如何利用邊緣運(yùn)算挖掘IoT實(shí)時(shí)分析潛力

2020年連網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將成長(zhǎng)到200億~500億個(gè)。IoT將會(huì)在工業(yè)領(lǐng)域迎來(lái)大規(guī)模的增長(zhǎng)，如何使大量IoT設(shè)備從根本上縮短決策和行動(dòng)時(shí)間，邊緣運(yùn)算將成為為發(fā)揮IoT實(shí)時(shí)分析潛力的關(guān)鍵。

急救醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有黃金時(shí)間（Golden hour）概念，即患者在受重傷后若獲及時(shí)治療，對(duì)其最終生存很重要。一旦錯(cuò)過(guò)時(shí)機(jī)，后續(xù)治療效果會(huì)很有限。而物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和實(shí)時(shí)分析也適用相同原則。

據(jù)報(bào)導(dǎo)，最新估計(jì)顯示，到2020年連網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將成長(zhǎng)到200億~500億個(gè)。IoT在家庭和工業(yè)領(lǐng)域都將有大幅成長(zhǎng)。但I(xiàn)oT系統(tǒng)和平臺(tái)大多使用云端分析，而會(huì)增加在設(shè)備上采取行動(dòng)的時(shí)間。

這種時(shí)間延遲若發(fā)生在住宅內(nèi)，可能會(huì)導(dǎo)致災(zāi)難性后果；而在工業(yè)環(huán)境中若無(wú)法立即檢測(cè)及采取行動(dòng)，則將影響安全、安保和機(jī)器故障。若利用云端方案，將無(wú)法夠快地提供數(shù)據(jù)，讓IoT得以有效用于任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用。此問(wèn)題除已成為重大問(wèn)題，且會(huì)隨IoT部署規(guī)模擴(kuò)大而加劇。

為支持大量IoT設(shè)備從根本上縮短決策和行動(dòng)時(shí)間，分析需盡可能靠近設(shè)備邊緣。邊緣分析則能透過(guò)在事件發(fā)生時(shí)提供實(shí)時(shí)可操作的見(jiàn)解來(lái)解決此問(wèn)題。傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)方法非常適合批次導(dǎo)向（batch-oriented）分析，但不適用于IoT所需的交互式實(shí)時(shí)分析。

有了大型機(jī)器、引擎或網(wǎng)絡(luò)中百萬(wàn)臺(tái)較小設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，就不可能在大規(guī)模地探勘數(shù)據(jù)同時(shí)仍能做出實(shí)時(shí)決定。流經(jīng)這些網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)既龐大又快速，因此需要主動(dòng)分析框架來(lái)實(shí)時(shí)確定問(wèn)題并采取行動(dòng)。

企業(yè)若需要實(shí)時(shí)決策、行動(dòng)和見(jiàn)解，就需要支持邊緣分析、云端分析、實(shí)時(shí)和歷史混合的架構(gòu)。此原則適用于智能工廠、智慧城市、智能家庭等環(huán)境。

IoT產(chǎn)業(yè)開(kāi)始意識(shí)到，從大量IoT設(shè)備中提供這些見(jiàn)解的最佳方式之一，就是在設(shè)備本身的網(wǎng)絡(luò)真實(shí)邊緣盡可能進(jìn)行更多分析。這種架構(gòu)使設(shè)備真正具智能性，可在數(shù)據(jù)流入設(shè)備時(shí)分析、檢測(cè)和處理數(shù)據(jù)。

將原始數(shù)據(jù)上傳到云端，加以分析并將行動(dòng)傳回設(shè)備的傳統(tǒng)方法，會(huì)導(dǎo)致有礙于操作的時(shí)間延遲。但若在邊緣執(zhí)行分析和模式檢測(cè)，則能在需要立即采取行動(dòng)的情況下實(shí)現(xiàn)幾乎實(shí)時(shí)的響應(yīng)，例如提醒用戶設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)遭受攻擊，或關(guān)閉顯示危險(xiǎn)行為的引擎。

簡(jiǎn)言之，數(shù)據(jù)移動(dòng)到分析引擎的時(shí)間越長(zhǎng)，可能產(chǎn)生有害影響的異常就越可能被忽略。透過(guò)使用邊緣分析、機(jī)器和智能傳感器，就能利用云端聚合非關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并將其與來(lái)自設(shè)備的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)結(jié)合，以檢測(cè)異常情況和性能問(wèn)題。

部署此模型的邊緣分析平臺(tái)為開(kāi)發(fā)人員提供連接設(shè)備的輕松方法，使其能動(dòng)態(tài)地將分析腳本部署到邊緣，并協(xié)調(diào)云端和邊緣之間的分布式分析。這使企業(yè)能藉異常檢測(cè)和實(shí)時(shí)、可操作的見(jiàn)解，實(shí)現(xiàn)IoT實(shí)時(shí)分析的全部潛力，并透過(guò)增加運(yùn)算能力和實(shí)時(shí)智能的定制分析方案，而能利用整個(gè)IIoT領(lǐng)域的寶貴市場(chǎng)機(jī)會(huì)。展望未來(lái)，這也為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能（AI）舖平道路。

人們現(xiàn)在生活在萬(wàn)物連網(wǎng)的世界里，市場(chǎng)的整體動(dòng)態(tài)正在發(fā)生變化，營(yíng)運(yùn)商、制造商、公用事業(yè)公司和醫(yī)療保健供應(yīng)商都在考慮如何集成IoT，好以最高效、有利的方式來(lái)提供其服務(wù)。唯一辦法就是實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析IoT正在創(chuàng)建的大量數(shù)據(jù)，并根據(jù)所得見(jiàn)解進(jìn)行相應(yīng)操作。

企業(yè)市場(chǎng)需要找到適合其期望的IoT方案。企業(yè)若能管理大量數(shù)據(jù)處理、監(jiān)控、診斷和服務(wù)管理，就能充分利用IoT的部署，但這一切都始于網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)邊緣。企業(yè)若能承認(rèn)這一點(diǎn)，則其關(guān)鍵數(shù)據(jù)不僅會(huì)保持活力，還會(huì)蓬勃發(fā)展。