IoT網(wǎng)絡(luò)怎樣被擴(kuò)展

目前的網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)有64億臺(tái)設(shè)備連接，此外還新增了550萬(wàn)臺(tái)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(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的無(wú)縫連接，同時(shí)消除計(jì)算問(wèn)題和隱私問(wèn)題。

很多企業(yè)并沒(méi)有為與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)做好準(zhǔn)備，但邊緣計(jì)算使用IoT設(shè)備的處理能力來(lái)聚合、預(yù)處理和過(guò)濾數(shù)據(jù)源，并增強(qiáng)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(jìn)決策和行動(dòng)將促進(jìn)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(jì)算領(lǐng)域發(fā)力，但在以下三個(gè)方面已經(jīng)看到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)有所增強(qiáng)。

云計(jì)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(guò)手機(jī)成為最大的接入設(shè)備。用于工業(yè)和消費(fèi)者應(yīng)用的復(fù)雜算法使得語(yǔ)音和人臉識(shí)別以及機(jī)器學(xué)習(xí)的功能將會(huì)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€(gè)IoT設(shè)備必須應(yīng)對(duì)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(chǔ)、處理、分析，并在靠近或在邊緣網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行。邊緣計(jì)算通過(guò)調(diào)整每個(gè)應(yīng)用程序的處理需求來(lái)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(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法。只有與所需流程的云進(jìn)行交互才能實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)處理并降低延遲雙重優(yōu)勢(shì)，IoT硬件和支持之間的連接也反映在邊緣計(jì)算中的數(shù)據(jù)和分析之間的關(guān)系中。

使用邊緣計(jì)算的速度和降低延遲在網(wǎng)絡(luò)連接方面給用戶帶來(lái)了巨大的好處，將云端之間的互動(dòng)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(fèi)用的成本。此外，需要網(wǎng)絡(luò)連接的應(yīng)用程序不會(huì)因?yàn)镮oT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(jì)算的應(yīng)用。

EdgeX Foundry是一個(gè)開源軟件項(xiàng)目，專門為邊緣計(jì)算建立了一個(gè)通用框架和周邊參考平臺(tái)。戴爾獨(dú)自提供了十幾個(gè)微服務(wù)器和超過(guò)十五萬(wàn)五千行源代碼來(lái)推動(dòng)該項(xiàng)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(lái)，為物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建安全可擴(kuò)展的解決方案。

Threat Intelligence報(bào)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(bào)和身份驗(yàn)證在物聯(lián)網(wǎng)中脫離網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。 但是，物聯(lián)網(wǎng)中隱私保護(hù)的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)的威脅，包括使用邊緣計(jì)算來(lái)保護(hù)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(chǎng)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(hù)。 使用邊緣計(jì)算可以使用設(shè)備組件來(lái)處理來(lái)自攝像機(jī)或麥克風(fēng)的數(shù)據(jù)，而不是依賴于云。 或者，當(dāng)需要云支持時(shí)，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(hù)隱私并加速處理之后才能進(jìn)行傳輸。

邊緣計(jì)算不限于駐留在單個(gè)IoT設(shè)備或傳感器上的處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(méi)有自己的電源的情況下運(yùn)行，傳感器或執(zhí)行器也沒(méi)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(yùn)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(chǎng)運(yùn)行邊緣計(jì)算任務(wù)，設(shè)備自己處理數(shù)據(jù)并運(yùn)行計(jì)算。或者在邊緣網(wǎng)關(guān)的幫助下運(yùn)行計(jì)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(qiáng)大的處理、存儲(chǔ)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(jì)算的架構(gòu)將有助于創(chuàng)建新的網(wǎng)絡(luò)方式。

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(shì)引入到邊緣。利用HPE部署，機(jī)器學(xué)習(xí)在邊緣實(shí)現(xiàn)欺詐預(yù)防、自動(dòng)維護(hù)支持和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)成為可能。

將邊緣計(jì)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(wèn)題。這種新的三層架構(gòu)將成為標(biāo)準(zhǔn)，圍繞基于云、機(jī)器學(xué)習(xí)和快速數(shù)據(jù)的尖端技術(shù)。邊緣計(jì)算的前提是區(qū)分即時(shí)需求，防止長(zhǎng)期分析，使技術(shù)能夠最大限度地利用存儲(chǔ)、計(jì)算、交換和網(wǎng)絡(luò)。