據(jù)IDC預測，到2025年，152,000部新設(shè)備將直接或間接地接入互聯(lián)網(wǎng)，從而將全球聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的總數(shù)升至800億。其結(jié)果之一是，全球的數(shù)據(jù)總量將從2020年的44ZB飆升至2025年的約180ZB 。全球當前的數(shù)據(jù)總量為10ZB[1]左右。

一家智能工廠每天可生成1,000TB數(shù)據(jù)，無人駕駛汽車每秒可生成1 GB數(shù)據(jù)[2]。雖然這些數(shù)據(jù)的很大一部分轉(zhuǎn)瞬即逝，但仍有很大一部分——比大多數(shù)人認為的還要大——將被保存、存儲能和分析。

因此，我們將不得不重新思考如何管理數(shù)據(jù)，而且最終會得出以下結(jié)論：大多數(shù)數(shù)據(jù)，尤其是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，將不會“去”到數(shù)據(jù)中心或計算機，而是數(shù)據(jù)中心或其它計算設(shè)備來到生成和消費數(shù)據(jù)的地方。

智能建筑將監(jiān)測它們自己的生命體征，在本地解決問題，并只向位于總部的數(shù)據(jù)中心發(fā)送它們的行為快照。為了避免云計算固有的時延，用于控制高速公路交通或分析店內(nèi)客戶行為的“快速數(shù)據(jù)”應用將受邊緣計算設(shè)備控制。如果您對最新的電視節(jié)目上癮，視頻流亦不會來自互聯(lián)網(wǎng)，而是您的機頂盒在網(wǎng)絡(luò)并不繁忙的前一晚下載它(通過分析您的觀看行為)。

計算將會無處不在，而且近在咫尺。

大數(shù)據(jù)的大局觀

困境部分源于數(shù)據(jù)的本質(zhì)。彼此隔絕的數(shù)據(jù)點互不相關(guān)。作為整體，馬賽克式的信息能夠解決各種神秘問題。您保存的數(shù)據(jù)越多，您的優(yōu)勢就越大，

以能源消費為例。智能電表已經(jīng)能讓供電公司消減用電的時間和成本?？匆幌旅绹那闆r：聯(lián)邦能源監(jiān)管委員會估算，到2019年，供電公司通過軟件動態(tài)降價的“需求響應”計劃可將高峰用電需求降低188GW[3]，從而能讓社區(qū)推遲建設(shè)電站，并減少客戶的用電支出。

但數(shù)據(jù)量增長很快。一個智能電表報告能夠生成 50-100 千比特數(shù)據(jù)[4]。但如果您每分鐘ping一下每家的電表，每年將會生成110PT數(shù)據(jù)。而這只是家庭消費的很小一部分：一棟商業(yè)建筑每年可生成100GB 數(shù)據(jù)[5]，而這僅僅是空調(diào)和供暖數(shù)據(jù)。通過本地存儲、分析和操作數(shù)據(jù)，您有可能以更低的成本獲得更好的結(jié)果。

網(wǎng)絡(luò)更多的是以線性方式演進。據(jù)Akamai統(tǒng)計，全球?qū)拵ЬW(wǎng)速每年提升約10%-15%[6]。為什么?因為錢。提高寬帶網(wǎng)速需要安裝設(shè)備、開發(fā)軟件和雇用建設(shè)人員。

信息可能是免費的，但突破性的壓縮算法和新型復用器不免費。

與此同時，很多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要實時運行。一個只有在收到總部發(fā)來的信號之后才能關(guān)燈的智能燈具并不太智能。您想要的是能夠在人離開房子后關(guān)燈、或能利用環(huán)境光線、或能通知店長5號過道有一卷尿不濕掉下的燈具。對于這些任務而言，即時的本地數(shù)據(jù)處理遠遠好于云計算。

正如市場分析公司W(wǎng)ikibon總裁David Floyer所言：“很多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將用于控制，因此應存儲在本地，在本地分析，然后發(fā)送一個快照。”

邊緣生活

在充當物聯(lián)網(wǎng)和傳感器網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)中樞，平衡二者方面，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)將扮演關(guān)鍵角色。互聯(lián)網(wǎng)連接和安全性將透過網(wǎng)關(guān)，后者還能存儲原始數(shù)據(jù)，進行快速分析，并標記異常。物聯(lián)網(wǎng)不僅將進入樓宇和家庭中，而且還將進入汽車，匯聚傳感器數(shù)據(jù)，下載停車信息，并幫助您抵御病毒。

邊緣數(shù)據(jù)中心將在地區(qū)一級扮演類似角色，復制本地社區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)，從而讓消費者不用從遙遠的拉斯維加斯或芝加哥獲取網(wǎng)頁，通過降低數(shù)據(jù)的傳輸需求降低流量。如果微軟的Natick項目取得成功，時延和流量還能進一步降低，因為大城市中的很多人能夠從附近的水下數(shù)據(jù)中心獲取數(shù)據(jù)。

應留在本地，還是走向云端?

從成本效益的角度而言，留在本地一般都會勝出。假設(shè)您希望挖掘安保攝像頭的數(shù)據(jù)，以5M/s的速度傳輸20個安保攝像頭的數(shù)據(jù)將占用100Mbps帶寬[7]，并在五年期間支付約36,000美元的帶寬費(根據(jù)Colocation America公布的費率)。如果在本地緩存數(shù)據(jù)，只將異常傳輸至您的數(shù)據(jù)中心，總成本將會降至約13,000美元。

沒有人(或智能恒溫器)是一個孤島

這需要說服。“將其接入網(wǎng)絡(luò)”或者將其發(fā)送到云端的沖動也許是最大的挑戰(zhàn)。一個不聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)是一個孤島。

沒錯。但一個邊緣架構(gòu)不會讓智能設(shè)備成為孤島，而是讓它們組成群島。

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