边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端,提供网络、存储、计算、应用等能力,达到更快的网络服务响应,更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求,为用户提供本地的智能服务。

边缘计算一般由云端管理系统、本地核心节点和普通设备组成,云端系统负责设备管理、配置设备驱动函数和联动函数、设置消息路由等功能,本地核心节点一般是计算能力较强的设备,如路由器和网关,提供本地计算、消息转发、设备管理的能力,设备一般如灯、开关等轻量级设备,可以接收网关下发的指令,和上报数据给网关。

边缘计算系统提供以下几种能力。

1.设备接入

边缘计算设备和节点需要集成相应SDK,实现节点的基础功能,包括

  1. 允许部署和执行云端创建的函数。
  2. 使用相关托管订阅协议,实现设备之间的本地消息传递。
  3. 使用设备身份验证和授权确保设备和云之间的安全连接。
  4. 提供用户定义函数的安全、无线的更新。

2.联动规则

用户在云端通过编写相关函数,控制设备的运行、联动,并能够实时远程下发到设备。设备之间的联动无需通过云端,在本地节点处理即可实现。

3.函数计算

函数计算是一种本地无服务计算,用户在云端配置后,可以使用它按需运行或者永久运行,从而响应本地各种事件。用户可以使用本地函数计算能力进行二次开发,实现业务逻辑。如:

  1. 在本地对设备数据进行简单计算
  2. 在本地对数据进行过滤、整合
  3. 在本地将数据转发至其他设备或应用
  4. 在本地访问其他服务接口

4.消息路由

物联网边缘设备和节点之间能够根据一定的规则传递消息,即消息路由的能力。用户可以在云端设置消息路由路径,控制本地数据在边缘计算节点中的流转,从而实现数据的安全可控。

数据一般的传递路径如下:

  1. 从设备至边缘节点,实现数据的汇聚、清洗、处理和上报
  2. 从设备至函数计算,将设备采集的数据直接进行处理
  3. 函数计算至函数计算,对于多步骤的业务,数据可以在各函数间传递
  4. 函数计算至IoT节点,经过计算的数据,传递给边缘汇聚节点,上报云端

5.断网续传

边缘计算节点和边缘设备的正常运作可以不依赖与云端的连接,这一特性可以在网络条件不佳的情况下保持本地业务稳定进行。需要上传云端的数据可以在边缘节点处汇聚和保存,网络恢复后,将缓存的数据上传到云端。

6.无线更新

边缘系统的软件更新,绝大部分可以通过云端进行配置和更新,包括边缘设备SDK的OTA升级,边缘系统的配置更新,边缘节点和设备的函数更新等等。设备部署后,通过云端更新,提高了系统灵活性和便捷性。

7.本地机器学习与推理

本地业务中经常会有需要利用机器学习算法构建推理模型,进行推理计算的业务,在以云为中心的架构中,机器学习模型和训练和推理都需要在云端完成,在一些对实时性要求较高或网络状态不好的情况下,推理的过程可能延迟,影响本地业务进行。

边缘计算让边缘节点可以进行本地推理,将对资源要求较高的模型训练过程放在云端,利用云端服务器训练推理模型,然后将模型部署到本地,在本地进行推理计算,提高业务稳定性和计算速度。


发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注