如今，人們對(duì)邊緣計(jì)算寄予了越來越多的希望。該行業(yè)充滿了大膽的想法，例如“邊緣將吞噬云”，實(shí)時(shí)自動(dòng)化將遍布醫(yī)療保健、零售和制造業(yè)。

專家們一致認(rèn)為，邊緣計(jì)算將在幾乎所有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮關(guān)鍵作用。但卻進(jìn)展緩慢。傳統(tǒng)觀念阻礙了企業(yè)充分利用實(shí)時(shí)決策和資源配置的優(yōu)勢(shì)。要了解這種情況發(fā)生的方式和原因，讓我們回顧一下邊緣計(jì)算的第一波浪潮，以及從那以后發(fā)生了什么。

第一波邊緣計(jì)算：物聯(lián)網(wǎng)(IoT)

對(duì)于大多數(shù)行業(yè)來說，邊緣的概念與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的第一波浪潮緊密相關(guān)。當(dāng)時(shí)，人們大部分重點(diǎn)都集中在從安裝在所有東西上的小型傳感器收集數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)揭粋€(gè)中心位置——比如云或主數(shù)據(jù)中心。

然后，這些數(shù)據(jù)流必須與通常所說的傳感器融合相關(guān)聯(lián)。當(dāng)時(shí)，傳感器的經(jīng)濟(jì)性、電池壽命和普及度常常導(dǎo)致數(shù)據(jù)流過于有限，且保真度較低。此外，用傳感器改造現(xiàn)有設(shè)備的成本往往過高。雖然傳感器本身價(jià)格低廉，但安裝耗時(shí)，且需要訓(xùn)練有素的人員來完成。最后，使用傳感器融合分析數(shù)據(jù)所需的專業(yè)知識(shí)嵌入到跨組織員工的知識(shí)庫(kù)中。這導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)的采用率放緩。

此外，對(duì)安全的擔(dān)憂也影響了物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應(yīng)用。計(jì)算方法很簡(jiǎn)單:跨越多個(gè)地點(diǎn)的數(shù)千臺(tái)連接設(shè)備，相當(dāng)于一個(gè)巨大且通常未知的暴露量。由于潛在的風(fēng)險(xiǎn)超過了未經(jīng)證實(shí)的好處，許多人采取觀望的謹(jǐn)慎態(tài)度。

超越物聯(lián)網(wǎng)1.0

而現(xiàn)在越來越清楚的是，邊緣不在于物聯(lián)網(wǎng)，而在于跨分布式站點(diǎn)和地理位置的運(yùn)營(yíng)進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。在IT以及越來越多的工業(yè)環(huán)境中，我們將這些分布式數(shù)據(jù)源稱為“邊緣”。我們將來自數(shù)據(jù)中心或云之外的所有這些位置的決策稱為“邊緣計(jì)算”。

邊緣無處不在——我們生活的地方、工作的地方以及人類活動(dòng)發(fā)生的地方。稀疏的傳感器覆蓋范圍已通過更新和更靈活的傳感器解決。各種集成傳感器帶來了新的資產(chǎn)和技術(shù)?，F(xiàn)在，傳感器通常會(huì)增加高分辨率/高保真成像(x射線設(shè)備、激光雷達(dá))。

額外的傳感器數(shù)據(jù)、成像技術(shù)，以及將所有這些相關(guān)聯(lián)的需求結(jié)合在一起，會(huì)使每秒產(chǎn)生數(shù)兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。為了從這些龐大的數(shù)據(jù)流中獲得結(jié)果，現(xiàn)在在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方部署了計(jì)算能力。

原因很簡(jiǎn)單，邊緣位置和云之間沒有足夠的可用帶寬和時(shí)間。在短期內(nèi)，邊緣的數(shù)據(jù)最重要?，F(xiàn)在可以在邊緣實(shí)時(shí)分析和使用數(shù)據(jù)，而不是稍后在云端進(jìn)行處理和分析。為了獲得更高水平的效率和卓越的運(yùn)營(yíng)，計(jì)算必須在邊緣進(jìn)行。

這并不是說云無關(guān)緊要。云仍然在邊緣計(jì)算中扮演著重要的角色，因?yàn)槠涫且粋€(gè)很好的地方，可以在所有位置上部署邊緣和管理。例如，云提供了對(duì)來自其他地點(diǎn)的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的訪問，以及遠(yuǎn)程專家來管理全球的系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序。此外，云可用于分析跨多個(gè)位置的大型數(shù)據(jù)集，顯示隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，并生成預(yù)測(cè)分析模型。

所以，邊緣在于理解大量分散在地理位置上的大型數(shù)據(jù)流。人們必須采用這種對(duì)邊緣的新認(rèn)知，才能真正了解邊緣計(jì)算的可能性。

實(shí)時(shí)邊緣分析

與幾年前相比，如今在邊緣地帶能做的事情是驚人的?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)可以從大量的傳感器和攝像機(jī)中產(chǎn)生，而不是局限于少數(shù)幾個(gè)傳感器。然后，這些數(shù)據(jù)將在比20年前功能強(qiáng)大數(shù)千倍的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行分析——所有這些都以合理的成本進(jìn)行。

