物聯網借助雲計算解決了什麼痛點?

前言：邊緣計算是一個概念，探討它能做什麼時，需要給他賦予一個實體。本文中，我們以華為物聯網平台推出的邊緣計算服務“IoT邊沿”為例，討論物聯網借助雲計算解決了什麼困擾，與你分享。

邊沿，指實體或邏輯概念中離中心較遠，靠近界限的部分。在數據處理行業，邊緣計算的概念源於雲計算，是指在靠近數據庫的一側構建集網絡、測算、儲存、運用核心能力為一體的計算節點，就近提供處理數據能力，而非將全部數據都交給雲端解決。可能有人會提出疑問，雲計算的目的不就是為了數據集中到雲端進行處理麼，為什麼現在還得分工到邊沿了?為解決這個疑問，使我們以物聯網情景為例，假定下列情景：

有家公司想要將自己旗下的一個產業園區建設成智慧園區，將園區中的各種設備(包括視頻監控系統、門禁設備、消防設備和水電設備等等)全都連接物聯網平台統一管理。但當責任人開始研究各種設備各自怎樣連接時，發覺設備種類實在太多了，而且這些設備全都按照自己特有的領域協議彙報數據;相對的，物聯網平台支持的通訊協議有限，因此，他要將這些五花八門的領域協議統一轉換成物聯網平台支持的協議，工作量很大。

同是上邊的那個公司，負責人在研究門禁系統怎樣連接時發現另一個難題：門禁系統中的職工數據屬於公司隱私數據，將這部分傳輸數據至雲端不符合企業安全設置。但如果只有門禁系統不連接雲端，維護費用高，也不利於系統之間的聯動。

在管理園區的這家企業煩惱的同時，園區內有家車企也遇到了一個難題。這家企業生產基於物聯網的無人駕駛汽車，車輛根據車載系統和物聯網平台互動獲得無人駕駛的指示。控制系統的研發很順利，但有一個難題不管怎樣都解決不了：路上的數據信號太不穩定了，若到了信號差的區域或者遇到塞車，數據傳到雲端再直到指令下達下來，可能會有著幾秒的延遲，但在繁雜的路況下，這幾秒的時延是致命的。

上述的難題都是設備直聯雲端方案的困擾，而通過在物聯網解決方法中引進邊緣的計算的概念，我們就能解決這個問題。

物聯網邊緣計算能做什麼?

邊緣計算是一個概念，探討它能做什麼時，需要給他賦予一個實體。本文中，我們以華為物聯網平台推出的邊緣計算服務“IoT邊沿”為例。IoT邊沿通過在靠近物或數據根源的邊緣側，布署融合網絡、測算、儲存、運用核心能力的邊緣節點，就近提供計算和智能服務，滿足行業在即時業務、運用智能、安全與隱私維護等方面的基本需求。

設備端：

開發者應用IoT邊沿支持的設備協議或華為SDK將設備轉化成規范產品模型，就近連接邊緣節點，從而實現機器的管理、智能控制。

邊緣節點：

設備連接到邊緣節點後，節點能夠實現設備數據的采集、儲存、分析、清洗和彙報設備數據至雲端，同時邊緣側提供規則引擎、應用集成等服務，便捷情景編排和業務擴展。

雲端：

雲端提供設備維護、IEF、EI等雲服務，設備數據上雲後通過這些雲服務的標准API完成更多功能與應用。

接下來讓我們從三個視角來介紹IoT邊沿服務的核心能力。

1)開放生態

邊緣節點做為物聯網的“小腦”，是一個擁有單獨連接和計算水平的服務器，我們一般按照其外形稱作“邊沿盒子”。IoT邊沿服務並不強制配套邊沿盒子，僅對邊沿盒子的硬件規格有一些基本要求，只要是符合要求的硬件，不管型號，都可基於Docker器皿方法布署邊沿服務程序包，獲得邊緣側的設備接入、設備聯動和低時延本地閉環管理等能力素質。連接層面，IoT邊沿服務保障客戶自行開發第三方連接協議驅動，根據雲端下達至邊緣節點運作，完成工業網關領域協議連接。同時，IoT邊沿服務還支持客戶開發並布署第三方邊沿器皿運用，擴展邊緣節點能力。通過在硬件、協議、運用等方面都高度開放，IoT邊沿服務能夠滿足各種訂制要求，用於多種物聯網情景。

2)邊雲協同

邊緣節點雖有著單獨計算水平，但“小腦”真正的價值，也是需要與“大腦”合作才能發揮，邊雲協同能力才是IoT邊沿服務真正的殺手鐧。IoT邊沿服務雲端smart meter connectivity提供圖形化的操作面板，適用納管邊緣節點，進行統一應用部署、節點運維和業務管理，大幅降低邊緣節點布署與運維的複雜性。邊緣節點納管後，即可通過與雲端分工協作，完成業務分層解決。

比如，在車聯網場景下，規定妥善處理的項目，如無人駕駛、車路協同等，由邊緣節點直接來計算並返回結果;對延遲不敏感、數據量大的項目，如大屏監管、大數據分析等，則交給雲端解決。

再比如，在園區場景下，涉及用戶隱私的信息，在節點當地自閉環解決，全部數據收集、解決及儲存在本地節點閉環;非隱私數據給予清理彙總後，上傳至雲端開展機器學習及訓練，持續優化及升級當地優化算法。根據業務分層解決，將物聯網的價值最大化，完成真正的物聯網。

3)邊緣智能

邊緣智能能力包括數據清洗、邊沿規則和邊沿AI，這正是大家接下來要講的。

數據清洗是指邊緣側對設備上報的數據進行過慮、去重、彙聚等處理後彙報雲端，對於希望選擇性彙報數據至雲端，減少上雲帶寬、雲端備份測算要求的使用場景。具體來說，過慮是指客戶特定過濾條件，比如特性A超過10，滿足該標准的信息均會被過慮;用戶可同時特定多個標准，標准之間可以是“與”關聯(滿足全部標准的信息才會被過慮)，還可以是“或”關聯(滿足任一標准便會被過慮)。

去重是指當設備持續彙報屬性值重複的消息時，邊緣節點僅會向雲端彙報第一條。

彙聚乃是指用戶可特定一個時間窗(如一個小時)，邊緣節點會把這個時間窗內每個設備上報的數據聚合成一條數據上報，而且用戶可特定數據中每個的屬性聚合方法，比如取最大值、最小值、求和、取平均值等。