在區(qū)塊鏈領(lǐng)域，連鎖偵探非常專注

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邊緣計(jì)算的背景離不開物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展。正是因?yàn)檫@些技術(shù)的快速發(fā)展，給互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)帶來了深刻的變化，也對計(jì)算模型提出了新的要求。

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)旨在利用射頻識別技術(shù)、無線數(shù)據(jù)通信技術(shù)、全球定位系統(tǒng)等將現(xiàn)實(shí)物體與互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系起來。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)商定的通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)信息交換，達(dá)到智能識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理互聯(lián)網(wǎng)資源的目的。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)的概念得到了很大的擴(kuò)展，即被定義為幾乎所有的信息技術(shù)與計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對象之間數(shù)據(jù)和信息的共享，實(shí)現(xiàn)了智能的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理和執(zhí)行。當(dāng)然還有人機(jī)交互。

需要指出的是，“無人值守計(jì)算機(jī)信息感知”的概念已經(jīng)逐漸應(yīng)用到可穿戴醫(yī)療、智能家居、環(huán)境感知、智能制造、智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)主要包括:

1)傳感器技術(shù)，從自然來源獲取信息，并對其進(jìn)行處理和識別。傳感器技術(shù)也是計(jì)算機(jī)應(yīng)用中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它通過感覺或響應(yīng)來檢測被測對象的某些信息，并最終按照一定的規(guī)則將其轉(zhuǎn)換成可輸出的信號。

2) RFID(射頻識別)射頻識別技術(shù)是集射頻技術(shù)和嵌入式技術(shù)于一體的綜合技術(shù)。它可以通過射頻信號自動識別目標(biāo)物體并獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。識別工作不需要人工干預(yù)，可以在各種惡劣環(huán)境下工作。它在自動識別和物流管理方面有著極其廣闊的應(yīng)用前景。

3)嵌入式系統(tǒng)技術(shù)，是集計(jì)算機(jī)軟硬件、傳感器技術(shù)、集成電路技術(shù)和電子應(yīng)用技術(shù)于一體的復(fù)合技術(shù)。經(jīng)過幾十年的演變，以嵌入式系統(tǒng)為特征的智能終端產(chǎn)品已經(jīng)隨處可見。小到智能手表和手鐲，大到航天衛(wèi)星系統(tǒng)。

嵌入式系統(tǒng)正在深刻地改變著人們的生產(chǎn)和生活，推動著工業(yè)生產(chǎn)和國防工業(yè)的發(fā)展。

如果拿物聯(lián)網(wǎng)和人體比，可以簡單的打個(gè)比喻。傳感器相當(dāng)于人體的眼睛、鼻子、皮膚等感官；網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于人體的神經(jīng)系統(tǒng)接受和傳遞信息；嵌入式系統(tǒng)相當(dāng)于人腦，接收信息后進(jìn)行分類處理等操作。

邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展離不開無線網(wǎng)絡(luò)通信的快速發(fā)展。隨著4G尤其是5G的發(fā)展和普及，萬物互聯(lián)(IoE)時(shí)代已經(jīng)到來。

萬物互聯(lián)(IoE)

物聯(lián)網(wǎng)的概念是思科在2012年12月提出的。它是未來互聯(lián)網(wǎng)連接和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一種新的網(wǎng)絡(luò)連接架構(gòu)。它是一種基于物聯(lián)網(wǎng)的新型互聯(lián)架構(gòu)，增加和完善了網(wǎng)絡(luò)的智能處理功能和安全功能。

萬物互聯(lián)采用分布式架構(gòu)，集成了以應(yīng)用為中心的網(wǎng)絡(luò)、新的計(jì)算和存儲平臺、IP驅(qū)動的設(shè)備、全球更高的帶寬接入和IPv6。實(shí)現(xiàn)可以支持上億個(gè)邊緣終端和設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)。與物聯(lián)網(wǎng)相比，在物聯(lián)網(wǎng)的概念中，除了“物”與“物”的互聯(lián)外，還增加了更高層次的“人”與“物”的互聯(lián)，其突出特點(diǎn)是任何“物”都會具有情境感知的功能，以及更強(qiáng)的計(jì)算能力和感知能力。

將人和信息整合到互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)絡(luò)將有數(shù)十億甚至數(shù)萬億的連接節(jié)點(diǎn)。物聯(lián)網(wǎng)以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，增加了網(wǎng)絡(luò)智能，實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)上“萬物”之間的集成、協(xié)作和可視化功能。

基于萬物互聯(lián)平臺的應(yīng)用服務(wù)往往需要更短的響應(yīng)時(shí)間，同時(shí)會產(chǎn)生大量與個(gè)人隱私相關(guān)的數(shù)據(jù)。例如，安裝在無人駕駛汽車上的傳感器和攝像頭實(shí)時(shí)捕捉道路信息，每秒鐘將產(chǎn)生約1GB的數(shù)據(jù)。

據(jù)IHS研究所預(yù)測分析，到2035年，全球?qū)⒂?400萬輛無人駕駛汽車；波音787每秒會產(chǎn)生約5GB的數(shù)據(jù)，需要實(shí)時(shí)處理。同時(shí)，以北京電動汽車監(jiān)控平臺為例，該平臺可以7x24小時(shí)不間斷實(shí)時(shí)監(jiān)控1萬輛電動汽車，并以每10秒1輛的速度將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)礁髌髽I(yè)平臺。此外，中國打擊犯罪的“天網(wǎng)”監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)在全國安裝了2000多萬臺高清監(jiān)控?cái)z像頭，對行人和車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和記錄。

