【摘要】 针对设备直联云端方案的痛点，将边缘计算概念引入物联网解决方案的 IoT 边缘服务应运而生。本文将会为您介绍 IoT 边缘的能力与价值。
边缘，指实体或逻辑概念中离中心较远，靠近边界的部分。在数据处理领域，边缘计算的概念源于云计算，是指在靠近数据源的一侧搭建集网络、计算、存储、应用核心能力为一体的计算节点，就近提供处理数据的能力，而不是将全部数据都交由云端处理。可能有人会提出疑问，云计算的目的不就是为了数据集中到云端进行处理么，为什么现在又要分工到边缘了？为了解决这个疑问，让我们以物联网场景为例，假设以下场景：
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有家企业想要把自己旗下的一个产业园区建设成智慧园区，将园区中的各种设备（包含视频监控设备、门禁设备、消防设备和水电设备等等）全都接入物联网平台统一管理。但当负责人开始研究各类设备分别如何接入时，发现设备种类实在太多了，而且这些设备全都按照自己独有的行业协议上报数据；相对的，物联网平台支持的通信协议有限，所以，他要把这些五花八门的行业协议统一转换为物联网平台支持的协议，工作量很大。
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同样是上面的那个企业，负责人在研究门禁系统如何接入了发现另一个问题：门禁系统中的员工数据属于企业隐私数据，将这部分数据传输至云端不符合公司安全策略。但如果只有门禁系统不接入云端，维护成本高，也不利于系统之间的联动。
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在管理园区的这家企业苦恼的同时，园区内有家车企也遇到了一个难题。这家企业生产基于物联网的自动驾驶汽车，车辆通过车载系统和物联网平台交互获取自动驾驶的指示。控制系统的开发很顺利，但有一个问题无论如何都解决不了：路上的网络信号太不稳定了，若到了信号差的地方或者遇到塞车，数据传到云端再等到命令下发下来，可能会有着几秒的时延，而在复杂的路况下，这几秒的时延是致命的。
上述的问题都是设备直联云端方案的痛点，而通过在物联网解决方案中引入边缘的计算的概念，我们就可以解决这些问题。
物联网边缘计算能做什么？
边缘计算是一个概念，讨论它能做什么时，需要给他赋予一个实体。本文中，我们以华为物联网平台推出的边缘计算服务“IoT 边缘”为例。IoT 边缘通过在靠近物或数据源头的边缘侧，部署融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘节点，就近提供计算和智能服务，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。接下来让我们从三个角度来介绍 IoT 边缘服务的核心能力。
—开放生态—
边缘节点作为物联网的“小脑”，是一个拥有独立接入和计算能力的服务器，我们一般根据其外形称之为边缘盒子。IoT 边缘服务并不强制配套边缘盒子，仅对边缘盒子的硬件规格有一些基本要求，只要是满足要求的硬件，无论型号，均可基于 Docker 容器方式部署边缘服务软件包，获取边缘侧的设备接入、设备联动和低时延本地闭环管理等基本能力。
接入方面，IoT 边缘服务支持用户自行开发第三方接入协议驱动，通过云端下发至边缘节点运行，实现工业网关行业协议接入。同时，IoT 边缘服务还支持用户开发并部署第三方边缘容器应用，拓展边缘节点的能力。通过在硬件、协议、应用等方面都高度开放，IoT 边缘服务可以满足各种定制需求，应用于多种物联网场景。
—边云协同—
边缘节点虽拥有独立计算能力，但“小脑”真正的价值，还是需要与“大脑”合作才能发挥，边云协同能力才是 IoT 边缘服务真正的杀手锏。IoT 边缘服务在云端提供图形化的操作界面，支持纳管边缘节点，进行统一应用部署、节点运维和业务管理，大幅降低边缘节点部署与运维的复杂度。
边缘节点纳管后，即可通过与云端分工合作，实现业务分层处理：例如，在车联网场景中，要求及时处理的业务，如自动驾驶、车路协同等，由边缘节点直接进行计算并返回结果；对时延不敏感、数据量大的业务，如大屏监控、大数据分析等，则交由云端处理。再例如，在园区场景中，涉及用户隐私的数据，在节点本地自闭环处理，所有数据采集、处理及存储在本地节点闭环；非隐私数据予以清洗汇总后，上传至云端进行机器学习及训练，持续优化及更新本地智能算法。通过业务分层处理，将物联网的价值最大化，实现真正的万物互联。
边云协同的能力虽然强大，但边和云之间通过网络连接，若网络出现问题，导致边与云断连，这种情况该如何保障边缘业务？IoT 边缘服务提供了边缘节点本地自治能力，网络异常时，云端已下发的规则和 AI 模型依然可正常运行，确保业务连续性；当网络恢复时，数据再同步到云端。同时，边缘节点还提供本地控制台，无需联网即可登陆，实现边缘节点管理自治。
本文转载自华为云社区博客。
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