http://www.sharifulalam.com 2017-04-14 14:36 來源:許永碩
最早了解邊緣計算,是2012年在IBM的物聯網生態圖中看到的7層技術架構中包含一層邊緣計算(Edge Computing),當時雖然不理解什么是邊緣計算,但也開始關注邊緣計算。
在物聯網發展早期,無疑云計算受到廣泛的關注,在單純利用云計算的智能遇到一些問題之后,行業才意識到邊緣計算的重要性。所以在2016年底,才有了邊緣計算聯盟的成立。
邊緣計算需要明確行業范圍
最近研究了一下邊緣計算產業聯盟白皮書,發現邊緣計算產業聯盟對行業范圍非常不明確!在白皮書中,提到的行業相關的內容有以下幾段:
今天,我們從航空業的預測性維護、公共事業領域的電梯智能運營、能源行業的智能抄表和物流行業的全流程跟蹤等行業數字化應用中,可以深刻感受到:“物”的智能互聯將無所不在,制造、能源、公共事業、交通、健康、農業等行業都將受到影響并發生深刻改變。當前以中國制造2025、北美的工業互聯網和歐洲的工業4.0位代表的產業規劃于實時正式這一趨勢的直接體現。
預測性維護、能效管理、智能制造是比較典型的行業應用場景。
如果從物聯網生態而言,邊緣計算屬于物聯網技術的一層的話,邊緣計算應用的行業范圍應該與物聯網的一致。而物聯網既包括ToB場景,也包括ToC場景。邊緣計算聯盟的行業范圍,沒有明確表述,但舉的范例集中在ToB場景,而沒有一個ToC場景,這樣容易讓人誤解邊緣計算僅僅是ToB場景。
其實ToC的場景有很多也需要邊緣計算:
智能家居行業:家中有非常多的智能家居的設備,智能家居不同產品之間互動場景的定義,需要邊緣計算。這個邊緣計算或者是個網關、或者是個中控系統,設備之間的互聯互通、場景控制需要通過云計算與邊緣計算協同。
可穿戴設備:未來可穿戴設備大規模普及,每個人可能隨身攜帶幾個或者幾十個可穿戴的設備,這些可穿戴設備之間是否需要聯動?什么設備做這些設備的聯動?如何讓這些可穿戴設備協同?以每個人為中心的場景也需要邊緣計算。
車聯網:每部車上都有大量的設備,汽車設備之間的協同,車與其他車之間的協同,車與人的協同;也需要通過邊緣計算實現。
我建議邊緣計算聯盟在定義邊緣計算的時候,一方面要完善邊緣計算應用行業,另外一方面也需要闡述一下與物聯網的關系。
邊緣計算需要解決的痛點需要更加具體
在邊緣計算聯盟白皮書中,有如下描述:
在行業數字化轉型的趨勢下,智能互聯的網絡邊緣側面臨如下挑戰:
聯接的海量與異構
業務的實時性
應用的智能性
數據的優化
安全與隱私保護
其實白皮書提到的邊緣側面臨的挑戰還需要進一步歸納整理,并具體化。
比如聯接的海量與異構:對工業而言網絡運維管理、靈活擴展和可靠性保障是巨大難點。
但對于家居和可穿戴設備而言,如果一個沒有IT背景的人,使用了智能家居系統之后,再買一個設備,這個設備如何融入到智能家居系統中?
如果智能家居的邊緣計算可以實現:新買的這個系統裝到家里,插上電,就可以使用,不需要用戶配置網絡,不需要用戶配置場景。這個能夠實現嗎?而要實現這個功能,邊緣計算需要解決以下的難題:
1、網絡自動鏈接;
2、設備聯網后,設備知道設備自己的屬性,根據屬性,可以尋找到周圍可以共同搭建場景的設備;
3、需要自動感知與自身配合的設備的位置,并根據位置配置場景;
4、新設備通過智能學習實現場景配置的迭代。
我感覺邊緣計算還有一個難題是建立一個邊緣設備決策的機制。
邊緣計算需要進一步歸納可以解決的行業難題。