边缘计算在物联网中的作用

边缘计算在物联网中的作用摘要：边缘计算，是一种分散式运算的架构，它将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。关键词：边缘计算物联网引言随着嵌入式片上系统的重大发展，能够以足够的资源管理足够的操作系统的商业设备的数量急剧增加，这也有助于实现物联网的潜力。许多早期的物联网设备只能收集和发送数据并进行分析。但是，当今设备不断增加的计算能力使这些设备能够在现场执行复杂的计算，从而实现边缘计算。边缘计算通过使业务靠近网络边缘扩展了云计算能力，进而支持一系列新业务和应用。一、边缘计算概念边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。边缘计算一般由云端管理系统、本地核心节点和普通设备组成，云端系统负责设备管理、配置设备驱动函数和联动函数、设置消息路由等功能，本地核心节点一般是计算能力较强的设备，如路由器和网关，提供本地计算、消息转发、设备管理的能力，设备一般如灯、开关等轻量级设备，可以接收网关下发的指令，和上报数据给网关。通过缩短设备与提供给设备的云资源之间的距离，另外减少网络跳数，边缘计算消除了当今互联网在延迟和带宽方面的限制，从而带来全新的应用类别。就边缘计算而言，计算系统和存储系统也位于边缘，尽可能接近生成所处理的数据的部件、设备、应用或人。思科在2014年1月推出了其雾计算，以此将云计算功能引入到网络边缘。实际上，雾是标准，边缘是概念。雾实现了边缘计算概念中的可重复结构，那样企业就可以将计算推送到集中系统或云之外的地方，以获得更好的性能和可扩展性。二、边缘计算的应用边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算的核心，是将计算任务从云计算中心，迁移到产生源数据的边缘设备上。边缘计算物联网解决方案，从架构上分为：传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层。传感控制层：这一层包含大量的传感器、控制部件（比如开关等）和测量部件（比如电表等），另外还有通信部件。这些通信部件可能是独立的，也可能是和其它部件结合在一起的。网络层：这一层主要实现融合和互联，它的功能除了网络联接和管理之外，还包括边缘计算，进行现场处理，同时保障业务在本地的存活。本地存活和现场处理对物联网尤其是工业和民用大型设施是非常重要的。此外，协议转换也是这一层的重要功能。在loT领域有特别多的协议，这些协议来自于各个行业历史上的积累，所以需要在网关上做协议的转换，将数据统一承载在IP网络上向外传输。敏捷控制器：这一层将网关送上来的数据进行统一的处理，向上送给应用层。并对下层的网络、传感器、控制部件、测量部件、计算资源进行管理，提供网络布署、配置的自动化工具。业务应用层：这一层是各种各样的行业应用。三、物联网边缘计算的优势（1）增加数据安全性虽然物联网解决方案是网络攻击的理想目标，但边缘计算可以帮助企业保护网络，并提高整体数据隐私。由于数据是分散的，并且在生成数据的设备之间分布，因此很难用一次攻击来摧毁整个网络或破坏所有数据。在GDPR合规性方面,这种方法也是首选：通过网络发送并存储在云中的信息越不敏感，信息就越好。（2）更好的应用性能如上所述，数据在设备和数据中心之间来回传输需要一些时间。通过存储和处理靠近其源的数据，企业可以减少延退时间，并提高整体应用程序性能。因此,企业可以实时分析数据，而不会出现延迟。（3）降低运营成本当企业〃存储和处理〃边缘的大部分数据时，不需要大量的云存储。此外，可以过滤掉不必要的信息并只备份相关数据。因此，企业的基础设施成本将不可避免地下降。（4）提高业务效率和可靠性反过来，较低的数据流量和减少的云存储可以带来更高效的业务运营。此外,网络连接不会出现问题，因为它们适用于依赖云计算的其他物联网产品。这是因为企业的物联网设备可以在没有互联网连接的情况下自主工作。（5）无限的可扩展性与云计算不同，边缘计算允许企业根据需要扩展物联网网络，而无需考虑可用存储（或其成本）。由于列出的好处，边缘计算在涉及时间敏感的任务时确实很有用。四、边缘计算在物联网深度发展的作用基数庞大的传感器就像人的末梢神经，监控着工业机体的每一台设备、每一个流程，并将数据源源不断汇集到数据中心里，让企业能够通过数据形成新的工业感知。这种全新的感知不仅能够极大地提高生产效率，更能催生出自动驾驶、智能城市等全新的工业应用场景。1、边缘计算的形成随着海量数据在数据中心内的高速汇集，传统上以数据中心为核心的IT总体架构却遇到了空前的挑战。各类终端和传感器必须通过网络将数据汇集到数据中心里，再通过网络将经过处理的数据反馈给终端，从而形成完整的感知和控制回路。巨大的数据量让整个数据中心的南北向网络面临沉重的负担。在以带宽计费的网络世界中，带宽太小就无法满足工业对实时感知的现实需求，而足量的带宽却乂意味着及其高昂的成本和种种网络技术的限制。显然，这种以数据中心为核心的传统IT架构思路己经不能支撑物联网的深度发展。于是，边缘计算应运而生。2、边缘计算的可靠性对于制造业、医疗、公用事业、和市政等，物联网的发展未来儿年可能会得到快速的发展，无论是设备的数量还是数据量都会呈儿何式增长。物联网设备产生的大量数据可能会导致延迟现象，而边缘计算解决方案可以帮助增强数据处理能力，缩短数据的传输距离，从而消除带宽和延迟问题，最终提升应用和服务的性能和可靠性，并降低运行成本，从而进一步帮助避免延退。数据处理发生在距离数据来源最近的地方，这使得用户更容易实时的监测洞察到物联网设备的运行情况。3、边缘计算的广泛应用2018年9月在无锡发布的《2017-2018年中国物联网发展年度报告》显示，2017年，我国物联网市场己进入实质性发展阶段，全年市场规模突破1万亿元，预计2021年，我国物联网平台支出将位居全球第一。蓬勃发展的物联网产业也给边缘计算带来了前所未有的新需求。以自动驾驶汽车为例，由于自动驾驶汽车上遍布各种传感器，这些传感器每小时所采集到的数据量就有数十TB,汽车正是基于对这些数据的实时分析来实现自动驾驶。问题来了，当汽车遭遇突发状况时,系统如何在第一时间毫不迟疑地做出反应呢？依靠数据传输到云端处理，再下发指令的方式显然行不通。并非只有自动驾驶这样的场景需要边缘计算，在医疗行业、制造行业、智能家居行业，类似这样的应用场景同样大量存在。在这些场景里，边缘计算的应用可以让系统做出实时响应，从而避免网络中断或延退所造成的负面影响。研究公司GrandView表示，物联网设备产生的大量数据可能会导致延退现象，而边缘计算解决方案可以帮助增强数据处理能力，从而进一步帮助避免延迟。数据处理发生在距离数据来源最近的地方，这使得用户更容易实时的监测洞察到物联网设备的运行情况。总之，物联网的快速发展是推动边缘计算兴起的最大因素之一。结束语总之，边缘计算的时代来了。边缘计算是一种解决方案，边缘计算也是云服务，是由原来的数据中心慢慢推向了部分用户侧的边缘计算与云计算的协和，它是由