定义IOT边缘

当你谈到边缘计算时，你必然也会听到雾计算．一些人说这两个词可以互换，而另一些人则认为edge是雾的一部分。

德勤数字(Deloitte Digital)物联网首席技术官罗伯特•施密德(Robert Schmid)将优势定义为紧邻机器的计算能力，而不是由其他人管理。他把雾放在远离机器本身的地方——在网关或其他处理区域。

“它有点，双关语，有雾的是边缘和什么是雾，”他说。“所以，我认为我们仍然有一个定义可以玩这里。”

Jason Shepherd，IoT和Edge Computing CTO在戴尔技术，维护雾太抽象，增加了该边缘，而不是没有物理位置。

“我描述对人的方式是边缘计算正在移动计算，尽可能接近需要它的订户，”他说。对于电信，这可能位于细胞塔的底部。在厂房，它将在生产线上。对于车辆制造商，它在汽车本身。“如果人们想谈论雾，那就是所有边缘加上网络，那不是云之间的一切。”

如何进行物联网边缘计算

“目前的国家是狂野的一点，”Forrester Research的分析师Chris Gardner说。“有很多伟大的用例，但没有真正的建筑和管理标准。”

但外面的公司已经准备好解决IOT Plus Edge方程。如今，物联网市场的大公司提供的许多优势战略都涉及部署容器在IOT系统中操作微服务 - 在传感器本身上，连接传感器的边缘网关微模块化数据中心或在电信的细胞塔。

每个人真正想要的是驱动全新的收入流和客户体验。

对于思科来说，这些微服务使用专有的IOX，该公司的应用环境认为，IOT产品管理副总裁Vikas Butaney表示有两个层面。首先，它允许组织在IOT Edge网关和传统的网络环境下主持微服务。其次，使用Cisco Kinetic，它有助于创建处理IoT数据并在边缘创建逻辑的规则。

戴尔和许多其他公司，包括英特尔、三星和VMware等大公司，以及FogHorn Systems、Striim和Canonical等行业公司，都选择了Linux基金会主办的中立供应商、开源的EdgeX Foundry。

"把EdgeX看作一个框架，"戴尔的Shepherd说。他说:“它拥有将各种东西绑定在一起的api，以及开放的、供应商中立的治理。每个插入到它的微服务都可以引用这些api，而不管该微服务的专有性或开放性如何。它是把整个房间连在一起的地毯。”

也可以使用其他开源选项。例如，EdgeX位于应用程序层，而开源的Akraino Edge Stack则涉及到基础设施层的api。

牧羊人将这些框架等同于IOT的“管道”。

他说:“这不是为了和你赚钱的地方竞争。”“你的钱都花在了‘实用性’上——可管理性、安全性、可用性、连通性。你不能在中间的管道上赚钱，这就是为什么我们试图通过事实上的开放标准来标准化它。”

然而，Gardner说，在专有和开源之间进行选择并不那么重要匹配边缘平台用用例。

“例如，IOX已经证明可以在一些制造场景中工作，”他说。“如果我是一家制造公司，我想探索这一点。可能已经解决了一些建筑挑战，或者最重要的是，在现有实施中的辩论。参考现有技术永远是坏事。”

今天边缘计算的真实状态

IDC预测，到2019年，至少45%的物联网设备创建的数据将在网络边缘存储、处理、分析和处理。

它不是一个，全力以赴，每个人都准备好现在部署边缘;那不是今天市场中的东西。

但我们是否已经接近物联网的边缘计算现实?

加德纳说:“Edge现在无处不在。”他举例说，分支机构在离用户更近的地方安装服务器，以及向飞行员展示物联网收集的数据。“什么是新的是使用当地资源以新的方式增强物联网和移动技术。“例如，他补充说，一个足球俱乐部在其体育场中使用信标来确定哪些球衣在他们坐在哪里坐在哪里 - 一个使用案件十年前已经是不可能的。

在Deloitte，Schmid发现，其近80％的客户项目包括边缘组件，通常因为向云发送数据是不可行的。

施密德举了一个镀锌厂防火的例子。因为每次一个物体浸入到一个镀锌锅里就会着火，所以防火和探测可不像在当地五金店安装烟雾报警器那么简单。“有些火灾可能会被误判，”他说。“而且没有足够的时间来等待地面探测到云之间发生的一切。这是一个简单的延迟例子。”

在另一个例子中，Schmid描述了一个制造工厂，在那里边缘计算是处理能力问题的解决方案。从工厂的机器和传感器收集到的大量物联网数据需要额外的计算能力，才能传输到云端进行分析，在云端生成一个机器学习模型，然后再将其推回厂房。

思科的Butaney讨论了一个中型城市，该城市部署了IOx和Kinetic来管理交叉口和车队。“想象一下，这座城市有1500个十字路口和12名IT人员，”他说。“他们要管理1500辆警车和消防车。它揭示了:你如何让它易于部署和管理?”他补充说，大规模观看是至关重要的。

但是，这些示例不一定是指IOS边缘计算​​已准备好用于黄金时间。

“它不是一个人，一个人，每个人都准备好立即部署edge;但这不是现在市场上的情况。”“我认为客户的需求是非常基础和重要的。然后我们就可以在这些设备中构建机器学习和更复杂的边缘计算模型。”

物联网边缘计算的杀手级应用

边缘计算当然有一个商业案例，即使它还没有被完全充实。它处于动作发生的边缘，因此很容易理解为什么某些物联网应用程序需要在那里进行处理。从延迟到带宽再到安全，物联网边缘计算是有意义的。

但是什么是杀手级应用程序呢?

在加德纳看来，还没有。但他也看到了一些有趣的物联网边缘计算在交通运输领域的应用，比如监控传感器数据火车、汽车和公共汽车尽管有助于监控运费和行李，并在公用事业中进行能源公司监控钻机上的温度和振动，以确保工人安全。他还看到了各种客户体验应用程序 - 例如，在零售中，以增强和虚拟现实 - 以及娱乐场所，以增强风扇观看体验。

谢博德说，他认为计算机视觉是整个杀手级应用程序，因为在接近源的地方处理基于图像的数据，并只返回有意义的事件是极其有价值的。他也看到了制造质量控制和自主车计算机视觉应用，以及它在能源和运输中的应用。他还认为，物联网边缘计算将促进零售和医疗保健领域的发展，因为它能够影响其主要目标:民众。

“每个人真正想要的是驱动全新的收入流和客户体验，”他补充道。