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流光年华|《边缘计算优势》白皮书丨附下载( 四 )


在某种程度上 ， 数据引力的中心取决于所需的响应时间 ， 即需要对数据采取多快速度的反应 。 例如 ， 训练机器学习模型需要耗费大量的数据和时间 ， 因此可以在数据中心完成 ， 并将受过训练的模型部署在更加靠近 IoT 设备的地方 。 如此一来 ， 能够减少延迟、提高用户响应速度 。 因此 ， 我们希望人工智能、机器学习和深度学习在未来能够变得更加普及 ， 为决策优化提供新的见解和智慧 。
由于数据重力能够向需要的地方迁移 ， 也可迁移至更远的位置以获取更广泛的数据 ， 因此数据重力同样适用于服务 ， 有助于开启新的业务模型和新服务 。
实体组织既需要共享信息 ， 又需要保密信息 。 分布式账本技术（例如区块链）可用于验证身份 。 该技术可确保将共享数据限制在预先选定的组群 ， 从而共享更多数据 。 可为边缘元素和软件提供证明 ， 并跟踪关键边缘托管数据的来源和完整性 。
添加冗余边缘节点在提高可靠性的同时 ， 也会增加成本 。 不同类型的应用具有不同的模式 ， 以充分利用边缘计算架构的优势并降低成本 。
05 挑战挑战无处不在 。 除了前面已经提到的 ， 还存在许多其他挑战 。
当物联网首次出现在技术发展曲线上时 ， 对可以连接到互联网的 IoT 设备的估算数量就不断地增加（时间尺度也在不断延长） 。 为了充分挖掘物联网的潜力 ， 我们在扩展方面面临着几大挑战 。 首先 ， 大量设备及设备间的连接提升了复杂性 。 在 IoT 设备与云之间配置边缘节点可以缓解这种情况 。 其次 ， 与数据中心一样 ， 边缘节点的集群需要大量的能源和冷却装置 。 一些数据中心建在气温较凉爽的水力发电站附近 。 但是 ， 对于需要靠近 IoT 设备的边缘节点来说 ， 如何解决能耗问题呢？
相反 ， 当 IoT 设备（及其关联的边缘节点）需要部署在偏远且充满挑战的环境中时 ， 如何维护、配置和保护这些设备？例如 ， 一个位于政局动荡国家的偏远沙漠地区的油田需要可靠的电力（石油副产品驱动的发电机？）、冷却、安全性和网络连接 ， 我们该如何应对？更笼统地说 ， 我们如何在各种环境下实施技术的新应用？
另外一个挑战是需求管理 。 例如 ， 当智慧城市发生自然灾害时 ， IoT 设备会报告大量的数据变动 ， 从而引起需求曲线发生急剧变化 。 此外 ， 无论何处的基础架构遭到损坏时 ， 我们都需要迅速建立起新的基础架构 。 这些需求变化如何处理？
连接中断也是一个问题 。 我们无法确保 IoT 设备与数据中心始终连接 ， 因此需要在本地存储信息并执行关键的控制算法直至连接恢复 。 这需要更强大的处理能力和更大的存储空间 ， 同时会对可扩展性产生影响 。 这也意味着 ， 如果没有足够的处理能力或存储空间 ， 就不能仅仅使用旧硬件 ， 而如果不部署新的硬件 ， 也无法在边缘计算场景中工作 。
软件的复杂性也是一大困扰 ， 尤其是在垂直行业之间迁移数据时 。 每个垂直行业都倾向于开发自己的应用接口和标准 ， 而每个接口和标准都具有不同的功能 。 此外 ， 整合不同的领域需要大量的领域知识 。 例如 ， 为油井的边缘节点提供能量时 ， 精通石油和天然气领域的工程师可能对柴油和太阳能发电一无所知 。 为了便于软件开发 ， 需要通用的平台基础架构和标准化的应用编程接口 。
我们还需要进一步抽象数据 ， 并研究不同数据抽象模型之间的交互方式 。 解决这一挑战的 技术被统称为语义互操作性（Semantic interoperability） 。 我们如何开发出可应用于不同垂直领域的通用模式？
掌握边缘计算及其应用领域熟练技术的专业人才也存在缺口 。 这意味着学术界应与大学建立合作关系 ， 共同制定面向个人的培训资料和认证 。 除此之外 ， 还有什么方法可以挖掘培养下一代的相关人才？
IIC 的使命在于加速物联网的发展 。 本白皮书解决了我们遇到的一项关键挑战：市场混乱 。 IIC 有很多成员代表致力于定义边缘计算（本白皮书只是其中的一部分） ， 实行创新以应对上述挑战 。 IIC通过减少混乱 ， 尤其是术语层面上的混乱 ， 来助力市场发展并实现联盟的使命 。


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