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物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢之四(2019)

物聯(lián)網(wǎng) 通信技術(shù)
在文章物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢之三(2019)中,介紹了邊緣計算的兩種模式:固定邏輯處理模式和人工智能學(xué)習(xí)模式。今天繼續(xù)討論邊緣計算的處理機制。

接上篇:

在文章物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢之三(2019)中,介紹了邊緣計算的兩種模式:固定邏輯處理模式和人工智能學(xué)習(xí)模式。今天繼續(xù)討論邊緣計算的處理機制。

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設(shè)備的邊緣測與云中心控制選擇機制

一個設(shè)備,可以被邊緣測控制,也可以被云計算中心控制,那么在控制這個設(shè)備的時候需要解決以下難題:

  • 這個設(shè)備是單一的被邊緣控制(或云中心控制)呢?還是可以被邊緣測和云中心兩種方式控制?
  • 如果選擇單一控制,哪種類型的設(shè)備適合于用邊緣計算控制,哪種類型的設(shè)備適合于運中心控制?
  • 如果這個設(shè)備可以同時被邊緣和云中心控制,當(dāng)邊緣和云計算的控制不一致時,這個設(shè)備應(yīng)該優(yōu)先響應(yīng)哪種控制?

這些問題,在邊緣計算還不成熟的時候,還不突出。當(dāng)邊緣計算普及后,這些問題將會困擾系統(tǒng)的設(shè)計者。

還是嘗試用人的處理機制,來給邊緣計算的發(fā)展提供一些參考。

器官的低端神經(jīng)控制和高端神經(jīng)控制的選擇

我選擇心臟、肺和手的控制方式來分別說明。

人能用大腦控制心臟跳動嗎?心臟的跳動是不受大腦控制的。

肺是可以接受大腦控制的。比如人可以有意識的控制呼吸頻率,可以調(diào)整深呼吸、淺呼吸。也可以有意識的憋氣。但當(dāng)你憋氣憋很長時間,達(dá)到憋氣的極限之后,即便大腦仍然控制肺部憋氣,但肺部已經(jīng)不接受大腦的控制,而是選擇低端神經(jīng)的控制。

手在絕大多數(shù)的時間是接受大腦控制的。但是在一些極端條件下,手是受低端神經(jīng)控制:手突然遇到疼痛的刺激【比如手指遇到火】。

可以看到,人接受低端神經(jīng)與高端神經(jīng)控制有一個機制:為了保障安全性,多是低端神經(jīng)控制。而為了保障靈活性,多選擇高端神經(jīng)控制。

而將安全相關(guān)的處理機制固化到低端神經(jīng)中,在遇到安全相關(guān)的選擇時,優(yōu)先選擇低端神經(jīng)控制。

對于靈活處理要求高的器官,更多的用高端神經(jīng)控制。

設(shè)備控制的選擇機制

根據(jù)高端神經(jīng)和低端神經(jīng)控制的機制,未來物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的邊緣計算和云計算控制機制可以設(shè)計成如下機制:

  • 與安全相關(guān)的處理邏輯,固化到邊緣測,屬于優(yōu)先級***的控制。
  • 根據(jù)設(shè)備重要程度,選擇邊緣測和云計算控制。比如安全等級***的設(shè)備,選擇邊緣計算控制。
  • 根據(jù)設(shè)備功能靈活程度,選擇邊緣測和云計算控制。要求靈活的設(shè)備,選擇云計算控制。
  • 劃定一個安全閾值邊界,安全達(dá)到這個閾值邊界后,設(shè)備自動由邊緣計算固有邏輯處理。

物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢之四(2019)

小結(jié)

邊緣計算完善后,將會面臨設(shè)備是云計算控制和邊緣計算控制的選擇難題。借鑒人體處理經(jīng)驗,可以從安全性和靈活性兩個維度考慮。安全性高靈活性低的邊緣處理;安全性低靈活性高的云計算處理;安全性高靈活性高的以云計算控制為主邊緣測監(jiān)控等級高;安全性低靈活性低的,邊緣控制為主,適度增加云計算控制能力。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 今日頭條
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