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如今，新興技術(shù)的發(fā)展齊頭并進這并不常見，但人們偶爾會發(fā)現(xiàn)一些相互依賴的技術(shù)共同發(fā)展。例如操作系統(tǒng)和CPU之間的關(guān)系是完全相互依賴的，因為它們都需要對方的支持。

另一個例子就是邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)的同時發(fā)展和增長，有時候人們將邊緣計算稱之為霧計算。由于物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計，它需要邊緣計算來發(fā)揮其最大的潛力，而且這兩種技術(shù)都處于早期發(fā)展階段。

由于同樣的原因，邊緣計算和霧計算的應(yīng)用強勁上升：這是因為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)泛濫。調(diào)研機構(gòu)Hitachi Vanata公司的一份報告估計，連續(xù)監(jiān)測所有連接的車輛每小時將產(chǎn)生25GB的數(shù)據(jù)。

存儲提供商ClearSky Data首席技術(shù)官Lazarus Vekiarides表示： 物聯(lián)網(wǎng)是下一代終端。如果考慮到這些產(chǎn)生數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的龐大數(shù)量，其數(shù)據(jù)要比人類活動或手機信息的數(shù)量大得多。

請注意，如今的一些汽車（通過引擎）有能力處理一些計算功能?？纱┐髟O(shè)備或遠程傳感器因為計算消耗電能，并且如果使用電池工作，這意味著提供電力的時間更短。

所以為了保障物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的運行，其計算需要從物聯(lián)設(shè)備移到服務(wù)器上。盡管物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備周邊有一些龐大的，而且全球的數(shù)據(jù)量也在不斷增加，因此處理分布在各地的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)將不堪重負(fù)。

采用邊緣計算服務(wù)的第二個目的是卸載中央數(shù)據(jù)中心的負(fù)載。例如在洛杉磯汽車生成的數(shù)據(jù)可以在洛杉磯的邊緣計算中心進行處理，而不是將其發(fā)送到猶他州或愛荷華州的數(shù)據(jù)中心。因為這意味著更高的延遲，即使建立了許多快速數(shù)據(jù)中心和專用主干光纖網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)延遲仍然是一個難題。

Vekiarides說， 當(dāng)企業(yè)需要處理來自數(shù)百萬臺設(shè)備的數(shù)據(jù)時，可以在云端處理數(shù)據(jù)。但問題是云端通常距離設(shè)備很遠，所以會出現(xiàn)延遲，而數(shù)據(jù)量也不適合采用云計算。

互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計與物聯(lián)網(wǎng)相反，其用例是從源頭上下載東西，比如在Netflix網(wǎng)站上看電影，用戶的家庭寬帶連接可能會是10mbits到20mbits，但下載速率是1-2mbit.物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計正好與其相反，從端點發(fā)送大量數(shù)據(jù)而不是接收數(shù)據(jù)。因此，互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計并不適用于物聯(lián)網(wǎng)。

然后是第三個問題：存儲。像Fitbit這樣的可穿戴設(shè)備不會儲存太多數(shù)據(jù)。即使少數(shù)閃存芯片也會占用大量空間并消耗電能。另外，Vekiarides指出，存儲設(shè)備的故障比CPU和內(nèi)存的故障率要高得多。

對于收集大量數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)（IoT），企業(yè)需要做兩件事：本地分析組件和中央存儲。所以，這就是邊緣計算適用在物聯(lián)網(wǎng)的地方。

什么是邊緣計算？

邊緣計算被維基百科定義為 通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行數(shù)據(jù)處理來優(yōu)化云計算系統(tǒng)的一種方法，并且靠近數(shù)據(jù)源 。因此，它是關(guān)于在端點附近創(chuàng)建一種所有數(shù)據(jù)都可以進行一定數(shù)量計算的應(yīng)用平臺，并且可以解決延遲問題。

這意味著邊緣計算比大多數(shù)云計算提供商的云平臺擁有更多的位置，而對于私營公司來說，它意味著更多的數(shù)據(jù)中心之外的遠程服務(wù)器。即使像Equinix公司這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供商，其在美國和世界各地運營的數(shù)據(jù)中心只分布在十幾個地點。

在許多方面，邊緣計算看起來很像一個標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)中心，并使用相同的硬件。唯一真正的區(qū)別是其分配率較高。像Equinix、CoreSite、Digital Reality等主要數(shù)據(jù)中心提供商正在專門為邊緣計算應(yīng)用配置專用硬件。

