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浅谈物联网的几种计算模式

发布时间:2019-08-20 17:40     访问次数:773     作者:点子科技

       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,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。这也是物联网计算基础。

       一、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,然后对它进行并行处理,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 services,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Cloud IoT Core。

       二、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。

       三、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。 边缘计算离数据源更近,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。

       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。 但这种燃烧是不断的,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。

       四、 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:
       1、基于云计算的模型
       2、基于雾的计算模型
       3、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。

       文章出自物联网世jie,由点子科技小编整理。部分内容有删改,如有侵权,请及时与我们联系。

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