邊緣計算技術(shù)如何推動(dòng)IoT商業(yè)應用發(fā)展

　　現階段的物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)體系處于正在發(fā)展階段，物聯(lián)網(wǎng)基礎設施架構還不完善，在這方面想要超過(guò)當前的IT數據中心基礎設施還很難。為了推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)基礎設施架構的成型以及在未來(lái)幾年內躍進(jìn)相對成熟的發(fā)展階段，物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)發(fā)展需要IoT產(chǎn)業(yè)各上下游企業(yè)及技術(shù)法規制定機構共同推進(jìn)進(jìn)程。
 

　　全球知名市場(chǎng)研究機構 CB Insights 數據預估，在兩年內全球幾乎每人每天都會(huì )產(chǎn)生1.5 GB的數據。這將推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)系統服務(wù)的支出從2013年的不到500美元增加到2019年的1.7萬(wàn)億美元。到2022年，預計僅邊緣基礎設施的支出將超過(guò)67億美元。

　　邊緣計算技術(shù)包括各種類(lèi)目和子類(lèi)目，所有這些都應該賦予各種技術(shù)標準和案例 - 從智能家電到智能汽車(chē)再到整個(gè)智慧城市。利用邊緣計算及5G技術(shù)實(shí)現萬(wàn)物互聯(lián)，從M2M到云端設備通信以及從客戶(hù)端到服務(wù)器端(C/S)通信等不同連接場(chǎng)景下將產(chǎn)生大量數據包，如何確保各種物聯(lián)連接環(huán)境下數據包的安全加密編解碼以及針對其進(jìn)行有效的大數據快速批處理算法意義重大。

　　另外在人工智能算法方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、機器學(xué)習、自主分析以及其他應用程序等工具在某些特殊連接場(chǎng)景下，有快速的大數據運算的要求，這些即時(shí)的運算事件必須在實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的時(shí)間進(jìn)行，例如當自動(dòng)駕駛汽車(chē)在高速公路下行駛或者連接的醫療設備正在為患者提供緊急救生服務(wù)時(shí)，確保這些特定場(chǎng)景下滿(mǎn)足其業(yè)務(wù)需求，物聯(lián)網(wǎng)、5G技術(shù)的發(fā)展速度和進(jìn)程必須要提前先落地。

　　其次邊緣的智能系統必須自己確定哪些數據要在本地處理，哪些數據由物聯(lián)網(wǎng)基礎設施來(lái)處理。建立物聯(lián)網(wǎng)數據中心來(lái)治理智慧城市或者為一些物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供2B端物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)又或者為2C端提供智慧家庭服務(wù)是有必要的，因為這可以快速將結果傳遞給連接的設備，不僅可以提供快速的響應時(shí)間，還可以防止集中的計算，存儲和網(wǎng)絡(luò )資源變得不堪重負。所以最好的方式是推動(dòng)邊緣技術(shù)持續的發(fā)展，建立聚合數據庫和自動(dòng)化預處理機制，同時(shí)在數據抽取分析決策方面需要高精度預判，機器自行決策如何在各種情況下進(jìn)行自動(dòng)化。

　　從智能邊緣過(guò)渡到智能網(wǎng)格是邊緣技術(shù)的一種延伸，在物聯(lián)網(wǎng)工作負載和系統變得更加復雜的情況下，該體系結構也將更靈活，更靈敏。通過(guò)這種方式，物聯(lián)網(wǎng)將促進(jìn)邊緣資源、M2M設備本身之間的更大連接，最終形成新的多點(diǎn)到多點(diǎn)結構層取代當今的點(diǎn)對點(diǎn)解決方案。