從物聯網卡從業人員的視角看來，三天兩頭看見對換算更為可用和分布式架構的需求。當逐漸將物聯網卡與ot和it系統軟體融合時，亟待解決的第乙個難題是機器裝置傳送至網路伺服器的巨大資訊量。在乙個加工廠智慧型化的情景中，將會有數以百計整合化的控制器，這種控制器每1秒**3個資料資料點。絕大多數的控制器資料在5秒左右以後就徹底無用了。數以百計控制器，好幾個閘道器ip，好幾個系統程序，和好幾個系統軟體，必須全部在一瞬間處理這些資料資料。
大部分資料處理方法的維護者都支援雲模型，即老是應當向雲**一些內容。這都是第一種物聯網卡計算的基礎。
一、物聯網卡的雲計算模式
根據物聯網卡和雲計算技術實體模型，大部分可以通過雲促進和解決你的感觀資料資料。給你乙個攝取控制模組，它能夠接收資料並儲存在乙個資料資料庫(乙個十分大的儲存晶元)，隨後對它開展並行處理(它能夠是spark，azure hd insight，hive，這些)，隨後應用節奏快的資訊內容來做決策。
自打逐漸搭建物聯網卡解決方法，如今擁有很多新的產品與服務，能夠很容易地保證這一點：
1.能夠應用aws kinesis和big data lambda services
2.能夠運用azure的生態體系，讓搭建網際網路大資料工作能力越來越極為非常容易
3.或是，能夠應用像google cloud商品那樣的專用工具如cloud iot core
在物聯網卡中亟待解決的一些挑戰是：
1.獨享服務平台的使用人和公司針對有著它們的資料資料在google，微軟公司，amazon等感到不舒服。
2.延遲時間和網際網路終斷問題。
3.增高了儲存成本費、資料資料安全係數和耐受性。一般，網際網路大資料框架結構不能夠建立乙個可以滿足資料資料要求的大中型攝取控制模組。
二、面向物聯網卡的霧計算模式
根據霧計算，能夠變得越來越強勁。霧計算是使用當地處理單元或電腦，而並不是將資料資料一路傳送至雲空間並等候網路伺服器解決和響應。
4-5年裡，還沒像sigfox和lorawan那般的無線網路解決方法，ble都沒有mesh或遠端控制作用。因而，務必使用更**昂貴的網路解決方案，以保證可以建立乙個安全性，長久的聯接到資料資料處理單元。這一核心模組是解決方法的核心，很少有技術專業的解決方法服務提供商。
從實行乙個物聯網卡霧計算能夠掌握到：
這並非簡單的事，必須了解和理解許多事兒。搭建裝置軟體，也就是說在物聯網卡上所做的，是更立即和對外開放的。並且，當把網路當做一道天然屏障時，它會減少速率。
針對這樣的實際情況，必須乙個十分大的精英團隊和好幾個經銷商。一般也會面臨經銷商的鎖定問題。
openfog是乙個由知名行業內人士開發設計的致力於霧計算構架而設計方案的對外開放霧計算框架結構。它出示了用例，實驗室**臺，技術性規格型號，還有乙個參照系統架構。
三、物聯網卡邊緣計算模式
物聯網卡是有關捕獲細微的互動作用，並盡量快地作出反映。邊緣計算離資料庫近期，可以在控制器地域運用深度學習。假如深陷了邊沿和霧計算的**，應當搞清楚，邊緣計算是全部有關智慧型感測器連線點的運用，而霧計算依然是有關區域網路，能夠為資訊量大的實際操作出示數學計算。
像微軟公司和amazon那樣的製造行業大佬早已公布了azure iot edge和aws green gas，用以提公升物聯網卡閘道器ip和控制器連線點上的裝置智慧型化，這種閘道器ip和控制器連線點有著優良的數學計算。儘管這種全是很好的解決方法，能夠讓工作中越來越比較簡單，可是它明顯地更改了從業人員所了解和應用的邊緣計算的含意。
邊緣計算不應當規定機器學習演算法在閘道器ip上運作來搭建智慧型化。2023年，alex在eci大會上提到了內嵌式人工智慧技術在神經系統記憶力cpu上的工作中：
真實的邊緣計算將產生在那樣的神經細胞裝置上，他們能夠自帶機器學習演算法，服務專案於單一的目地和義務。那會非常好嗎?我們一起假定庫房的完畢連線點能夠對非常少的好多個重要字元陣列實行當地nlp，這種重要字元陣列組成登陸密碼，例如"芝麻開門"!
這類邊沿機器裝置一般有乙個相近神經元網路的構造，因此當載入乙個機器學習演算法的那時候，大部分就是說在裡邊點燃了乙個神經元網路。但這類點燃是永久的，沒法大逆轉。
有乙個全新公升級的內嵌式機器裝置室內空間，能夠在低輸出功率控制器連線點上推動內嵌式邊沿智慧型化。
四、物聯網卡的mist換算模式
能夠做下列事兒來推動物聯網卡的資料處理方法和智慧型化系統：
1.根據雲計算技術的實體模型
2.根據霧的換算實體模型
3.邊緣計算實體模型
這兒有一種電腦種類，它填補了霧和邊緣計算，使他們越來越更強，而不用再等去年。能夠簡易地引進物聯網卡機器裝置的網際網路作用，分派工作中負荷，既沒有霧都沒有邊緣計算出示的日常動態智慧型化實體模型。
這類方式可以產生高速的資料處理方法和智慧型採集裝置，記憶體256 kb，具備256kb的記憶體和～100kb/秒的資料資料傳輸率。針對mesh網際網路，無疑會有這樣乙個轉換實體模型的促進者，會許多人明確提出乙個更強的根據mist系統軟體的實體模型，能夠非常容易地應用它。
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