未来边缘计算到底能不能取代云计算-电子发烧友网

云计算正在“边缘化”？随着物联网硬件和传感器成本的不断下降，物联网设备越来越智能化和小型化，边缘计算已经成为一种可行的现实。随着新的网络连接技术（如5G）的出现，边缘架构将为更快更高效的物联网奠定基础。

基于云计算的数据分析极大地推动了物联网的发展，但现在越来越多的企业将数据处理推向了边缘。事实上，到2019年，全球生成的数据中，50%将在物联网的设备层级处理。

考虑到物联网设备的认知能力通常受到其大小和电池寿命的限制，未来几年边缘计算是否真的将取代云计算？

云计算为何被边缘化

基于云计算的物联网系统的主要缺点是，每次用户触发操作时，软件层都需要时间来捕获命令并将其发送到服务器等待响应，然后将信息显示为图片。这可能是对在给定时间段内收集的设备状态数据的请求。这种行为在连接设备、智能家居产品甚至轻量级可穿戴设备中很常见。延迟被认为是构建可实时自主决策的物联网解决方案的主要障碍。

物联网设备生成大量数据，但不需要将所有数据推送到云端

到2021年，物联网设备每年将产生847ZB的原始数据（2016年仅218ZB）。例如，智能钻机可以使用多达30000个传感器来监测各种性能参数，包括工作时间、泵速和冲程计数。然而，制造企业需要实时分析不到1%的传感器数据，以识别异常并防止事故发生。剩下的99%是所谓的状态数据，可用于培训预测性维护模型，但不需要立即采取行动。

黑客可以拦截在物联网设备和云计算服务器之间来回移动的数据

在大多数情况下，与本地服务器相比，云中存储而且处理物联网数据更加安全。然而，物联网设备执行的数据事务91.5%是未加密的。这使得黑客有机会破坏本地路由器并捕获物联网流量。

带宽和能源成本正在上升，但除了移动通信之外还没有更好的选择

AT&T公司和Verizon公司等主要通信运营商正在推出用于M2M通信的低功耗网络，该网络比LTE便宜，并且通过将数据速率降低到仅120 Kbit/s来节省能源。但是，从长远来看，这将无法保证节省大量成本。一方面，对带宽的需求一直在上升，这可能会促使电信公司调整其定价计划。另一方面，窄带网络无法支持物联网操作，例如固件更新、语音处理和非结构化视频数据分析。

边缘计算可以帮助物联网用户减少通过网络的数据量，节省带宽，并设计可以自动执行的操作（例如，一旦注册了某种类型的行为，它就会向管理者发送警报通知、关灯或降温）。

物联网设备没有“边缘因素”。下面是如何使边缘计算工作。

有几个因素使边缘计算成为现实：

●物联网硬件和传感器的成本继续下降：从2004年到2014年，物联网传感器的平均价格从1.3美元下降到0.6美元，预计到2020年将再下降37%。

●小型设备越来越智能化：即使是新的原型开发设备，如Raspberry Pi 4，现在也可以支持人工智能算法的功能和能力。

也就是说，许多智能设备（特别是在物联网的消费者层面）缺乏处理繁重操作的内存，实际上可能运行在固件上，而不是操作系统上。这就是为什么到目前为止，边缘计算部署仅限于接收、存储、过滤和向云发送传感器数据。

当无法对设备执行数据分析时，执行雾计算步骤

这项技术涉及到中间计算机、网络设备和小型数据中心的实现，它们可以在数据源和云之间划分传入的流量。

由于边缘计算部署需要内部部署和云计算数据中心相结合，物联网软件开发专家首先在云中设置数据处理单元，然后在IT基础设施中的互联设备上模拟其功能。

为了实现这一目标，开发人员使用云计算管理服务，如AWS IOT greenrass或azure IOT edge。通过这些服务，边缘设备可以对其生成的数据进行操作，并使用云平台进行存储和分析：

●AWS IOT greenrass仅支持基于Linux的边缘设备，而边缘设备与其他小型工具通信。这些小工具的尺寸和复杂度随微控制器的解决方案而不同。

“Azure IOT edge”允许开发人员通过容器在Linux和Windows设备上执行第三方服务、AI辅助数据处理和自定义应用程序逻辑。