边缘计算和物联网(IoT) 对您意味着什么？温度探头监测农作物？微型无人机监测大气中的风速？您的盒装货物中嵌入了电子 GPS 跟踪器吗？冰箱会告诉您何时需要一加仑牛奶？拥有神奇照明和安全系统的全自动住宅？
当许多人听说物联网和整个边缘计算领域时，他们会想到这些新颖且相当未来的用例。但我们不必看得那么远，就能看到我们的世界已经充满了云“边缘”上的互连设备。今天这已成为现实：
因为毕竟，边缘计算（以及一般的物联网计算）实际上只不过是基于移动和浏览器的计算的延伸。无论我们谈论的是在大气层中飞驰的微型无人机、智能手机上的咖啡店应用程序，还是基于浏览器的电子邮件应用程序，最终都是为了同一目的。
边缘计算继续获取应用程序中特定的时间敏感部分，并将它们移至更接近需要的位置，无论是最终用户还是应用程序的有趣数据源。至关重要的是，它仍然连接到云，但与完全基于云的应用程序相比存在一些差异。
让我们看一个可以充分利用边缘计算的新技术创新的例子——无人驾驶汽车。
汽车中有哪些设备生成必须分析的数据？有物联网传感器读取燃油油位、轮胎压力、液位等状态并向中央控制报告。可能有监控环境的摄像头、检测您与道路中心线等物体的距离的接近传感器、检测轮胎速度的传感器以及监控发动机各个方面的传感器，以检测发动机是否高效且正常地运行。此外，还将配备用于地理定位的 GPS 传感器和用于在爬升过程中检测高度的气压传感器。
还有另一组物联网设备向汽车发送控制脉冲。这包括控制汽车前轮的控制装置、制动的控制装置、影响护理人员所处档位的变速器控制装置以及改变发动机转速的控制装置。所有这些都是典型的物联网设备，都需要由集中式系统进行监控和控制。
但这个中心化系统应该在哪里呢？该系统当然可以位于云端。您可以让环境监控摄像头将图像发送到云端，在云端进行处理，并将消息发送到汽车控制装置以根据需要进行转向和制动。
然而，这可能不是一个好主意。为什么？嗯，首先是性能。与云端传播消息的延迟可能会导致汽车在某些紧急情况下反应迟钝。想象一下，当行人刹车时，刹车的消息需要几秒钟才能到达。其次是可靠性。如果无法通过互联网连接到云，您该怎么办？在紧急制动的情况下，这是不可接受的风险。
您可能不会将这种计算放在云端，而是将其放在汽车中，这样即使在互联网连接丢失的情况下，它也可以在这些紧急情况下快速有效地做出响应。
这就是边缘计算。将计算放在传感器附近，以便保持响应能力。
现在让我们考虑一下汽车需要担心的另一类问题。获取路线并决定走哪条路线怎么样？为此，在汽车中进行计算以满足性能和可靠性要求并不一定有优势。
相反，这类问题有不同的需求。我可以用来创建路线的当前准确地图是什么？我的路线上有道路施工吗？拟议路线的交通模式是什么？这种处理最好在云端执行，因为它利用所有用户共享的全球可用数据，并由道路使用者和其他来源实时更新。在云中运行对于此类计算非常重要。
因此，为了高效、安全地运行无人驾驶汽车，汽车中必须配备物联网传感器和控制装置，汽车中必须具备计算（边缘计算），并且必须能够访问基于云的数据、资源和数据。加工。如果我们希望无人驾驶汽车能够与手动驾驶相媲美（如果不是超过的话），那么所有这些都是无人驾驶汽车运行所必需的。
这就是边缘计算的全部内容：将计算尽可能靠近传感器和控制器以完成其工作，同时将其他所有内容尽可能集中在云中。您可以为那些允许的活动保留基于云的计算的优势，并在必要时利用本地处理。
云提供了资源共享的地理集中以及集中管理和监控。边缘为地理敏感操作提供本地化计算。即使它基本上是自治的，边缘仍然可以并且经常保持集中管理，以便提供对更新和修复的简单、集中控制。
无论有没有集中管理，集中监控都是必不可少的，以便检查分布式边缘的运行情况，并在出现问题时诊断问题。
我们从事边缘计算已经很长时间了，只是没有将其作为一个单独的“东西”进行营销。无人驾驶汽车的边缘计算需求与杂货店的 POS 设备、允许我们订购一杯咖啡的移动应用程序或显示电子邮件收件箱的网络浏览器的边缘计算需求没有什么不同。
每个系统都需要对集中和本地所需的计算进行深入分析。这些都需要系统管理。所有这些都需要周密的监控来发现和解决问题。
虽然边缘计算确实并不新鲜，但它越来越重要，并且在可预见的未来将继续为我们带来新的应用程序。
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