【摘要】 針對裝置直聯雲端方案的痛點，將邊緣計算概念引入物聯網解決方案的iot邊緣服務應運而生。本文將會為您介紹iot邊緣的能力與價值。
邊緣，指實體或邏輯概念中離中心較遠，靠近邊界的部分。在資料處理領域，邊緣計算的概念源於雲計算，是指在靠近資料來源的一側搭建集網路、計算、儲存、應用核心能力為一體的計算節點，就近提供處理資料的能力，而不是將全部資料都交由雲端處理。可能有人會提出疑問，雲計算的目的不就是為了資料集中到雲端進行處理麼，為什麼現在又要分工到邊緣了？為了解決這個疑問，讓我們以物聯網場景為例，假設以下場景：
同樣是上面的那個企業，負責人在研究門禁系統如何接入了發現另乙個問題：門禁系統中的員工資料屬於企業隱私資料，將這部分資料傳輸至雲端不符合公司安全策略。但如果只有門禁系統不接入雲端，維護成本高，也不利於系統之間的聯動。
在管理園區的這家企業苦惱的同時，園區內有家車企也遇到了乙個難題。這家企業生產基於物聯網的自動駕駛汽車，車輛通過車載系統和物聯網平台互動獲取自動駕駛的指示。控制系統的開發很順利，但有乙個問題無論如何都解決不了：路上的網路訊號太不穩定了，若到了訊號差的地方或者遇到塞車，資料傳到雲端再等到命令下發下來，可能會有著幾秒的時延，而在複雜的路況下，這幾秒的時延是致命的。
上述的問題都是裝置直聯雲端方案的痛點，而通過在物聯網解決方案中引入邊緣的計算的概念，我們就可以解決這些問題。
邊緣計算是乙個概念，討論它能做什麼時，需要給他賦予乙個實體。本文中，我們以華為物聯網平台推出的邊緣計算服務「iot邊緣」為例。iot邊緣通過在靠近物或資料源頭的邊緣側，部署融合網路、計算、儲存、應用核心能力的邊緣節點，就近提供計算和智慧型服務，滿足行業在實時業務、應用智慧型、安全與隱私保護等方面的基本需求。接下來讓我們從三個角度來介紹iot邊緣服務的核心能力。
---開放生態---
邊緣節點作為物聯網的「小腦」，是乙個擁有獨立接入和計算能力的伺服器，我們一般根據其外形稱之為邊緣盒子。iot邊緣服務並不強制配套邊緣盒子，僅對邊緣盒子的硬體規格有一些基本要求，只要是滿足要求的硬體，無論型號，均可基於docker容器方式部署邊緣服務軟體包，獲取邊緣側的裝置接入、裝置聯動和低時延本地閉環管理等基本能力。
接入方面，iot邊緣服務支援使用者自行開發第三方接入協議驅動，通過雲端下發至邊緣節點執行，實現工業閘道器行業協議接入。同時，iot邊緣服務還支援使用者開發並部署第三方邊緣容器應用，拓展邊緣節點的能力。通過在硬體、協議、應用等方面都高度開放，iot邊緣服務可以滿足各種定製需求，應用於多種物聯網場景。
---邊雲協同---
邊緣節點雖擁有獨立計算能力，但「小腦」真正的價值，還是需要與「大腦」合作才能發揮，邊雲協同能力才是iot邊緣服務真正的殺手鐗。iot邊緣服務在雲端提供圖形化的操作介面，支援納管邊緣節點，進行統一應用部署、節點運維和業務管理，大幅降低邊緣節點部署與運維的複雜度。
邊緣節點納管後，即可通過與雲端分工合作，實現業務分層處理：例如，在車聯網場景中，要求及時處理的業務，如自動駕駛、車路協同等，由邊緣節點直接進行計算並返回結果；對時延不敏感、資料量大的業務，如大屏監控、大資料分析等，則交由雲端處理。再例如，在園區場景中，涉及使用者隱私的資料，在節點本地自閉環處理，所有資料採集、處理及儲存在本地節點閉環；非隱私資料予以清洗彙總後，上傳至雲端進行機器學習及訓練，持續優化及更新本地智慧型演算法。通過業務分層處理，將物聯網的價值最大化，實現真正的萬物互聯。
