微軟在Build大會上發(fā)布了Azure IoT Edge服務，一個為物聯網準備的云服務。它會有各傳感器和小型計算設備追蹤工業(yè)場景中的數據，然后由微軟的云和AI工具分析。通過這項功能將計算能力由云推向邊緣。

　　這些舉動也就是指明了計算能力要到邊緣去，因為物聯網終端數據越來越多，會要求更多的計算能力下沉，這也意味著更加分布式的AI和分布式的計算。

　　亞馬遜這個全球最大的云服務提供商，也正在指望通過IoT邊緣計算來推動云平臺的發(fā)展。就在最近一次的AWSre:Invent大會上，亞馬遜宣布推出AWS Greengrass。

　　AWSGreengrass是一種允許用戶以安全方式為互聯設備執(zhí)行本地計算、消息收發(fā)和數據緩存的軟件。借助 AWS Greengrass，互聯設備可以運行AWS Lambda 函數、同步設備數據以及與其他設備安全通信，甚至無需連接互聯網，最大程度地降低將IoT數據傳輸到云端的成本。

　　今年4月，Linux基金會發(fā)布開源物聯網邊緣計算項目：EdgeXFoundry。EdgeX Foundry 并不是一項新標準，而是統(tǒng)一標準和邊緣應用的一種方式，它的主要目的是：打造并推廣EdgeX這種面向物聯網的通用開放標準;圍繞可互操作的即插即用部件/組件打造一個生態(tài)系統(tǒng);對EdgeX部件/組件進行認證等。

　　同樣是4月，網絡巨頭思科和商業(yè)智能公司SAS宣布已經開發(fā)了全球第一個用于物聯網分析的邊緣計算平臺，該平臺將思科的邊緣計算產品與SAS的高級分析功能相結合。

　　SAP公司則連續(xù)收購了兩家物聯網邊緣計算初創(chuàng)企業(yè)：意大利的PLAT.ONE和挪威的Fedem Technology。并購完成后，SAPHANA云平臺可以在整個企業(yè)的范圍內支持IoT業(yè)務應用，無論在云端，還是在邊緣。

　　戴爾也在積極拓展邊緣計算平臺產品與行業(yè)應用，追加發(fā)布專門針對工業(yè)應用邊緣計算產品。最近，戴爾推出的邊緣網關3000系列，擁有實時智能化處理能力，占用空間小，適應惡劣環(huán)境，豐富了戴爾邊緣網關5000系列和嵌入式箱PC3000/5000系列等邊緣計算產品線。

　　國內的通信巨頭華為，也是邊緣計算的積極推動者，參與聯合倡議發(fā)起了國內的邊緣計算產業(yè)聯盟(Edge Computing Consortium，縮寫為ECC)。

　　就在本周，還有一項進展值得關注，初創(chuàng)企業(yè)Neurala宣布深度學習取得重大進展，不需要云服務器，能夠在邊緣學習增量對象。這也就意味著人工智能也正在快速進行從云端到邊緣的進化：自動駕駛汽車可以為每個車主或特定的區(qū)域進行個性化設計;父母可以教一個玩具去識別他們的孩子，而無需擔心侵犯隱私;工業(yè)級的機器可以為特定的任務進行自主升級。

　　借助MDC完成從云端到邊緣的轉變

　　由傳感器產生的實時數據在形式和作用方面都與傳統(tǒng)的企業(yè)數據有很大的不同，無論是從聯網汽車中產生的千兆字節(jié)數據，還是來自工業(yè)機器人裝配線的控制數據，邊緣計算都必須比過去所開發(fā)的任何云端技術更敏捷、更自主、更可靠。

　　在使用物聯網系統(tǒng)之前，很多人沒有意識到大量的物聯網數據可能永遠都不會被傳送到云端，只適合就地進行處理，如果沒有被實時處理，數據價值也將不復。

　　有些數據的“保鮮期”很短，處理一旦延誤，就會迅速“變質”，數據價值呈斷崖式跌落。因此不是所有數據都必須上傳到云平臺，何況關鍵信息還有可能在傳送過程中延誤或者受到干擾，尤其是那些通過LPWAN(低功耗廣域網)傳輸的信息。

　　我們必須對這些關鍵數據快速響應以做出決策，要么在短時間內就采取行動，要么就眼睜睜的看著最佳時機溜走。

　　邊緣計算的崛起也意味著巨頭們必須放棄完全控制或主導IoT市場的夢想，而是專注于跨越多層數據架構開展廣泛合作。作為一種迭代升級之后的理念，邊緣計算也將重新定義云、管、端之間的關系。

　　那么對于行業(yè)應用來說，什么才是推進邊緣計算的最佳方式呢?

　　有些人試圖自己做，探索各種新技術，希望將它們組合成一個可行的解決方案。不過也有人找到了現成的，采用比如微型模塊化數據中心(MDC)等邊緣計算方案。

　　MDC已經存在一段時間了，它是一套用來實時采集、并報表化和圖表化車間的詳細制造數據和過程的軟硬件解決方案。隨著物聯網的發(fā)展，需要使用更小的MDC，也就是“微型MDC”，快速將這些模塊配置到邊緣場景，實現計算能力的部署。

　　在微型MDC的選型過程中，過來人建議需要綜合考慮以下5點：

　　確保靈活：由于各種應用場景千變萬化，微型MDC需要考慮足夠的靈活性，一體化的解決方案并不一定是最好的選擇，往往針對不同環(huán)境進行微型MDC優(yōu)化的步驟是必不可少的。

　　開放基礎：在IT方面，需要尋找可擴展和可管理的解決方案，以便將更多的處理能力分配到邊緣。這給IT部門提出了極大的挑戰(zhàn)，為了實現服務敏捷性，擁有開放敏捷的底層基礎架構，可以按照需求自動擴展資源配比變得異常關鍵。

　　賦權分析：處理邊緣的數據是一回事，分析邊緣的數據是另一回事。微型MDC應該具有就地進行分析的能力，越靠近生成數據的高速設備或傳感器越好，以便迅速提供業(yè)務洞察。

　　快速使用：不僅微型MDC應具備靈活配置的運算、存儲、網絡、電源和冷卻等選項，還應以準集成的解決方案提供，這將確保微型MDC的快速安裝使用和快速價值創(chuàng)造。

　　統(tǒng)一管理：邊緣計算的解決方案大多比較分散，做到統(tǒng)一管理并不容易。為了做到這一點，設備提供者需要具備綜合集成和管理能力，能夠從同一入口管理來自世界各地的各個微型MDC、相關的數據中心、IT設備以及傳感器。