“边缘”在今天的技术讨论中风靡一时，并且有充分的理由，边缘是互联网与物理世界相遇并实现物联网 (IoT) 的地方。在过去的五年中，围绕边缘的对话已经发展到堆栈中。我们听说 Fairchild 谈论万亿个传感器创建数据，爱立信预测无处不在的连接将数据移动到云端，并预测到 2020 年将有 500 亿个连接的事物。思科开始谈论由支持连接的所有处理器创建的计算“迷雾” ，PTC 为我们带来了数字孪生技术，使数据对运营更有用。每个 IoT 应用程序都有这些组件，设计人员将堆栈集成得越好以将数据转换为用户体验，他们在实现结果方面就越有效。
然而，由于生态系统的复杂性和互操作性的缺乏，物联网堆栈集成仍然具有挑战性，这意味着迄今为止取得的成果相对基本。早期的物联网应用程序监控资产——包括移动的和固定的——然后向操作员提供数据以改进他们的判断和行动的背景。
这些早期成果已经取得了许多成功，但物联网及其生成的大数据的大部分前景仍然摆在我们面前。从能够在需要之前进行维护的预测机器到允许产品、网络和应用程序重新配置和适应实时甚至提前满足不断变化的需求的操作环境，基础设施，特别是物联网边缘，会变得聪明。
Edge Intelligence Secret Sauce 的五个关键成分
如果您是物联网开发人员，您可能一直在努力使事物变得“智能”、互联、可编程和适应性强。但是如何从聪明走向智能呢？
智能是一种利用编程和经验的系统级功能，它进行预测和判断以获得更好的结果。产品和网络可以是智能的，但智能包括应用知识来改善决策环境和业务绩效。通过这种理解，我们发现构建具有边缘智能的解决方案需要五个关键要素：
具有分区边缘计算的硬件
智能系统的基础是计算和计算能力。根据定义，边缘智能部署在边缘设备上，并且这些设备已经到位，因为它们具有 IoT 堆栈目的，例如连接、传感、数据聚合等。但是 50 年的摩尔定律赋予了专用边缘设备额外的计算能力和记忆容量。
如果设备在构建时考虑到了边缘智能，它们将有一个计算分区，通用功能可以与部署的功能并行执行，而不会使任何一个处于风险之中。
云连接
今天的智能需要连接到其他数据源、知识和行动，即云。因此，任何具有边缘智能的系统都将连接到云端，以利用自己和他人的经验。
在物联网中，这种连接通常是无线的。今天，这意味着 Wi-Fi 和蜂窝，一些预测者建议 5G 将取代 Wi-Fi，使蜂窝成为边缘智能云连接的默认设置。
远程设备管理
智能需要一个包含服务、应用程序、数据编排和安全性的剧本，而该剧本需要一个四分卫。设备管理是“堆栈的四分卫”，任何边缘智能部署都必须包含强大的设备管理器功能，该功能以三个核心原则运行物联网堆栈：
- 安全监控和补救——维护设备的安全性、机密性、完整性和可访问性。并采取措施解决监控发现的问题或差距。
- 管理自动化——为部署的大型设备群自动安排和管理任务和配置文件
- 边缘智能和 API 集成——部署边缘智能（Python 程序）并与之交互，以及将该边缘智能链接到第 3 方云提供商
虚拟化工具——Python、Java、Docker、Kubernetes
智能意味着灵活性、适应性和敏捷性。在跨多层硬件部署的边缘系统中，每一层都具有不同的计算能力、分布和所有者，虚拟化成为关键。
与基于云的系统的应用程序开发人员和系统集成商不受硬件限制、容量或所有权限制一样，边缘智能工程师将需要边缘虚拟化来满足应用程序需求。这就是云生态系统通过 Docker 等容器技术和 Kubernetes 等应用程序管理工具再次出手相救的地方。
微服务
物联网就是服务——数据驱动的服务。毫不奇怪，物联网边缘将由相同的面向服务的架构 (SOA) 驱动，该架构已成为基于云的解决方案的标准。
智能边缘系统将启用并利用微服务，例如供应、协议和数据结构转换、网络适配以及将数据流自动集成到企业系统中。微服务将动态地向边缘提供完整的云知识上下文。
物联网作为一种技术趋势已经超越了概念验证进入部署阶段。早期部署正在产生价值，但在许多情况下，这种价值来自于便利和节省时间与真正的运营转型相比容易实现的成果。
业务转型将来自边缘知识的应用。开发人员和系统集成商必须通过包含关键的促成因素来为这种变化奠定基础。今天的部署必须为明天的边缘智能奠定基础。
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来源： 权威网