邊雲協同的能力雖然強大，但邊和雲之間通過網路連線，若網路出現問題，導致邊與雲斷連，這種情況該如何保障邊緣業務？iot邊緣服務提供了邊緣節點本地自治能力，網路異常時，雲端已下發的規則和ai模型依然可正常執行，確保業務連續性；當網路恢復時，資料再同步到雲端。同時，邊緣節點還提供本地控制台，無需聯網即可登陸，實現邊緣節點管理自治。
---邊緣智慧型---
相信眼尖的同學已經注意到了，前文中我們提到了資料清洗、邊緣規則和邊緣ai，這正是我們接下來要講的邊緣智慧型能力。
資料清洗是指邊緣側對裝置上報的資料進行過濾、去重、聚合等處理後上報雲端，針對希望選擇性上報資料至雲端，降低上雲頻寬、雲儲存計算要求的使用場景。
具體來說，過濾是指使用者指定過濾條件，例如屬性a大於10，滿足該條件的資料均會被過濾；使用者可以同時指定多個條件，條件之間可以是「與」關係（滿足全部條件的資料才會被過濾），也可以是「或」關係（滿足任一條件就會被過濾）。去重是指當裝置連續上報屬性值重複的訊息時，邊緣節點僅會向雲端上報第一條。聚合則是指使用者可以指定乙個時間窗（如乙個小時），邊緣節點會將這個時間窗內每個裝置上報的資料聚合成一條資料上報，並且使用者可指定資料中每個屬性的聚合方法，例如取最大/最小值，求和，取平均值等。這三種清洗規則的優先順序是過濾 > 去重 > 聚合，也就是使用者同時設定了這三種清洗規則時，資料會先被過濾，再進行去重，最後聚合後上報。
除了上述兩種基於簡單邏輯的邊緣智慧型外，iot邊緣服務還支援與華為雲企業智慧型（ei）聯動實現邊緣側人工智慧。通過邊緣側上報的資料，ei側對ai進行訓練，並將訓練完成的ai模型下發至邊緣側執行，典型應用包括人臉識別、車輛識別等視覺系ai模型，實現邊緣側的高度智慧型化。
介紹完iot邊緣的功能後，相信各位已經想到了文章開頭的那些問題要怎麼解決了吧。其實，問題中的那兩個場景（智慧型園區和智慧型城市）正是物聯網邊緣計算的主要應用場景。接下來，讓我們再一起看下在這兩個場景中邊緣計算都能解決哪些問題，帶來哪些價值。
首先來看下智慧型園區場景。
然後是智慧型交通場景。
智慧型交通除了需要關注區域性，確保交通安全外，還需要放眼全域性，提公升整體交通效率。iot邊緣可將交通資料清洗後，將有價值的資料上報雲端，雲端根據全域性資料進行分析，為交通指揮者提供有效建議，提公升道路通行效率，促進節能減排和便捷監管，支援向端雲協同自動駕駛演進。
當物聯網遇上邊緣計算，很多傳統直聯方案的問題迎刃而解，物聯網有了邊，真正成為了一張大網，覆蓋了越來越多的領域，為人們帶來越來越智慧型的生活。
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物聯網與邊緣計算的融合
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邊緣計算閘道器 工業物聯網智慧型網關
工廠裡的每一台裝置都在產生資料。從裝置資料的視點，能夠從海量資料的背面發掘和剖析裝置非預期停機的原因 進步成品率的途徑等，找出更好的裝置維護方法，從而進步工廠的全體出產功率。邊緣計算閘道器是處理大資料而生的，同時把資料結果傳入雲端 這是大資料在工業領域的價值地點。然後裝置資料的收集 傳輸和監控成為關...