文章轉載來源邊緣/云計算/數據分析 / 發表評論 / 作者： 物聯之家網
邊緣計算已成為最熱門的技術之一，它提出，數據不需要完全集中，而是可以在稱為邊緣節點的分布式計算機上處理部分數據，即在生成數據的同一個地方。
邊緣計算類型
邊緣計算獲得了科技界的廣泛關注，尤其是在5G推出之后。Linux基金會的2021年邊緣狀況報告預測，到2028年，邊緣計算基礎設施的全球市值將超過8000億美元。
近年來，大型公司開展了大量工作來定義和解釋什么是邊緣計算及其不同的案例研究，最后得出了一些定義和分類。而所有這些都根據處理數據的位置來對不同類型的邊緣進行分類。
當數據處理在離網絡最近而離設備最遠的地方進行時，我們稱之為霧計算或厚邊緣。這發生在距離設備100米到40公里的地方，由非常強大的邊緣節點執行，或者在某些情況下處理功能甚至被嵌入到網絡核心設備本身。
如果數據處理是在本地網絡上的設備或數據聚合器中進行時，則以薄邊緣命名。在這些情況下，物理距離可以從1米到100米不等，其特點是由中等功率的邊緣節點、1GHz和不超過8GB的RAM執行，這些節點在許多情況下充當數據集中器、物聯網網關，甚至智能工業自動化設備。
最后，當處理功能嵌入到物聯網設備本身時，我們稱之為微邊緣，在許多情況下，它的功能非常有限，因為設備本身通常具有非常有限的計算能力，以避免成本過高或電池消耗。
物聯網邊緣計算的挑戰
毫無疑問，邊緣物聯網是加速企業數字化轉型的新推動力之一。然而，它的部署并非沒有挑戰，而且任何企業在其設計和實施階段都必須考慮這些挑戰。
網絡安全：作為一個分布式資源網絡，它在很多情況下是無人值守的，而且在許多情況下都連接了很多關鍵元素，因此其安全設計、保護和監控需要特別予以關注，并且當邊緣節點可以操控其連接的設備時，更要如此。
可擴展性：在邊緣計算環境中，部署的設備數量可能非常多。因此，邊緣節點的安裝、配置和維護會將部署的隱性成本提高到不經濟的地步。特別是對于使用壽命極長的工業裝置而言，必須有工具以遠程、集中和可擴展的方式對邊緣節點進行生命周期管理。
集成：連網設備的類型，尤其是在工業領域，是高度分散的。這些設備具有不同的通信協議或數據結構。因此，邊緣計算部署必須基于開放技術，最好使用標準的或被業界廣泛使用的技術。應避免采用集成成本高的封閉解決方案。
從物聯網邊緣計算中受益最多的行業
如今，大多數工業公司都正在經歷數字化轉型過程，因此能夠連接設備，以及收集和利用這些設備產生的數據，對于保持競爭力至關重要。受物聯網邊緣影響最大的行業將是那些使用大量連網設備的行業，并且當這些設備分布在不同的地理位置并以高頻率生成數據時，其影響程度也將呈指數級增長。
從這個意義上說，它們的定位非常明確：
公用事業：業務連續性對于電力、天然氣或水務部門至關重要。監控資產以檢測故障，甚至預防故障，是一項基本功能。但是，其資產通常位于偏遠位置。在這種情況下，邊緣計算允許實時分析，數據處理功能更靠近資產，這意味著對連接性的依賴更少，響應時間更短。
可再生能源：邊緣計算可以對太陽能和風能等可再生能源的可持續管理產生重大影響。同樣，在遠程和高度分布式環境中，它可以避免對連接性的高度依賴，并為此類關鍵服務提供穩健性和安全性。邊緣計算算法可以實時評估甚至預測能源的供需情況，從而顯著改善能源平衡。
物流和交通：在這種情況下，資產不僅是分布式的，而且還是移動的，使用車載計算節點的厚邊緣是一種增長趨勢。從用于保護貨物或監測車輛關鍵部件的最基本傳感案例，到用于路線優化甚至半自動化駕駛的最先進案例，當將計算功能放置在離資產最近的位置時，低延遲響應和整體系統可靠性絕對是非常有意義的體現。
分布式制造：分布式或分散式制造被理解為其產品在由幾個較小的、地理上分散的工廠制造。由于需要在多個工廠之間非常頻繁地傳輸大量數據，因此部署和維護這些網絡的成本傳統上非常高。雖然云計算已經在這些環境中取得了顯著進步，但與邊緣算法的結合可以優化投資、提高數據安全性，并有助于遵守不太適合云環境的行業法規。
