邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)幾乎是完美匹配的。在最近兩年，所有關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)趨勢報告中都有邊緣計算。

IDC預(yù)測，到2020年，邊緣基礎(chǔ)設(shè)施支出將達(dá)到物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施總支出的18%。

事實上，所有關(guān)于2018年的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的趨勢預(yù)測，在2019年以及之后的幾年依然得以延續(xù)。而在這個基礎(chǔ)上，確實有一些更新。提醒一下：在2017年的趨勢和演變中，并沒有提到邊緣計算，而是討論了霧計算，現(xiàn)在是時候解釋一下了。

邊緣計算這個術(shù)語，可以與霧計算有一定的重疊。但是，霧計算和邊緣計算以及它們在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮作用的確切方式是有區(qū)別的，主要是在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中。盡管這兩個術(shù)語都是關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)在邊緣側(cè)的計算，但在發(fā)布這些預(yù)測之前，我們必須加以區(qū)分。

有人認(rèn)為，霧計算是邊緣計算的一種形式，也就是“舊瓶換新酒”。鑒于邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的重要性日益上升，正如諸多研究中所表明的那樣，現(xiàn)在是時候?qū)吘売嬎恪㈧F計算以及為什么這一切都很重要進(jìn)行更詳細(xì)的闡述了。為了更正式地說明兩者之間的區(qū)別，本文是從物聯(lián)網(wǎng)的角度來分析邊緣計算和霧計算的。

邊緣計算和霧計算:相同的驅(qū)動因素

邊緣計算和霧計算都有很強的上升趨勢，其確切原因是相同的：龐大的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)主要是生成在IT和OT融合的世界中。工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)用例會產(chǎn)生大量需要被分析的數(shù)據(jù),在IT和OT環(huán)境中也需要分析和利用這些數(shù)據(jù)。

例如，智能建筑和樓宇管理系統(tǒng)，我們越來越多地以整體和綜合的方式看待建筑，而不是單從能源管理和電力管理到暖通空調(diào)(HVAC)、光控制等各個領(lǐng)域的相當(dāng)孤立的角度來看。

也就是從全局出發(fā)，我們想知道建筑物整體上發(fā)生了什么。例如，工業(yè)4.0、物流4.0，都是關(guān)于產(chǎn)品生命周期和端到端的價值鏈和供應(yīng)鏈。

為什么要把智能計算轉(zhuǎn)移到物聯(lián)網(wǎng)的邊緣

在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，以這種端到端的方式，在特定的高度傳感器密集型環(huán)境中獲得了大量的數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)是在邊緣生成并處理的，將會降低延遲并減輕數(shù)據(jù)中心的負(fù)載。比如在一個大型油氣項目中，需在無數(shù)個井中部署數(shù)十萬個傳感器數(shù)據(jù)點，在這些類似的應(yīng)用中，將不可避免地會遇到帶寬、網(wǎng)絡(luò)延遲、總體速度等挑戰(zhàn)，霧和邊緣計算在這些挑戰(zhàn)中起著重要作用。

尤其在一些關(guān)鍵任務(wù)或遠(yuǎn)程組件的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中，對延遲和速率的要求更為嚴(yán)格。

邊緣計算的重點是連接在物聯(lián)網(wǎng)上的設(shè)備的技術(shù)，比如工業(yè)機器人。

根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)項目的不同需求，可能需要快速獲取所需的數(shù)據(jù)，或者更進(jìn)一步：需要聚合和分析的數(shù)據(jù)，以可操作的智能的形式，使我們能夠快速地采取行動和決策，無論這些決定是否來源于人類。所以，不需要將所有的數(shù)據(jù)存儲在云中來分析它，只需要在網(wǎng)絡(luò)中傳輸這些數(shù)據(jù)。

可以想象數(shù)以百計的場景，其中速率和延遲是數(shù)據(jù)的關(guān)鍵，從資產(chǎn)管理，能源能耗，過程優(yōu)化，預(yù)測分析到供應(yīng)鏈管理的實時需求在一個萬物互聯(lián)的世界都是必要的。

還可以想象，在更廣泛的背景下，建筑、商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)和諸如此類的東西逐步地依賴于快速的數(shù)據(jù)和實時的整體管理，當(dāng)正確地利用和快速分析數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)就會變得越有價值。畢竟，我們生活在一個擁有足夠快的速度獲得正確分析結(jié)果就會產(chǎn)生巨大效益的時代。

在許多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)和分析的速度是至關(guān)重要的。在這些領(lǐng)域，我們正朝著由系統(tǒng)、執(zhí)行機構(gòu)和各種控制做出自主和半自主決策的方向邁進(jìn)。

這種程度的自動化甚至是許多預(yù)期成果和目標(biāo)的核心，例如工業(yè)4.0，就是自動化的。

2019年及以后的邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)

數(shù)據(jù)的實時性是一個非常重要的因素，而在越來越多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)洪流(中，傳統(tǒng)的方法已經(jīng)不適用了。

