根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)2021年1月發(fā)布的全球調(diào)查，大約45%的受訪組織表示他們需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在與4.0概念一致的行業(yè)框架內(nèi)，這是一個(gè)重要功能，可以在邊緣計(jì)算的幫助下構(gòu)建。
1、邊緣計(jì)算的兩種模型原理
工業(yè)4.0以不同方式使用機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)來(lái)集成、自動(dòng)化和優(yōu)化其運(yùn)營(yíng)。系統(tǒng)必須相互交流，同時(shí)為負(fù)責(zé)任的專業(yè)人士提供洞察力。然而，所有這些都要求以盡可能低的延遲處理和交付數(shù)據(jù)。
邊緣計(jì)算或邊緣計(jì)算可確保這一點(diǎn)，因?yàn)樗峁┝嘶A(chǔ)設(shè)施。該技術(shù)允許在更接近行業(yè)的情況下處理數(shù)據(jù)，而不必一路前往數(shù)據(jù)中心。它有兩種邊緣模型工作原理：
Far Edge：邊緣基礎(chǔ)設(shè)施部署得更靠近生成源，遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)中心或云。例如，我們可以引用移動(dòng)服務(wù)提供商的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，位于電話塔本身（移動(dòng)基站）。
Near Edge：邊緣基礎(chǔ)設(shè)施部署在遠(yuǎn)邊緣和數(shù)據(jù)中心或云之間。Far Edge是部署地點(diǎn)的特定應(yīng)用程序，Near Edge則集中了CDN緩存和霧計(jì)算等通用服務(wù)。
2、邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)
根據(jù)IDC調(diào)查顯示，大約73%的受訪高管（來(lái)自七個(gè)行業(yè)）將邊緣計(jì)算作為一項(xiàng)戰(zhàn)略投資。這是因?yàn)樗哂幸韵聝?yōu)點(diǎn)：
●實(shí)施成本低；
●高投資回報(bào)率；
●低延遲；
●數(shù)據(jù)安全;
●數(shù)據(jù)量突然增加時(shí)的彈性。
前景是，到2025年，邊緣投資將以平均每年30%的速度增長(zhǎng)。根據(jù)報(bào)告，最吸引CIO的邊緣能力是：
存儲(chǔ)：將敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在邊緣，使信息更易于訪問(wèn)和安全；
安全性：一組用于保護(hù)工作負(fù)載、降低攻擊風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)用程序；
應(yīng)用程序：?jiǎn)⒂梅植际接?jì)算以支持寬帶應(yīng)用程序和工作負(fù)載；
智能解決方案：與運(yùn)營(yíng)協(xié)作，提供低延遲、成本效益、合規(guī)性和數(shù)據(jù)主權(quán)，以及即使在網(wǎng)絡(luò)不可用時(shí)也能自主運(yùn)營(yíng)。
3、邊緣計(jì)算儲(chǔ)存是難點(diǎn)
但是邊緣計(jì)算儲(chǔ)存不是一件易事。所有邊緣計(jì)算都需要將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在非?？拷切┪⑿蜋C(jī)器學(xué)習(xí)(TinyML)芯片的地方，這些芯片將人工智能添加到無(wú)數(shù)傳感器、執(zhí)行器和其他懸掛在邊緣的設(shè)備中。在2021年的白皮書(shū)《TinyML：技術(shù)領(lǐng)域的下一個(gè)大機(jī)遇》中，ABI Research預(yù)測(cè)“TinyML市場(chǎng)的出貨量將從2020年的1520萬(wàn)個(gè)增長(zhǎng)到2030年的25億個(gè)。”這需要大量的人工智能處理。
無(wú)需處理數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)虛擬機(jī)及其所需的存儲(chǔ)，這意味著需要本地存儲(chǔ)的數(shù)萬(wàn)或數(shù)十萬(wàn)設(shè)備——這就像去中心化。
在許多IoT環(huán)境中，管理員使用云為邊緣計(jì)算提供存儲(chǔ)服務(wù)，但隨著計(jì)算需求的增加，云存儲(chǔ)的延遲已成為一個(gè)問(wèn)題。
在數(shù)千或數(shù)百萬(wàn)個(gè)地方放置高性能存儲(chǔ)，然后管理整個(gè)交易是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。
首先，任何單個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的邊緣都可能有數(shù)十甚至數(shù)百種不同類型的設(shè)備。每個(gè)設(shè)備的交互方式可能不同。通信可能會(huì)使用存儲(chǔ)領(lǐng)域不熟悉的協(xié)議，例如MQ遙測(cè)傳輸、高級(jí)消息隊(duì)列協(xié)議、4G和5G LTE以及各種短距離無(wú)線協(xié)議。
嵌入在邊緣設(shè)備中的處理器也會(huì)有所不同。這意味著Raspberry Pi從存儲(chǔ)訪問(wèn)數(shù)據(jù)的方式可能與Banana Pi或Onion Omega2的方式不同。
電源可能是個(gè)問(wèn)題。我們不會(huì)在邊緣啟動(dòng)磁盤(pán)，但是當(dāng)乘以數(shù)千個(gè)邊緣實(shí)例時(shí)，即使是固態(tài)的適度功率需求也可能看起來(lái)很龐大。
如今，大多數(shù)用于邊緣計(jì)算的存儲(chǔ)都采用SD和microSD格式，它們提供充足的容量，目前似乎足以處理AI雜務(wù)。新形式的固態(tài)存儲(chǔ)肯定會(huì)出現(xiàn)，它們更便宜、速度更快且耗電更少。
邊緣存儲(chǔ)問(wèn)題的硬件部分似乎已得到控制，但跟上處理和存儲(chǔ)速度所需的固件和軟件將需要更多的開(kāi)發(fā)。最大的挑戰(zhàn)可能是管理所有存儲(chǔ)。無(wú)需擔(dān)心巨大的容量，但由于組織必須配置、保護(hù)和備份如此多的單個(gè)實(shí)例，因此管理IoT邊緣存儲(chǔ)環(huán)境并非易事。將數(shù)據(jù)從邊緣設(shè)備轉(zhuǎn)移到云服務(wù)和數(shù)據(jù)中心可能會(huì)導(dǎo)致令人費(fèi)解的數(shù)據(jù)流量擁堵。
邊緣計(jì)算是將行業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)?.0的重要基礎(chǔ)設(shè)施之一。通過(guò)它，企業(yè)可以優(yōu)化數(shù)據(jù)的生成、傳輸和分析，帶來(lái)更高的智能、優(yōu)化資源和速度等運(yùn)營(yíng)優(yōu)勢(shì)，從而帶來(lái)更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，未來(lái)邊緣計(jì)算值得關(guān)注。
