随着物联网等技术的不断发展，数据的不断增加，基于云端的物联网解决方案逐渐无法满足人们日益增长的需求。越来越多的企业开始将目光投向边缘计算，将其作为云的延伸，加速数据分析，助力企业做出更快更好的决策。几年前，大多数人都期望将物联网部署到云端——这确实可以为个人用户带来便捷的体验，但构建企业级物联网解决方案仍然需要结合云计算和边缘计算的方案.与纯云解决方案相比，包含边缘的混合方法可减少延迟、提高可扩展性、增强信息访问并实现更敏捷的业务开发。那么，企业需要做什么才能在物联网解决方案中充分利用边缘和云的力量？为了厘清这个问题，本文将首先介绍边缘计算和云计算各自的作用，然后阐述企业为什么需要边缘计算以及如何选择边云协同解决方案，最后阐述边缘计算的复杂性并提供一些使用方法个案。什么是边缘计算？边缘计算是一种更接近数据源头的分布式处理和存储架构。例如，具有视觉处理能力的相机、通过蓝牙向手机发送数据的可穿戴医疗设备等，都利用了边缘计算。与云计算相比，边缘计算更贴近终端，具有很多优秀的特性。因此，边缘计算和云计算的混合使用通常被认为是构建企业级物联网解决方案的最佳实践。图1云爆炸和时延，边缘计算中常用的关键部件经过十多年的发展，我们现在已经进入了云应用爆炸的时代。诚然，云可以在成本、效率、规模、自动化、互操作性和集中化等方面为企业带来诸多好处，因此大量IT企业的服务完全存在于云上或严重依赖于云。与此同时，传感器设备的数量及其生成的数据量正在迅速增长，预计这一趋势将在未来几年继续下去。不仅数据来源广泛，数据量巨大，而且采集到的数据往往在几毫秒内发生重大变化。因此，企业将数据转化为洞察力，进而转化为执行力的速度尤为关键。那么，如何在从数据生成到决策再到执行的整个过程中，让延迟尽可能小呢？光速是数据传输的速度极限。因此，只有缩短数据传输的距离，才能真正降低延迟。在只有“云”的世界里，数据可能传输数百里甚至数千里，延迟在所难免，而边缘计算可以有效解决这个问题。据估计，未来55%的物联网数据将在数据源附近进行处理，包括设备端和边缘。随着数据需求的不断增长，解决延迟问题将成为当务之急，因为减少延迟可以显着缩短响应时间，从而节省时间和金钱。图2从设备层到公共云不同层的延迟时间尺度低延迟只是推动物联网解决方案扩展到边缘计算的众多原因之一，边缘计算的好处很多。图3边缘计算的一些优势云与边缘物联网解决方案的平衡对企业的敏捷发展有着巨大的推动作用。下面介绍几个基于边缘和云端的物联网解决方案案例。1.智能工厂随着物联网等技术的不断发展，企业正在快速向数字化、自动化的业务流程转型。同时，很多厂商在世界各地都有工厂，每个工厂往往都有自己的特点和功能需求。因此，云计算凭借自身优势在企业向智能制造转型中发挥着重要作用。通过云端，企业可以跨区域、全球监控系统和流程，从而对整个运营情况进行对比分析，确定最佳投资比例。由此可见，对于企业来说，云平台或者数据中心是必不可少的。尽管优势明显，但企业期望通过云平台或数据中心集中维护所有数据，规模太大，不现实。因此，只有结合边缘云架构，企业才能为智能工厂提供快速、几乎无阻碍的连接。图4边缘和云如何与设备层中的传感器一起工作设备层表示连接到局域网或物联网以进行即时交互的各个设备部件。这一层的机器学习(ML)是基于在云中训练的ML模型完成的。这一层还存储了大量的原始设备数据。设备层提供对单个设备的可见性和控制，而工厂应用层（plantappslayer）提供对工厂中所有连接设备的可见性和控制。边缘连接层在各个设备和工厂应用层之间提供必要的连接。企业层是云托管的，主要提供跨多个工厂的可见性和控制。这一层在企业层面进行分析、预测和决策，基于全厂数据训练ML算法模型，然后将训练和分析结果“推送”到边缘层，最后发送给各个实现智能操作的装置。2、智能建筑随着智能网络技术的兴起，无论是办公室、零售商店、工厂还是医院，智能建筑都变得更高效、更舒适、更便捷，为居民带来独特的体验。据了解，智能建筑将自动化运营与空间管理相结合，可有效提升用户体验、提高生产力、降低成本和网络安全风险。此外，智能建筑可以更好地控制基础设施和业务开展，使开发商能够节约空间、能源、水和人力等资源。图5智能建筑中使用的不同类型的物联网设备此外，建筑物生命周期中75%-80%的成本与其后期运营有关。现在很多商业住宅和写字楼都有自动化控制或管理系统，比如暖气、中央空调、嵌入传感器的智能照明系统，这些系统可以在边缘层面与云平台或主系统进行交互。其中，边缘服务器或网关通常用于将云平台的分析结果传回，以优化设备的运行或调度。边缘计算和云计算共同为建筑物实现更智能的资源管理。构建边缘云解决方案的挑战虽然边缘计算提供了切实的好处，但它也带来了操作和设计的复杂性。