對于商業(yè)用戶而言，亞馬遜公司即將與Greengrass合作，將邊緣計算中心部署在用戶的遠程辦公室或工廠中。用戶可以將像部署Raspberry Pi或x86塔式服務(wù)器一樣部署邊緣計算中心。亞馬遜與包括英特爾、高通和三星在內(nèi)的眾多合作伙伴開發(fā)了這樣的產(chǎn)品，并使用其無服務(wù)器Lambda服務(wù)來交付本地機器對機器的通信。因此，遠程辦公室或工廠可以為本地設(shè)備部署自己的專用邊緣計算服務(wù)器。

沒有標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算有一些共同點：它們都在發(fā)展進行中。物聯(lián)網(wǎng)的定義相當(dāng)早，但需要一段時間才能著手應(yīng)用。例如可穿戴設(shè)備這樣早期的嘗試并不能很好地采用，因為它們并不成熟，而人們也不喜歡穿戴它們。隨著技術(shù)進一步的發(fā)展，嵌入式設(shè)備將會發(fā)展得越來越好。智能手機將配備新的傳感器，可穿戴設(shè)備變得更加實用。

Vekiarides指出，物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算技術(shù)仍在不斷發(fā)展，推廣其用例或核心應(yīng)用程序是很困難的。他說， 這些物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的每一個用例都有其獨特的要求，但物聯(lián)網(wǎng)或邊緣計算目前還沒有可行的標(biāo)準(zhǔn)，因為通用汽車對福特來說是獨一無二的，工廠也有自己的傳感器。

而這類平臺開始出現(xiàn)，類似于上世紀(jì)90年代首次出現(xiàn)的消息中間件，如CORBA和SOA.它們在設(shè)備之間來回傳遞消息并處理，但這只是一個開始。

就像每一個新興標(biāo)準(zhǔn)一樣，市場上有很多競爭者。Gartner公司針對物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議的炒作周期列出了30個可能的標(biāo)準(zhǔn)，其中一半的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)計會帶來某種商業(yè)利益。它們涵蓋物聯(lián)網(wǎng)安全、設(shè)備管理和傳感器輸入等。

未來的發(fā)展

顯然，大量建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)是十分必要的。對于Equinix公司來說，即使其數(shù)據(jù)中心覆蓋十幾個主要城市，也具有一定的競爭力。對于在主要大城市地區(qū)應(yīng)用的智能電動汽車，無論是汽車制造商、數(shù)據(jù)中心運營商、云計算巨頭，還是像Vapor IO和施耐德電氣這樣新興的微型數(shù)據(jù)中心提供商，都需要部署邊緣計算。

他們提供堅固耐用的數(shù)據(jù)中心，這些數(shù)據(jù)中心的體積像汽車一樣大小，并與手機發(fā)射塔樓網(wǎng)絡(luò)相連接，可以接收從本地設(shè)備發(fā)送的4G數(shù)據(jù)，并在那里處理，或轉(zhuǎn)發(fā)到數(shù)據(jù)中心。研究機構(gòu)Markets Markets公司認(rèn)為，微型數(shù)據(jù)中心部門在未來兩年的市場價值可能會達到320億美元。

數(shù)據(jù)中心也需要更多的計算資源。 Vekiarides表示，一些云計算客戶無法獲得他們所需的計算資源。而當(dāng)數(shù)百萬輛汽車向數(shù)據(jù)中心發(fā)送數(shù)據(jù)時，這個問題將會惡化。

當(dāng)然，網(wǎng)絡(luò)速度也要變得更快。谷歌和亞馬遜等一些主要的云計算提供商已經(jīng)建立了自己的網(wǎng)絡(luò)以獲得最大的吞吐量，但是對于大眾而言，人們正在與Netflix和YouTube爭搶網(wǎng)絡(luò)帶寬，這些視頻網(wǎng)站的流量占用了40%以上的互聯(lián)網(wǎng)帶寬，而高峰時段的Netflix網(wǎng)站將會占到互聯(lián)網(wǎng)流量的70%.

5G技術(shù)的應(yīng)用可以部分解決這個問題，其速度將比4G技術(shù)快10倍。但這將需要很多邊緣網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載。5G技術(shù)計劃在今年開始測試和應(yīng)用，而其推出將需要幾年的時間，因為其費用并不便宜。

因此，總體而言，邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)仍處于起步階段，但正在一起成長。

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