当谈到边缘计算时，不要忽视那些小细节
图示：© IoT For All → 软件继续吞噬世界，软件定义的产品和服务在整个生命周期中不断演进。组织必须将瀑布式软件开发转向敏捷模型，利用持续交付和集成，这是企业必须关注的优先事项。过去十年，云计算的计算能力和弹性极大地推动了创新，然而，设备和数据的庞大规模——预计到2030年将有10000亿个联网设备——正在促使我们不可避免地转向分布式计算模型。 边缘：作为多云部署的推动者 边缘计算兴起的常见原因包括减少延迟、减少带宽消耗、提高自主性、增强安全性和隐私保护。较少被讨论的，是我认为同样重要的驱动因素——终端用户在过度投资于公共云后，正在重新转向多云战略以重新掌握数据控制权。毕竟，云服务扩展模型使数据上传变得容易且便宜，但长期存储和提取数据的成本却非常高。一句话，那个“快捷键”听起来很好，但账单一来你就会明白。 “边缘计算兴起的常见原因包括减少延迟、减少带宽消耗、提高自主性、增强安全性和隐私保护。” —— Nubix 在边缘端掌控数据，同时保持敏捷性和软件创新的能力，需要将我们在云计算中已经完善的云原生原则扩展到外部。这包括尽可能多地在边缘部署中应用松耦合的微服务架构、平台独立性，以及持续交付和集成。 锤子，遇见钉子 从技术提供商的角度来看，如果边缘是钉子，那么我现在卖的任何东西都是锤子。基础设施OEM厂商将边缘视为区域或本地数据中心中的服务器机架，甚至可能扩展到现场的较小PC类“网关”设备。电信运营商视边缘为其中心局和蜂窝塔基站。工业解决方案提供商则将边缘视为他们长期以来服务的制造车间、石油钻井平台和供应链等环境。 实际上，边缘是一个连续体，从高度受限的现场设备延伸到区域数据中心，其中包含许多不同的“锤子”和“钉子”。它涉及到IT技能与物理世界独特限制的融合，而物理世界是一个高度分布式的环境，传统上由运营技术（OT）支持。 组织在制定边缘战略时应采取全面视角——将边缘视为一系列计算范式，优先考虑开放技术（包括利用开源），并为灵活性构建系统。在这一过程中，关键是要减少重复的基础架构开发，将更多时间用于创造有意义的差异化。从根本上讲，这是关于根据性能与成本之间的平衡，以及安全与隐私的考虑，动态地在边缘到云的连续体中部署应用。 从单体到模块化 早期，服务器应用程序是单体的，难以开发和更新。多年来，虚拟机、Docker及最近的Kubernetes等技术推动了数据中心软件架构向模块化、可组合和动态化发展。过去几年间，IT厂商在将这些工具和云原生开发原则扩展到更多边缘环境方面取得了显著进展，包括越来越小型的计算部署。然而，这些技术在边缘上的使用仍存在实际限制，因为它们需要最低限度的可用系统内存以及运行Linux的能力。 最庞大与最小的边缘 与此同时，边缘计算的总体部署中，体积最大的部分是小型资源受限设备，它们由微控制器（MCUs）驱动，例如物联网传感器、摄像头、控制器和连接产品。事实上，Arm在2020年报告称，其合作伙伴至今已售出1600亿枚芯片，2019年出货量的三分之二都是MCUs。利用这些芯片的设备就是我所说的“最庞大、最小的边缘”。尽管如此，MCU世界仍然主要由单体嵌入式软件构建主导，这类软件难于开发和更新，耗时长，且对创新缺乏灵活性。 传统上，这些设备的软件都是硬编码的，用于执行特定功能，通常依赖上行资源（如云）进行更复杂的处理。但这些设备正变得越来越强大，能够进行更多的本地处理，并随着时间推移不断演进功能。一个示例技术驱动因素是TinyML，它使设备可以在本地进行数据筛选、目标检测、语音识别等更复杂的分析。ABI Research预测，到2030年TinyML设备出货量将从2020年的1500万台增长至25亿台。 随着设备功能的演进，这些设备上的机器学习模型和执行连接、安全和隐私功能的代码都需要持续更新。随着设备变得越来越智能，边缘连续体上数据处理的时间和地点的动态将发生变化，一个可能的趋势是中间“物联网网关”层逐渐被跳过，智能设备可在本地运行并预筛选数据，以便在本地数据中心、5G MEC和云中进行进一步处理。综上所述，我们不能忽视基于MCU的庞大物理世界设备群，它们正日益成为边缘计算解决方案的重要组成部分。 从千字节出发 关键问题是，理解现代应用开发、云原生原则、AI和物联网平台的开发人员，通常不具备在资源高度受限设备上编程所需的嵌入式开发技能。当来自不同计算范式的人员使用诸如“微型”等模糊词汇时，我会忍不住一笑。数据中心专家可能认为128GB内存空间的软件是“微型”，但嵌入式开发人员可能会把128KB的内存看作一种奢侈。 嵌入式领域迫切需要一种新的开发范式，平衡云原生原则的优势与受限MCUs的内在挑战。我们能否将嵌入式固件的复杂性与上层应用分离开？我们能否让云、AI和物联网应用开发人员在抽象层之上创建容器化、可替换的功能，就像今天在数据中心中一样？这将大大加快产品上市速度，并扩大开发人员队伍，以充分利用庞大的边缘设备部署规模。容器化还通过职责分离增强安全性，并使来自不同开发人员的多种应用能够在通用的微型基础设施上运行。 1990年打来电话，想要回嵌入式开发工具。如今，是时候以全新的方式开发MCU解决方案，以便充分利用这个最庞大、最小的边缘设备部署，进一步加速软件定义的创新。 推文分享 邮件 软件 云连接 数据分析 边缘计算 → 云软件 连接 数据分析 边缘计算
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