一方面，边缘计算是高度分布式的，分布在办公室、工厂、校园等地方，有的甚至分布在偏远、交通不便的地方。另一方面，任何一个企业都可能有数千台设备和数百个网关，所有这些边缘节点都安装有固件、操作系统、各种形式的虚拟机和软件，其中一些需要厂商提供，另一些需要第三方解决方案提供商提供。因此，所有边缘节点都由适当的管理员进行管理和维护，例如备份、补丁、更新和监控。边缘计算存在很多潜在问题，在高度分布式的模型中，故障排除也非常困难。一般情况下，现场技术人员需要到现场处理升级或维修设备。因此，在这种应用场景下，急需一种类似于“软件定义一切”（softwaredefinedeverything）的方法，因为软件升级比硬件升级更容易、更方便。1.持续更新尽管存在挑战，但云计算通过提供一定程度的自动化服务和工具消除了许多IT问题。相比之下，边缘计算还执行数据收集、程序更新、设备管理和监控以及机器学习模型更新等高级功能，这些功能需要复制到所有边缘节点和集群。这是一项艰巨的任务，甚至在一定程度上超出了业务本身的需求。2.管理策略传统数据中心采用的管理策略和做法往往不适用于边缘部署，边缘部署分布在多个位置，比传统数据中心更具动态性。对此类系统进行运营管理是一项复杂的任务。3.成本虽然云提供按需可扩展性并且易于配置自动化和弹性，但在边缘提供这些功能非常昂贵和复杂。为了适应现有边缘部署的扩展，除了增加设备和边缘节点的数量外，还可能需要大量投资额外的硬件和软件，以及大量复杂的工作。4.网络安全通过多个节点和设备将云和数据中心扩展到边缘可以成倍地增加网络攻击的表面积。不安全的设备和边缘节点可能成为企业网络中有价值资产的非法入口点，或者被用于其他邪恶目的，例如分布式拒绝服务攻击。因此，维护边缘层所有资产的物理和网络安全是一项复杂而关键的任务。如何确定物联网对边缘计算的需求？相对而言，边缘计算非常复杂和昂贵，具有一定的风险和资源浪费，因此有必要做好风险/收益评估，慎重决定是否在物联网解决方案中扩展边缘计算。图6一些指南表明，在许多物联网用例中，考虑到与现有操作技术的适应性，将云托管组件添加到物联网解决方案需要一定程度的边缘计算能力（主要是网关）。同样，要实现智能楼宇、智能工厂管理系统，也需要用到一些边缘处理功能。仅使用边缘或云端面临可扩展性问题对于一个大规模的物联网系统，不管任何其他处理，只是将所有数据发送到云端进行计算，将面临带宽使用方面的可扩展性问题，可能需要网络基础设施不断升级。另外，随着实际应用中业务的扩大，私有云的使用也需要重新配置，可能需要人工干预来实现负载均衡。不仅是云计算，完全基于边缘的分布式架构也同样复杂，并且随着设备尺寸的增加而增加。边缘系统和应用管理也很复杂，成熟的自动化工具还没有实现。在很多情况下，边缘部署也没有充分考虑可扩展性，导致设备部署更加复杂。如何？第一步是评估对边缘计算的需求。如果不需要边缘计算，企业可以部署纯云解决方案。但是如果需要边缘处理，那么接下来就是确定边缘需要的功能，然后确定最合适的部署模型，因为边缘处理可以在设备、网关、边缘服务器上进行，不同的模型在计算能力、响应能力和位置方面的差异很大。在某些情况下，将用户配置的需求打包成单个功能包使用起来简单方便，但可能会牺牲灵活性。虽然为用户提供自行构建功能组件的灵活性很有吸引力，但这会增加交付时间并引入一些固有风险。另外值得注意的是边缘计算供应商的发展。大多数物联网基础设施或平台供应商都认识到，边缘计算是许多物联网解决方案成功交付的重要组成部分，因为网关或服务器需要具备一定的数据处理、数据分析和本地存储能力。除此之外，硬件供应商还倾向于依赖其他供应商进行设备管理、协议处理和翻译。随着供应商越来越多地寻求“端到端”解决方案，这一领域可能会出现重大整合。物联网设备及其提供的数据正在改变世界，改变我们的生活和工作方式。目前，基于云端的物联网解决方案已经成熟应用。未来，在大多数情况下，物联网解决方案将包括边缘和云的混合体。因此，要正确平衡物联网解决方案中边缘和云的功能，边缘计算的不同配置具有不同的优缺点。企业在设计和构建任何物联网解决方案时应考虑各种因素。相对而言，物联网解决方案应该尽可能简单，即使实际业务需要复杂的设计。这看似简单，做起来却很难，边缘模式的选择可能会对解决方案的成功产生影响。显然，在物联网解决方案中，云计算与边缘计算孰优孰劣，并没有统一的定论。具体问题具体分析，不同的情况需要不同的解决方案。但从发展方向来看，云计算与边缘计算的协同很可能构成未来的物联网架构。原文：https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/5104_Scaling-IoT/figures/5104_fig3.jpg
