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物联网的计算模式有哪些

发布时间:2019-07-06 15:55
 

  从物联网从业者的角度来看,经常看到对计算更加可用和分布式的需求。当开始将物联网与OT和IT系统整合时,面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞,这些传感器每1秒发送3个数据点。大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。 数百个传感器,多个网关,多个进程,和多个系统,需要几乎在瞬间处理这些数据。

  大多数数据处理的支持者都支持云模型,即总是应该向云发送一些东西。 这也是第一种物联网计算基础。

  通过物联网和云计算模型,基本上推动和处理你的感官数据在云。 你有一个摄入模块,它可以接收数据并存储在一个数据湖(一个非常大的存储器) ,然后对它进行并行处理(它可以是 Spark,Azure HD Insight,Hive,等等) ,然后使用快节奏的信息来做决定。

  通过雾计算,可以变得更加强大。 雾计算使用的是本地处理单元或计算机,而不是将数据一发送到云端并等待服务器处理和响应。

  4-5年前,还没有像SigfoxLoraWAN 那样的无线解决方案,BLE也没有mesh或远程功能。因此,必须使用更昂贵的网络解决方案,以确保能够建立一个安全,持久的连接到数据处理单元。 这个中心单元是解决方案的核心,很少有专业的解决方案提供商。

  这并不是很简单,需要知道和理解很多事情。构建软件,或者说在物联网上所做的,是更直接和的。 而且,当把网络当成一道屏障时,它会降低速度。

  OpenFog是一个由著名业内人士开发的专为雾计算架构而设计的雾计算框架。 它提供了用例,试验台,技术规格, 还有一个参考体系结构。

  物联网是关于捕捉微小的交互作用,并尽可能快地做出反应。 边缘计算离数据源最近,能够在传感器区域应用机器学习。 如果陷入了边缘和雾计算的讨论,应该明白,边缘计算是所有关于智能传感器节点的应用,而雾计算仍然是关于局域网络,可以为数据量大的操作提供计算能力。

  像微软和亚马逊这样的行业巨头已经发布了 Azure IoT Edge 和 AWS Green Gas,用于提高物联网网关和传感器节点上的机器智能,这些网关和传感器节点拥有良好的计算能力。 虽然这些都常好的解决方案,可以让工作变得非常简单,但是它显著地改变了从业者所知道和使用的边缘计算的含义。

  边缘计算不应该要求机器学习算法在网关上运行来构建智能。 2015年,Alex 在 ECI 会议上谈到了嵌入式人工智能在神经记忆处理器上的工作:

  真正的边缘计算将发生在这样的神经元装置上,它们可以预装机器学习算法,服务于单一的目的和责任。 那会很棒吗? 让我们假设仓库的结束节点可以对很少的几个关键字符串执行本地 NLP,这些关键字符串构成密码,比如“芝麻开门”!

  这种边缘设备通常有一个类似神经网络的结构,所以当加载一个机器学习算法的时候,基本上就是在里面燃烧了一个神经网络。 但这种燃烧是永久性的,无法逆转。

  这里有一种计算机类型,它补充了雾和边缘计算,使它们变得更好,而不需要再等上年。 可以简单地引入物联网设备的网络功能,分配工作负载,既没有雾也没有边缘计算提供的动态智能模型。

  建立这种模式可以带来高速的数据处理和智能提取的设备,具有256kb 的内存大小和 ~ 100kb / 秒的数据传输速率。 对于 Mesh 网络,肯定会看到这样一个计算模型的促进者,会有人提出一个更好的基于 MIST 系统的模型,可以很容易地使用它。

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