甚至有一些應(yīng)用程序和一些行業(yè)，僅僅在發(fā)送數(shù)據(jù)的層面上，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的可用性就不高了。

所以，由于種種原因(帶寬、成本、速度、自動化，維護(hù)、預(yù)測分析)我們需要一種比傳統(tǒng)的方法更快、更便宜和更智能的方法：收集數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)將它們發(fā)送到云的邊緣，在邊緣對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析。

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量不斷增加，對處理速度的需求，云的應(yīng)用程度的增加和網(wǎng)絡(luò)壓力的增加，均大力推動了邊緣計算市場的發(fā)展。

這就是邊緣計算和霧計算真正使能的地方。如果數(shù)據(jù)是在物聯(lián)網(wǎng)的邊緣生成的，那么為什么不將所有的分析都盡可能地接近邊緣、數(shù)據(jù)源來完成呢？于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備而言，這正是邊緣計算的用武之地！

下面是一些邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測：

根據(jù)IDC公布的數(shù)據(jù)，到2020年，IT在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上的支出將達(dá)到物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施總支出的18%。IDC補充說，這種花費是由聯(lián)合IT和OT系統(tǒng)的部署驅(qū)動的，這減少了從它們連接的設(shè)備收集數(shù)據(jù)的時間。

根據(jù)一份關(guān)于跨硬件、平臺、解決方案和應(yīng)用程序的邊緣計算市場的研究，到2022年，全球邊緣計算市場預(yù)計將達(dá)到67.2億美元，復(fù)合年增長率高達(dá)35.4%。

Gartner的Rob van der Meulen在2018年10月的一篇博客中表示，目前，大約10%的企業(yè)生成的數(shù)據(jù)是在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云之外創(chuàng)建和處理的。Gartner預(yù)計，到2022年，這一比例將達(dá)到50%。

Gartner將邊緣計算定義為在數(shù)據(jù)生成源或其附近進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的解決方案。例如，在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)生成的來源通常是帶有傳感器或嵌入式設(shè)備的東西。邊緣計算是校園網(wǎng)絡(luò)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)或云的分散擴展?！?/p>

是什么使邊緣計算變得重要

現(xiàn)在我們來談?wù)勥吘売嬎愫挽F計算之間的區(qū)別。

首先，霧計算（思科發(fā)明的術(shù)語）有時也被稱為霧網(wǎng)絡(luò)，“霧”一詞指的是云。(低懸的云，靠近邊緣).

建設(shè)邊緣基礎(chǔ)設(shè)施的驅(qū)動因素是部署了匯聚的IT和OT系統(tǒng)，從而減少了從其連接設(shè)備收集的數(shù)據(jù)的價值。

霧計算，IDC稱為Cloud2.0，也是云的更廣泛定義和發(fā)展的一部分，并且包括工業(yè)云和任何地方的云，或霧。

邊緣計算，作為一個術(shù)語和一個體系結(jié)構(gòu)，如前所述，存在的時間比霧計算更長。然而，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的范圍內(nèi)，邊緣計算的重點是與物聯(lián)網(wǎng)中的事物相連的設(shè)備和技術(shù)。另一方面，霧計算將更多的注意力集中在交互的邊緣設(shè)備上，包括物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，如下所述：

因為物聯(lián)網(wǎng)就是把以前沒有關(guān)聯(lián)的東西連接起來，以便在資產(chǎn)和設(shè)備中獲取、分析和利用數(shù)據(jù)。所有的數(shù)據(jù)都來自相連的資產(chǎn)，可能是那些工業(yè)機器，比如機器人，發(fā)電機，智能建筑組件等我們都需要一個架構(gòu)來實現(xiàn)這一點。霧計算和邊緣計算都是這樣的體系結(jié)構(gòu)：在一般情況下和在關(guān)鍵或遠(yuǎn)程環(huán)境中，通過限制需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)來節(jié)省帶寬、存儲、時間和成本。當(dāng)我們將智能計算在邊緣運行時，就減少了網(wǎng)絡(luò)延遲。

邊緣計算將邊緣網(wǎng)關(guān)或設(shè)備的智能、處理能力和通信能力直接推送到諸如可編程自動化控制器之類的設(shè)備中。

霧計算總是使用邊緣計算。但是，邊緣計算可能會也可能不會使用霧計算。此外，根據(jù)定義，霧計算包括云計算，而邊緣計算則不一定包括云計算。

簡而言之，霧計算和邊緣計算這兩種架構(gòu)的不同之處在于實現(xiàn)所有這些目標(biāo)所需的智能和計算能力所在地。如果處理能力直接嵌入在連接的端點中，則稱為邊緣計算。但是，如果智能駐留在端點和云計算之間的單獨網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(例如本地節(jié)點或物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān))中，那么它就是霧計算。

兩者均有其適用范圍，最重要的是知道：邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵，智能計算正在向邊緣轉(zhuǎn)移！