且現(xiàn)在，高核數(shù)CPU和GPU以及高吞吐量網(wǎng)絡(luò)和高分辨率攝像頭已經(jīng)唾手可得，這使得實(shí)時(shí)邊緣分析成為現(xiàn)實(shí)。在邊緣(業(yè)務(wù)活動(dòng)發(fā)生的地方)部署實(shí)時(shí)分析可以幫助企業(yè)了解其運(yùn)營(yíng)，并立即做出響應(yīng)。有了這些知識(shí)，許多操作可以進(jìn)一步自動(dòng)化，從而提高生產(chǎn)力，并減少損失。

讓我們來考慮一些當(dāng)今實(shí)時(shí)邊緣分析的例子:

1. 超市欺詐防范

許多超市現(xiàn)在使用某種形式的自助結(jié)賬，不幸的是，他們也看到越來越多的欺詐。邪惡的購(gòu)物者可以用更便宜的條形碼代替更昂貴的商品，從而支付更少的錢。為了檢測(cè)這種類型的欺詐行為，商店現(xiàn)在使用高性能攝像頭，將產(chǎn)品的掃描結(jié)果和重量與產(chǎn)品的預(yù)期質(zhì)量進(jìn)行比較。這些攝像頭相對(duì)便宜，但卻能產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。通過將計(jì)算移動(dòng)到邊緣，可以立即分析數(shù)據(jù)。這意味著商店可以實(shí)時(shí)檢測(cè)欺詐行為，而不是在“顧客”離開之后。

2. 食品生產(chǎn)監(jiān)控

如今，一個(gè)制造工廠可以在制造過程的每個(gè)步驟都配備幾十個(gè)攝像頭和傳感器。實(shí)時(shí)分析和人工智能驅(qū)動(dòng)的推理可以在幾毫秒甚至幾微秒內(nèi)揭示出是否存在錯(cuò)誤或過程偏離。也許攝像頭會(huì)顯示配料過多。借助攝像頭和實(shí)時(shí)分析，生產(chǎn)線可以調(diào)整以停止漂移，甚至在需要維修時(shí)停止，而不會(huì)造成災(zāi)難性的損失。

3. 人工智能驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療保健邊緣計(jì)算

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，紅外和X射線相機(jī)一直在改變游戲規(guī)則，因?yàn)樗鼈兲峁└叻直媛?，并迅速向技術(shù)人員和醫(yī)生提供圖像。憑借如此高的分辨率，人工智能現(xiàn)在可以在醫(yī)生確認(rèn)之前過濾、評(píng)估和診斷異常情況。通過部署人工智能驅(qū)動(dòng)的邊緣計(jì)算，醫(yī)生可以節(jié)省時(shí)間，因?yàn)樗麄儾恍枰獙?shù)據(jù)發(fā)送到云端來獲得診斷。因此，腫瘤學(xué)家在查看患者是否患有肺癌時(shí)，可以對(duì)患者的肺部圖像應(yīng)用實(shí)時(shí)AI過濾器，以獲得快速準(zhǔn)確的診斷，并大大減少患者等待答復(fù)的焦慮。

4. 由分析驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車

自動(dòng)駕駛汽車之所以成為可能，是因?yàn)橄鄬?duì)便宜和可用的攝像頭提供了360度的立體視覺。分析還可以實(shí)現(xiàn)精確的圖像識(shí)別，因此計(jì)算機(jī)可以識(shí)別出風(fēng)滾草和鄰居的貓之間的區(qū)別，并決定是否該剎車或繞過障礙物以確保安全。。高性能GPU和CPU的可承受性、可用性和小型化，使實(shí)時(shí)模式識(shí)別和矢量規(guī)劃成為自動(dòng)駕駛汽車的駕駛智能。自動(dòng)駕駛汽車要想成功，就必須擁有足夠的數(shù)據(jù)和處理能力，以足夠快的速度做出智能決策，并采取糾正措施?，F(xiàn)在，只有借助當(dāng)今的邊緣技術(shù)才有可能實(shí)現(xiàn)。

5. 實(shí)踐中的分布式架構(gòu)

當(dāng)在邊緣部署極其強(qiáng)大的計(jì)算時(shí)，企業(yè)可以更好地優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，而不用擔(dān)心延遲或失去與云的連接?，F(xiàn)在所有的東西都分布在邊緣位置，因此可以實(shí)時(shí)解決問題，并且只有零星的連接。

自第一波邊緣技術(shù)浪潮以來，我們已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。由于邊緣技術(shù)的進(jìn)步，企業(yè)現(xiàn)在正以更全面的視角看待自己的運(yùn)營(yíng)?，F(xiàn)今的邊緣技術(shù)不僅幫助企業(yè)提高利潤(rùn)，事實(shí)上，還幫助降低風(fēng)險(xiǎn)，改善產(chǎn)品、服務(wù)和用戶體驗(yàn)。?