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云计算/雾计算/边缘计算/MIST计算算法详细解析

发布时间:2020-04-29

从物联网从业者的角度来看,经常看Е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大数据量。 在一个工厂自动♀化的场景™中,可能有数百个集成的传感器,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,₪큐多个进程,和多个系统,需要几乎在瞬间处理这Ⅱ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。

1. 物联网的云计算 ↔

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Π可以♂是 Spark,Azure HD Insight,Hive,等等) ,然后使用快节奏的信息来做决定。

自从开始构建物联网解决方案,现在有了许多新的产品❤和服务,可以非常容易地做到这一点:

可以使用 AWS Kinesis 和 Big data lambda sμervices

可以利★用 Azure 的生态系统,让构建大数据能力变得极其容易

或者,可以使用像 Google 〗Cloud 产品这样的工具如CloudIoTCore

在物联网中面临的一些挑战是:

私有平台的使用者和企业对于拥有他们的数据在谷歌,微软,亚马逊等感到不舒服

延迟和网络中断问题

增加了存储成本、数据安全⿻性和持久性

通常,大数据框架不足以创建一个能够满足数据需求的大型摄入模块

2. 面向物联网的雾计算

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,而不是将数据一路发送到云端并等待服务器处理和响应。

4-5年前,还没有像 Sigfox 和 LoraWAN 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Г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Ы。

从实施一个雾网络中可以了解到:

这并不是很简单,需要知道〡和理解很多事情。构建软件,或者说在物◇۩๑联网上所做的,是更直接和开放的。 而且,当把网络当成一道屏障时,它会〥降低速度。

对于这样的实现,需要一个非常大的团队和多个供应商。 通常也会面临供应商的锁定。

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开放雾计ν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。

3. 物联网边缘计算

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λ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 AWΓS Green GasⅥ,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。 ≈虽然这些都是非常好的解决方案,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。 201Ⅸ5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。

有一个╟全新的嵌入式设备空间,可以在低功率传感器节点上促进嵌入式边缘智能。

4. 物联网的 MIST 计算

可以做以下事情来☆促进物联网的数●·据处理和智能化:

基于云计算的模型▦▩

基于雾的计算模型

边缘计算模型

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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