云計(jì)算

自2005年云計(jì)算概念提出以來，信息技術(shù)深刻地改變了人們的日常生活和工作，例如，SaaS(軟件即服務(wù))已被廣泛應(yīng)用于著名信息技術(shù)公司如谷歌、推特、臉書和百度的數(shù)據(jù)中心。

可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施和支持云服務(wù)的處理引擎技術(shù)極大地影響了應(yīng)用服務(wù)的運(yùn)行模式，如Google文件系統(tǒng)、MapReduce編程模型、Apache Foundation開發(fā)的分布式系統(tǒng)Hadoop、美國加州大學(xué)伯克利分校AMP實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的內(nèi)存計(jì)算框架Spark等。

而物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用背景中的數(shù)據(jù)往往地理位置分散，對響應(yīng)時(shí)間和安全性提出了更高的要求。雖然云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了高效的計(jì)算平臺，但是目前的網(wǎng)絡(luò)帶寬增長速度跟不上數(shù)據(jù)的增長速度，網(wǎng)絡(luò)帶寬的成本下降速度也比CPU快。內(nèi)存等硬件資源的成本降低得慢得多，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境使得網(wǎng)絡(luò)延遲現(xiàn)象難以有效解決。

綜上所述，傳統(tǒng)的云計(jì)算模式將難以實(shí)現(xiàn)對基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用服務(wù)的實(shí)時(shí)高效支持。有兩個(gè)棘手的問題，一個(gè)是帶寬，一個(gè)是延遲，但這兩個(gè)瓶頸并不能在短時(shí)間內(nèi)得到有效解決。

基于上述現(xiàn)象，隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，邊緣設(shè)備逐漸從數(shù)據(jù)消費(fèi)者的單一角色轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)生產(chǎn)者和數(shù)據(jù)消費(fèi)者的雙重角色。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備利用采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，逐漸具備模式識別、預(yù)測分析或優(yōu)化、智能處理等功能。

在邊緣計(jì)算模型中，計(jì)算資源更靠近數(shù)據(jù)源，網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備有足夠的計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)對源數(shù)據(jù)的本地處理，并將結(jié)果發(fā)送到云計(jì)算中心。

在這里，邊緣計(jì)算模型不僅可以降低網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中的帶寬壓力，加快數(shù)據(jù)分析和處理，還可以降低終端敏感數(shù)據(jù)信息隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

目前，大數(shù)據(jù)處理已經(jīng)從以云計(jì)算為中心的集中式處理時(shí)代轉(zhuǎn)向以萬物互聯(lián)為中心的邊緣計(jì)算時(shí)代。(這是不是有一種和區(qū)塊鏈融為一體的感覺？手動微笑~)

集中式大數(shù)據(jù)處理時(shí)代，大數(shù)據(jù)的存儲和處理更加集中。主要途徑是建設(shè)云計(jì)算中心，建設(shè)和利用中心的超級計(jì)算能力，集中解決計(jì)算和存儲問題。(本文中的寡頭現(xiàn)象和安全隱患不是本文的主要目的，這里不一一列舉。)

相比之下，在邊緣計(jì)算大數(shù)據(jù)處理時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備會產(chǎn)生海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。根據(jù)思科互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)解決方案集團(tuán)的預(yù)測，到2020年，連接到網(wǎng)絡(luò)的無線設(shè)備數(shù)量將增加到500億臺。

而物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有45%會在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行存儲、處理和分析。全球數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量預(yù)計(jì)將超過10.4兆字節(jié)(ZB)。

需要注意的是，這些邊緣設(shè)備將部署在支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的邊緣計(jì)算平臺上，為用戶提供大量的服務(wù)或功能接口，用戶通過調(diào)用這些接口可以獲得所需的邊緣計(jì)算服務(wù)。

綜上所述，集中式云計(jì)算能力的線性增長已經(jīng)逐漸無法滿足海量邊緣數(shù)據(jù)的爆炸式增長，基于云計(jì)算模式的單一計(jì)算資源已經(jīng)不能滿足大數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性、安全性和低能耗的要求。

在以云計(jì)算模式為核心的現(xiàn)有集中式大數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)上，迫切需要以邊緣計(jì)算模式為中心、面向海量邊緣數(shù)據(jù)的基于邊緣的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

我相信兩者的互補(bǔ)將更有利于大數(shù)據(jù)處理在云計(jì)算中心和邊緣的應(yīng)用，進(jìn)而推動物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代應(yīng)用計(jì)算服務(wù)的發(fā)展。

引用

阿什頓·k .那個(gè)‘物聯(lián)網(wǎng)’[J]。射頻識別雜志，2009，22(7):97-114。

北京電動汽車協(xié)同創(chuàng)新中心。[EB/OL]。http://me.bit.edu.cn/sytj/syszxjs/bjddjlxtcxzx/86238.htm, 2017-11-13。

Dean J，Ghemawat S. MapReduce:大型集群上的簡化數(shù)據(jù)處理[J]。美國癌癥協(xié)會通訊，2008，51(1):107-113。

[2]扎哈利亞·米，喬杜里·米，富蘭克林·米·杰，等. Spark:帶工作集的集群計(jì)算[J].HotCloud，2010，10:10。

待續(xù)...

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