当物联网遇上边缘计算 我的物联网成长记12 (物联网机遇)

当物联网遇上边缘计算 我的物联网成长记12 (物联网机遇)

【摘要】 针对设备直联云端方案的痛点,将边缘计算概念引入物联网解决方案的 IoT 边缘服务应运而生。本文将会为您介绍 IoT 边缘的能力与价值。

边缘,指实体或逻辑概念中离中心较远,靠近边界的部分。在数据处理领域,边缘计算的概念源于云计算,是指在靠近数据源的一侧搭建集网络、计算、存储、应用核心能力为一体的计算节点,就近提供处理数据的能力,而不是将全部数据都交由云端处理。可能有人会提出疑问,云计算的目的不就是为了数据集中到云端进行处理么,为什么现在又要分工到边缘了?为了解决这个疑问,让我们以物联网场景为例,假设以下场景:

上述的问题都是设备直联云端方案的痛点,而通过在物联网解决方案中引入边缘的计算的概念,我们就可以解决这些问题。

物联网边缘计算能做什么?

边缘计算是一个概念,讨论它能做什么时,需要给他赋予一个实体。本文中,我们以华为物联网平台推出的边缘计算服务“IoT 边缘”为例。IoT 边缘通过在靠近物或数据源头的边缘侧,部署融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘节点,就近提供计算和智能服务,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。接下来让我们从三个角度来介绍 IoT 边缘服务的核心能力。

—开放生态—

边缘节点作为物联网的“小脑”,是一个拥有独立接入和计算能力的服务器,我们一般根据其外形称之为边缘盒子。IoT 边缘服务并不强制配套边缘盒子,仅对边缘盒子的硬件规格有一些基本要求,只要是满足要求的硬件,无论型号,均可基于 Docker 容器方式部署边缘服务软件包,获取边缘侧的设备接入、设备联动和低时延本地闭环管理等基本能力。

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接入方面,IoT 边缘服务支持用户自行开发第三方接入协议驱动,通过云端下发至边缘节点运行,实现工业网关行业协议接入。同时,IoT 边缘服务还支持用户开发并部署第三方边缘容器应用,拓展边缘节点的能力。通过在硬件、协议、应用等方面都高度开放,IoT 边缘服务可以满足各种定制需求,应用于多种物联网场景。

—边云协同—

边缘节点虽拥有独立计算能力,但“小脑”真正的价值,还是需要与“大脑”合作才能发挥,边云协同能力才是 IoT 边缘服务真正的杀手锏。IoT 边缘服务在云端提供图形化的操作界面,支持纳管边缘节点,进行统一应用部署、节点运维和业务管理,大幅降低边缘节点部署与运维的复杂度。

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边缘节点纳管后,即可通过与云端分工合作,实现业务分层处理:例如,在车联网场景中,要求及时处理的业务,如自动驾驶、车路协同等,由边缘节点直接进行计算并返回结果;对时延不敏感、数据量大的业务,如大屏监控、大数据分析等,则交由云端处理。再例如,在园区场景中,涉及用户隐私的数据,在节点本地自闭环处理,所有数据采集、处理及存储在本地节点闭环;非隐私数据予以清洗汇总后,上传至云端进行机器学习及训练,持续优化及更新本地智能算法。通过业务分层处理,将物联网的价值最大化,实现真正的万物互联。

边云协同的能力虽然强大,但边和云之间通过网络连接,若网络出现问题,导致边与云断连,这种情况该如何保障边缘业务?IoT 边缘服务提供了边缘节点本地自治能力,网络异常时,云端已下发的规则和 AI 模型依然可正常运行,确保业务连续性;当网络恢复时,数据再同步到云端。同时,边缘节点还提供本地控制台,无需联网即可登陆,实现边缘节点管理自治。

—边缘智能—

相信眼尖的同学已经注意到了,前文中我们提到了数据清洗、边缘规则和边缘 AI,这正是我们接下来要讲的边缘智能能力。

数据清洗是指边缘侧对设备上报的数据进行过滤、去重、聚合等处理后上报云端,针对希望选择性上报数据至云端,降低上云带宽、云端存储计算要求的使用场景。

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具体来说,过滤是指用户指定过滤条件,例如属性 A 大于 10,满足该条件的数据均会被过滤;用户可以同时指定多个条件,条件之间可以是“与”关系(满足全部条件的数据才会被过滤),也可以是“或”关系(满足任一条件就会被过滤)。去重是指当设备连续上报属性值重复的消息时,边缘节点仅会向云端上报第一条。聚合则是指用户可以指定一个时间窗(如一个小时),边缘节点会将这个时间窗内每个设备上报的数据聚合成一条数据上报,并且用户可指定数据中每个属性的聚合方法,例如取最大/最小值,求和,取平均值等。这三种清洗规则的优先级是过滤 > 去重 > 聚合,也就是用户同时设置了这三种清洗规则时,数据会先被过滤,再进行去重,最后聚合后上报。

边缘规则,就是指边缘侧的规则引擎。物联网平台支持将云端创建的设备联动规则下发至边缘侧执行,实现简单业务边缘快速闭环。关于规则引擎和设备联动规则,我们有详细介绍,感兴趣的同学可以去看下。

除了上述两种基于简单逻辑的边缘智能外,IoT 边缘服务还支持与华为云企业智能(EI)联动实现边缘侧人工智能。通过边缘侧上报的数据,EI 侧对 AI 进行训练,并将训练完成的 AI 模型下发至边缘侧执行,典型应用包括人脸识别、车辆识别等视觉系 AI 模型,实现边缘侧的高度智能化。

物联网边缘计算能解决哪些问题?

介绍完 IoT 边缘的功能后,相信各位已经想到了文章开头的那些问题要怎么解决了吧。其实,问题中的那两个场景(智慧园区和智慧城市)正是物联网边缘计算的主要应用场景。接下来,让我们再一起看下在这两个场景中边缘计算都能解决哪些问题,带来哪些价值。

首先来看下智慧园区场景。

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然后是智慧交通场景。

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当物联网遇上边缘计算,很多传统直联方案的问题迎刃而解,物联网有了边,真正成为了一张大网,覆盖了越来越多的领域,为人们带来越来越智能的生活。

下期预告:车路协同,智能的不仅是车,还有路

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