一个人要想取得成功，必须敢于打破常规，不受常规的束缚。人心各有一道，只有走自己的路，才能抵达成功的彼岸。要想以最短的时间达成自己内心的愿望，就需要一种特立独行的精神。年轻的苹果计算机公司青云直上，一举跃到了第291位，营业额达9.8亿美元，它的迅速发展引起了美国企业界的极大关注。这样，1977年，“苹果计算机公司”正式宣告成立。到1981年，苹果计算机公司生产的个人计算机占据了美国市场上个人电脑总销售量的41．2%。......
2023-12-02
边缘计算：打破网络束缚的新时代
【摘要】：章鱼是天生的“边缘计算能力者”，作为无脊椎动物中智商最高的一种动物，章鱼拥有巨量的神经元。最终，所有开关操作都无须通过云端，而是依靠招牌灯箱这些不联网的边缘端，通过自主计算达到智慧决策，减少电力浪费。随后，百度在无人驾驶领域实践了混合计算，用雾计算和边缘计算传感器收集汽车数据，将数据发至云端，利用云计算确定行动计划，并通过云端向汽车发布控制命令。
在解决网络延迟问题上，边缘计算比雾计算更近了一步，它甚至不需要网络，部署在没有联网的终端硬件上，就可以提供计算能力。
早在20世纪90年代，美国阿卡迈公司就提出了内容传送网络，直接在用户的终端设备上设立传输节点，进行数据储存与处理，由此成为边缘计算的雏形。
关于边缘计算，华为曾经提出了一个“章鱼理论”。章鱼是天生的“边缘计算能力者”，作为无脊椎动物中智商最高的一种动物，章鱼拥有巨量的神经元。其中60%的神经元分布在八条腿上，40%的神经元集中在脑袋里，因此章鱼让数据的处理从中心下放到腿上，可以用腿来思考并就地解决问题，这些腿也就是网络的边缘节点。
在现实生活中，边缘计算可以发挥巨大的作用。比如，很多夜间营业的商店或餐厅都需要用到招牌灯箱，但工作人员经常会因为疏忽大意忘记关掉电源，造成大量电力浪费。创立于上海的物联网公司米尺网络，就曾用边缘计算技术对一家24小时快餐连锁机构进行过招牌灯箱改造。
他们根据经纬度计算出每一家快餐店的地理位置，然后接入气象部门的天气数据，以及当地日出日落的时间，最后在招牌灯箱上加装光感传感器和芯片。最终，所有开关操作都无须通过云端，而是依靠招牌灯箱这些不联网的边缘端，通过自主计算达到智慧决策，减少电力浪费。
智慧交通信号灯，是边缘计算应用的另一个例子。交通信号灯遍布城市的各个角落。过去，红黄绿信号灯的时长都是根据该路口的历史流量统计分析而设置的，往往不能因地制宜，根据实时流量情况进行灵活调整，从而造成交通拥堵。
通过在交通信号灯上部署边缘计算的摄像头与芯片，不仅能够根据该路口实时的流量情况，智能化地减少或增加某类信号灯的时长，实现交通效率最大化，还能从总体上过滤掉不需要的信息，减少网络传输的数据总量，有助于降低操作和存储的成本。
复杂且大量的计算交给云，简单而少量的计算交给雾与边缘，我们已经看到了一个完整的新一代计算的生态模型。然而，有时单一的计算方式无法满足需求各异的应用场景，计算模式走向混合型已经成为一种趋势。
与早前单个计算方法不同，混合计算将各类计算方法进行排列组合，构建出某领域专用的高效应用组件，从而更好地满足无线互联、视频处理、图像识别和智能制造等领域的高效处理需求。
百度2016年就开始推进“百度大脑项目”，试图在一个计算体系内实现多种算力的混合，达到“边云协同”的效应。随后，百度在无人驾驶领域实践了混合计算，用雾计算和边缘计算传感器收集汽车数据，将数据发至云端，利用云计算确定行动计划，并通过云端向汽车发布控制命令。
不过，混合计算作为新兴概念，目前尚未有能够市场化的成熟技术。从其概念中可以看出，面临的挑战之一就是联通性，随着连接设备数量的剧增，网络管理、灵活扩展和可靠性保障等方面都面临着巨大挑战。
以工业互联网为例，其存在大量的异构总线和多种制式的网络，它们在兼容多种连接的同时，还需要确保连接的实时性和可靠性。在此基础上，要实现数据协同，则需要跨厂商、跨平台的集成与操作，这种敏感的数据壁垒难以跨越，在短期内显然无法实现协同。
无论是云计算、雾计算、边缘计算，还是它们的混合型，目的只有一个：更好地服务于我们的智能新生活。
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