物聯(lián)網(wǎng)(IoT)被業(yè)界普遍認(rèn)為是互聯(lián)網(wǎng)之后的下一次技術(shù)革命，號(hào)稱是可穿戴設(shè)備、智能家居、自動(dòng)駕駛騎車、智能工廠、智慧城市等等新時(shí)代的曙光。

物聯(lián)網(wǎng)意味著互聯(lián)網(wǎng)和可接入設(shè)備的萬(wàn)物互聯(lián)，它結(jié)合了業(yè)界的潛在優(yōu)勢(shì)：便宜且可廣泛使用的帶寬、低能耗的微處理器、大數(shù)據(jù)分析工具。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展壯大與兩大關(guān)鍵技術(shù)息息相關(guān)：邊緣計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)。

1、邊緣計(jì)算的不斷發(fā)展

連接設(shè)備、傳感器、網(wǎng)關(guān)等物聯(lián)網(wǎng)接入端點(diǎn)正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，IT行業(yè)分析公司Gartner預(yù)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)終端的增長(zhǎng)速度約為30%，到2020年物聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備的總數(shù)將會(huì)高達(dá)200億。接入設(shè)備的爆發(fā)為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，這些終端設(shè)備將生成大量的數(shù)據(jù)。如果將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆朴?jì)算中進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、分析和決策不僅費(fèi)用高昂且效率低下，還可能阻礙網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)延遲問(wèn)題。

因此，邊緣計(jì)算和邊緣分析在大型的IoT部署中作用越來(lái)越突出。在邊緣計(jì)算中，計(jì)算能力是分散的，無(wú)限接近傳感器、設(shè)備，設(shè)備的數(shù)據(jù)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)邊緣，并且在網(wǎng)絡(luò)邊緣完成數(shù)據(jù)的分析和處理工作，而不是在集中式服務(wù)器或云端。

其優(yōu)勢(shì)包括：能夠有效支持實(shí)時(shí)應(yīng)用程序，基礎(chǔ)設(shè)施的負(fù)擔(dān)降低，因?yàn)榇蟛糠謹(jǐn)?shù)據(jù)都是在邊緣網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，只需要將必要的數(shù)據(jù)發(fā)送到云端實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的處理和存儲(chǔ)。

這并不意味著邊緣計(jì)算和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心以及云計(jì)算會(huì)產(chǎn)生沖突，相反，邊緣計(jì)算更可能會(huì)與云計(jì)算共存，以將計(jì)算能力和工作負(fù)載分布到最有意義的地方。傳感器數(shù)據(jù)將會(huì)在邊緣網(wǎng)關(guān)上進(jìn)行收集和處理，邊緣分析可以使用基于規(guī)則的算法。可以將過(guò)濾之后的數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，與其他來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，然后將其反饋到云端的分析引擎，以生成可發(fā)送回到邊緣分析的模型。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)

隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起，能夠?qū)吘売?jì)算形成良好補(bǔ)充的技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)通常與人工智能一起出現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)是指生成不需要由人類明確編程的自動(dòng)分析模型的方法。雖然幾十年前可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)，但直到近些年，計(jì)算能力的發(fā)展才能滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的需求。

隨著計(jì)算能力越來(lái)越好，機(jī)器學(xué)習(xí)將越來(lái)越多地融入到IT架構(gòu)中，尤其是在云端和邊緣計(jì)算中。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅可以集中云端的分析功能，還可以大大提高邊緣分析的效率。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的采用的發(fā)展和數(shù)據(jù)大爆炸，邊緣計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)將在未來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。三大公有云服務(wù)提供商AWS、微軟和谷歌都在致力于將邊緣計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)融入其產(chǎn)品中，分別在其云平臺(tái)上提供機(jī)器學(xué)習(xí)即服務(wù)。目前AWS和微軟已經(jīng)推出了相關(guān)的邊緣計(jì)算軟件，可以在芯片商的系統(tǒng)(SOC)運(yùn)行，也可以在邊緣網(wǎng)關(guān)上運(yùn)行。

與所有新技術(shù)一樣，只有時(shí)間才能證明這些技術(shù)將如何發(fā)揮作用，但非常明確的一點(diǎn)是物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代即將到來(lái)，邊緣計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代必不可少的兩大主角。