．物聯網：邊緣計算技術如何推動 IoT 商業應用發展

IoT at the Edge: Bringing intelligence to the edge using Cloud IoT (Cloud Next '18)

來源： OFweek物联网

現階段的物聯網商業體系，處於正在發展階段，物聯網基礎設施架構還不完善，在這方面想要超過，當前的 IT 數據中心基礎設施還很難。

為了推動物聯網基礎設施架構的成型，以及在未來幾年內躍進相對成熟的發展階段，物聯網相關技術發展，需要 IoT 產業各上下游企業，及技術法規制訂機構，共同推進進程。

全球知名市場研究機構 CB Insights 數據預估，在兩年內全球幾乎每人每天都會產生 1.5 GB 的數據。這將推動物聯網系統服務的支出，從 2013 年的不到 500 美元，增加到 2019 年的 1.7 萬億美元。到 2022 年，預計僅邊緣基礎設施的支出，將超過 67 億美元。

邊緣計算技術包括各種類目和子類目，所有這些都應該賦予各種技術標準和案例 － 從智慧家電到智慧汽車，再到整個智慧城市。利用邊緣計算及 5G 技術實現萬物互聯，從 M2M 到雲端設備通信，以及從客戶端到伺服器端（C/S）通信等，不同連接場景下，將產生大量數據包，如何確保各種物聯連接環境下，數據包的安全加密編解碼，以及針對其進行有效的大數據快速批處理算法意義重大。

另外在人工智慧算法方面，神經網路、機器學習、自主分析，以及其他應用等工具，在某些特殊連接場景下，有快速的大數據運算的要求，這些即時的運算事件，必須在即時或接近即時的時間進行，例如當自動駕駛汽車在高速公路下，行駛或者連接的醫療設備，正在為患者提供緊急救生服務時，確保這些特定場景下滿足其業務需求，物聯網、5G 技術的發展速度和進程，必須要提前先落地。

其次邊緣的智慧系統，必須自己確定哪些數據，要在本地處理，哪些數據由物聯網基礎設施來處理。建立物聯網數據中心來治理智慧城市，或者為一些物聯網企業，提供 2B 端物聯網雲服務，又或者為 2C 端提供智慧家庭服務是有必要的。

因為這可以快速將結果傳遞給連接的設備，不僅可以提供快速的響應時間，還可以防止集中的計算，儲存和網路資源，變得不堪重負。

所以最好的方式是推動邊緣技術持續的發展，建立聚合數據庫和自動化預處理機制，同時在數據抽取分析決策方面，需要高精度預判，機器自行決策，如何在各種情況下進行自動化。

從智慧邊緣過渡到智慧網格，是邊緣技術的一種延伸，在物聯網工作負載和系統，變得更加複雜的情況下，該體系結構也將更靈活、更靈敏。

透過這種方式，物聯網將促進邊緣資源、M2M 設備本身之間的更大連接，最終形成新的多點到多點結構層，取代當今的點對點解決方案。

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