷移數(shù)據(jù)時(shí)。每個(gè)垂直行業(yè)都傾向于開發(fā)自己的應(yīng)用接口和標(biāo)準(zhǔn),而每個(gè)接口和標(biāo)準(zhǔn)都具有不同的功能。此外,整合不同的領(lǐng)域需要大量的領(lǐng)域知識。例如為油井的邊緣節(jié)點(diǎn)提供能量時(shí),精通石油和天然氣領(lǐng)域的工程師可能對柴油和太陽能發(fā)電一無所知。為了便于軟件開發(fā),需要通用的平臺基礎(chǔ)架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用編程接口。

    我們還需要進(jìn)一步抽象數(shù)據(jù),并研究不同數(shù)據(jù)抽象模型之間的交互方式。解決這一挑戰(zhàn)的技術(shù)被統(tǒng)稱為語義互操作性(Semantic interoperability)。我們?nèi)绾伍_發(fā)出可應(yīng)用于不同垂直領(lǐng)域的通用模式?

    掌握邊緣計(jì)算及其應(yīng)用領(lǐng)域熟練技術(shù)的專業(yè)人才也存在缺口。這意味著學(xué)術(shù)界應(yīng)與大學(xué)建立合作關(guān)系,共同制定面向個(gè)人的培訓(xùn)資料和認(rèn)證。除此之外,還有什么方法可以挖掘培養(yǎng)下一代的相關(guān)人才?

    IIC的使命在于加速物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。本白皮書解決了我們遇到的一項(xiàng)關(guān)鍵挑戰(zhàn)——市場混亂。IIC有很多成員代表致力于定義邊緣計(jì)算(本白皮書只是其中的一部分),實(shí)行創(chuàng)新以應(yīng)對上述挑戰(zhàn)。IIC通過減少混亂,尤其是術(shù)語層面上的混亂,來助力市場發(fā)展并實(shí)現(xiàn)聯(lián)盟的使命。

    六、啟示

    在許多顯而易見的技術(shù)和商業(yè)優(yōu)勢的推動(dòng)下,邊緣計(jì)算成為IoT發(fā)展的基石。為了響應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)對計(jì)算快、性能高和延遲低的需求,邊緣計(jì)算將關(guān)鍵數(shù)據(jù)、存儲和網(wǎng)絡(luò)功能轉(zhuǎn)移到了更近的物體中,與IoT設(shè)備或現(xiàn)實(shí)工廠并置。如果設(shè)計(jì)和管理得當(dāng),則可以實(shí)現(xiàn)原本無法獲取的性能和效率,降低運(yùn)營成本,并為IoT應(yīng)用帶來全新的機(jī)會。

    在未來幾年里,邊緣計(jì)算可以為IoT提供很多設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)。邊緣計(jì)算天生就具有可擴(kuò)展性和彈性——它可靈活地支持多種通信模型、層和軟件可編程功能。邊緣計(jì)算的安全性可確保從傳感器、執(zhí)行器到云的整個(gè)IoT解決方案的可信度。

    隨著云計(jì)算和邊緣計(jì)算架構(gòu)模型的融合和發(fā)展,邊緣和數(shù)據(jù)中心之間的界限將日漸模糊。在本白皮書中,我們已經(jīng)深入淺出地解釋了這些技術(shù),明確其優(yōu)勢,定義邊緣計(jì)算及其實(shí)現(xiàn)方式,并展望了未來的機(jī)會。

    基于以上原因,我們相信,邊緣計(jì)算將對物聯(lián)網(wǎng)的未來產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。未來已來,將至已至。這僅僅是未來數(shù)十年大變革的開端。

    (譯自:The Edge Computing Advantage)

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