隨著互聯(lián)網技術翻過了PC時代和移動互聯(lián)網時代兩座大山后，命運車輪般地下沉至萬物互聯(lián)，無不體現(xiàn)著被物聯(lián)網(loT)顛覆的大趨勢。而在物聯(lián)網帶來的數(shù)據海洋中，很多終端設備都需要更快速、近距離的數(shù)據處理能力，“邊緣計算”(Edge Computing)被推到了風口浪尖。
根據IDC調查預測，到2020年物聯(lián)網會有500億感知設備，而50%的數(shù)據儲存、處理、分析會發(fā)生在邊緣端及其所建構的網絡上。作為全球智能系統(tǒng)領導廠商，研華科技認為可以通過“智能化”加速數(shù)據傳輸、存儲更多數(shù)據，同時考慮到物聯(lián)網應用的多樣性，賦能邊緣計算以促進顛覆性創(chuàng)新，帶來商業(yè)機遇。
數(shù)據時代下的邊緣計算并不陌生
Gartner報告顯示，全球loT數(shù)據量正在以每年59%的速度遞增，到2025年數(shù)據量將激增至163ZB，遠超當前任何互聯(lián)網公司所儲備的數(shù)據量。因此，更快更可靠的數(shù)據處理將變得至關重要。
在邊緣計算模型下，“邊緣”是指位于設備內部或者與設備本身要近得多的地方。由于大多數(shù)知識來自靠近數(shù)據設備的本地，基于此的數(shù)據分析僅部分依賴于通信帶寬，從而實現(xiàn)高速率、低延遲與高安全性。
以邊緣計算最先應用的自動駕駛為例，有時更快的數(shù)據處理是生死攸關。自動駕駛汽車本質上是一臺裝有輪子的高性能計算機，它通過大量的傳感器來收集數(shù)據。為了使得這些車輛能夠安全可靠地運行，它們需要立即對周圍的環(huán)境做出反應。處理速度的任何延遲都有可能是致命的。雖然聯(lián)網設備在云端進行數(shù)據處理并在中央服務器之間來回傳送可能僅需要幾秒鐘，但這一時間跨度對仍自動駕駛汽車而言仍太長了。
而邊緣計算使得數(shù)據能夠在最近端（如電動機、泵、發(fā)電機或其他的傳感器）進行處理，減少在云端之間來回傳輸數(shù)據的需要。
開放+智能 研華重新定義邊緣計算
在研華看來，邊緣計算更加強調“邊緣”二字，因其更靠近數(shù)據生成的設備端，這就意味著關于邊緣計算諸多疑問需要具體到應用場景來展開。因此，研華推出了涵蓋軟硬件整合的邊緣智能服務器(Edge Intelligence Servers;EIS)。
“研華做平臺不做產品，所以需要根據用戶需求優(yōu)化軟硬件配置，提供更好的邊緣計算平臺?！毖腥AIoT嵌入式平臺事業(yè)群總經理許杰弘曾表示，考慮到物聯(lián)網應用的多樣性，研華在開發(fā)EIS時以開放、多樣性為核心精神，從硬件到軟件都提供各種不同選擇，希望能滿足IoT系統(tǒng)集成商的多元需求。
研華正借EIS重新構建“互聯(lián)互通與快速、服務可復用且多元”的邊緣計算生態(tài)。
根據研華官方介紹，硬件方面EIS提供3種不同類型的嵌入式無風扇計算機，方面依需求做選擇；從軟件來看，EIS內建WISE-PaaS設備管理與數(shù)據整合平臺(RMM)、集中安全管理、交互式多媒體內容編輯(IMM)、SCADA(監(jiān)控及數(shù)據采集)、HMI(人機界面)等軟件；其次，在滿足不同應用需求之余，WISE-Agent中間件為傳感器及其他設備提供全面的開發(fā)工具及符合標準協(xié)議(Modbus/OPC/ MQTT)的SDKs。
此外，還預集成 Microsoft Azure IoT Edge和AWS Greengrass可將云智能擴展至邊緣設備并在邊緣實現(xiàn)實時管理，以確保物聯(lián)網設備能夠對本地事件作出快速響應。同時，依據數(shù)據進行數(shù)據建模和機器學習后的結果將被發(fā)回邊緣 (IoT Edge/Greengrass) 以便物聯(lián)網應用進行數(shù)據預測分析，幫助客戶提升操作效率及業(yè)務轉型。
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