從物聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者的角度來看，經(jīng)?？吹綄τ嬎愀涌捎煤头植际降男枨?。當(dāng)開始將物聯(lián)網(wǎng)與OT和IT系統(tǒng)整合時，面臨的一個問題是設(shè)備發(fā)送到服務(wù)器的龐大數(shù)據(jù)量。 在一個工廠自動化的場景中，可能有數(shù)百個集成的傳感器，這些傳感器每1秒發(fā)送3個數(shù)據(jù)點。大部分的傳感器數(shù)據(jù)在5秒鐘之后就完全沒用了。 數(shù)百個傳感器，多個網(wǎng)關(guān)，多個進程，和多個系統(tǒng)，需要幾乎在瞬間處理這些數(shù)據(jù)。
大多數(shù)數(shù)據(jù)處理的支持者都支持云模型，即總是應(yīng)該向云發(fā)送一些東西。這也是物聯(lián)網(wǎng)計算基礎(chǔ)。
一、物聯(lián)網(wǎng)的云計算
通過物聯(lián)網(wǎng)和云計算模型，基本上推動和處理你的感官數(shù)據(jù)在云。 你有一個攝入模塊，它可以接收數(shù)據(jù)并存儲在一個數(shù)據(jù)湖，然后對它進行并行處理，然后使用快節(jié)奏的信息來做決定。
自從開始構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)解決方案，現(xiàn)在有了許多新的產(chǎn)品和服務(wù)，可以非常容易地做到這一點：
可以使用 AWS Kinesis 和 Big data lambda services，可以利用 Azure 的生態(tài)系統(tǒng)，讓構(gòu)建大數(shù)據(jù)能力變得極其容易。或者，可以使用像 Google Cloud 產(chǎn)品這樣的工具如Cloud IoT Core。
二、面向物聯(lián)網(wǎng)的霧計算
通過霧計算，可以變得更加強大。 霧計算使用的是本地處理單元或計算機，而不是將數(shù)據(jù)一路發(fā)送到云端并等待服務(wù)器處理和響應(yīng)。
4-5年前，還沒有像 Sigfox 和 LoraWAN 那樣的無線解決方案，BLE也沒有mesh或遠(yuǎn)程功能。因此，必須使用更昂貴的網(wǎng)絡(luò)解決方案，以確保能夠建立一個安全，持久的連接到數(shù)據(jù)處理單元。 這個中心單元是解決方案的核心，很少有專業(yè)的解決方案提供商。
三、物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算
物聯(lián)網(wǎng)是關(guān)于捕捉微小的交互作用，并盡可能快地做出反應(yīng)。 邊緣計算離數(shù)據(jù)源更近，能夠在傳感器區(qū)域應(yīng)用機器學(xué)習(xí)。 如果陷入了邊緣和霧計算的討論，應(yīng)該明白，邊緣計算是所有關(guān)于智能傳感器節(jié)點的應(yīng)用，而霧計算仍然是關(guān)于局域網(wǎng)絡(luò)，可以為數(shù)據(jù)量大的操作提供計算能力。
邊緣計算不應(yīng)該要求機器學(xué)習(xí)算法在網(wǎng)關(guān)上運行來構(gòu)建智能。 2015年，Alex 在 ECI 會議上談到了嵌入式人工智能在神經(jīng)記憶處理器上的工作：
真正的邊緣計算將發(fā)生在這樣的神經(jīng)元裝置上，它們可以預(yù)裝機器學(xué)習(xí)算法，服務(wù)于單一的目的和責(zé)任。 那會很棒嗎? 讓我們假設(shè)倉庫的結(jié)束節(jié)點可以對很少的幾個關(guān)鍵字符串執(zhí)行本地 NLP，這些關(guān)鍵字符串構(gòu)成密碼，比如"芝麻開門"!
這種邊緣設(shè)備通常有一個類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，所以當(dāng)加載一個機器學(xué)習(xí)算法的時候，基本上就是在里面燃燒了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 但這種燃燒是不斷的，無法逆轉(zhuǎn)。
有一個全新的嵌入式設(shè)備空間，可以在低功率傳感器節(jié)點上促進嵌入式邊緣智能。
四、 物聯(lián)網(wǎng)的 MIST 計算
可以做以下事情來促進物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理和智能化：
1、基于云計算的模型
2、基于霧的計算模型
3、邊緣計算模型
這里有一種計算機類型，它補充了霧和邊緣計算，使它們變得更好，而不需要再等上年。
可以簡單地引入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)功能，分配工作負(fù)載，既沒有霧也沒有邊緣計算提供的動態(tài)智能模型。
建立這種模式可以帶來高速的數(shù)據(jù)處理和智能提取的設(shè)備，具有256kb 的內(nèi)存大小和 ～ 100kb / 秒的數(shù)據(jù)傳輸速率。對于 Mesh 網(wǎng)絡(luò)，肯定會看到這樣一個計算模型的促進者，會有人提出一個更好的基于MIST系統(tǒng)的模型，可以很容易地使用它。
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