边缘计算的11个神话

近年来，嵌入式物联网设备的硬件和软件能力显着增长，催生了新一代强大的应用程序。

NXP Semiconductors边缘处理业务线的软件工程研发副总裁RobertOshana打破了围绕边缘计算的神话。1. 物联网边缘设备存在安全风险，因为边缘设备只能承载基本的安全措施。安全是边缘设备的基本要求，可以实施一系列的数字安全措施，以确保完整性、机密性、真实性和不可抵赖性等基本安全特性。现代物联网安全解决方案越来越多地基于信任根(RoT)技术，其中加密安全算法托管在加固环境中，并保护其免受物理攻击。在某些情况下，这些安全功能的计算开销被卸载到一个嵌入式的、专用的安全芯片或可信平台模块(TPM)。在其他情况下，功能可以托管在多核微处理器的专用核心中。这种硬件和软件安全子系统的组合确保了在应用程序的整个生命周期中对恶意攻击的最强防御。2. 由于广域网络中固有的延迟，边缘处理无法支持实时应用。新兴的物联网应用，如自动驾驶汽车、工业机器人和远程远程手术，需要实时响应水平。由于internet和其他广域网的典型延迟，传统的云计算模型无法支持这些类型的用例。因此，这些应用结果推动了物联网设备和软件中嵌入的计算能力的显著提高。这些设备和软件曾经属于数据中心领域，现在可以托管在边缘。这种增强的智能可以实现更多的本地决策，从而实现近乎实时的响应水平，从而为全新一代的高级应用程序提供支持。3. 机器学习技术仅限于数据中心，因为它们的处理需求超出了边缘计算的能力。随着物联网硬件的发展，软件的进步一直是边缘处理能力增长的关键。随着机器学习(ML)技术的成熟，出现了使ML模型能够部署在云中的工具，并将相关的推理任务下载到边缘设备。边缘设备上的ML软件堆栈受益于高级硬件单元，例如图形处理单元(GPU)、中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)和神经处理单元(NPU)加速器，可以在偶尔的云连接的情况下在本地执行实时ML推理任务。这种边缘智能水平的提高，支持依赖实时响应率的更复杂的应用程序的出现。4. 边缘计算功耗高，不适合低功耗应用。功耗是边缘器件的一个关键特性。许多应用，如可穿戴设备或远程传感器，必须在一次电池充电的情况下长时间运行，或由替代能源供电。嵌入式MCU采用了一系列的功率优化技术，包括使用低功率硅材料和根据使用情况划分功能。一种关键的功耗优化技术是对片上系统(SoC)架构进行分区，以便不同的分区控制特定域——例如，实时域、应用程序域和弹性域。功率优化软件通过只为任何给定时间需要的SoC部分供电，确保系统级的最低功耗。图1说明了如何应用这种技术来延长智能手表等设备的电池寿命。图1. 智能手表应用中的动态功率域控制。(来源:NXP公司的《边缘计算要领》)5. 互联网将被越来越多的联网设备所淹没。联网设备数量的不断增加是近年来互联网数据爆炸式增长的主要贡献者，一些分析师预测，2021年全球将创建74zettabytes的数据(1zettabyte相当于1万亿千兆字节)。随着嵌入式边缘设备的计算能力不断提升，更多的数据处理发生在边缘而不是云。这种本地数据处理将大大减少必须在云中处理的数据量。物联网设备数量与互联网流量之间的线性关系将发生根本改变，互联网上传输的数据量将相应减少。6. 物联网边缘设备完全依赖于蜂窝连接才能发挥作用。无线网络连接是可穿戴设备、家庭自动化、智能建筑、工业自动化、医疗设备等领域广泛的物联网使用案例的基础。个别物联网应用的连接要求差异很大;国内的智能照明系统依赖网状网络技术，农业应用中的远程传感器需要低功耗联网，工厂自动化应用需要实时响应，联网汽车需要广域覆盖。目前，四种主要的无线协议在物联网应用中非常突出(图2)。Wi-Fi-6在室内空间提供高速、低延迟的连接，Zigbee、Thread和蓝牙低能耗(BLE)在智能建筑和家庭中很受欢迎，例如，在需要低功耗网状网络的地方。超宽带(UWB)可实现跟踪应用的精确定位，近场通信(NFC)提供安全的数据交换和访问。图2. 物联网应用中常用的四种无线协议 (来源:NXP公司的EdgeComputingEssentials)5G增强的蜂窝网络能力正在推动其在多个领域的广泛应用，支持室内和室外连接。因此，开发人员可以根据应用程序的特定需求，从一个或多个已建立的无线通信标准中进行选择，以确保设备的安全互操作性。7.将物联网应用连接到云是复杂的，需要高技能的网络工程资源和多方(广域网提供商和云服务提供商)的管理才能使其工作。与此同时，云连接正迅速成为物联网应用的默认要求，带来了远程诊断、OTA升级、远程设备管理和边缘计算能力的增强等好处。然而，对于面临不断缩短的开发周期的设计师来说，利用多协议设备的额外灵活性，同时应对云连接的复杂性，可能会增加本已紧张的项目的成本和时间。幸运的是，在这些硬件和软件开发的同时，可以使用越来越多的工具集来简化开发任务。例如，Matter是一种统一的、基于IP的连接协议，可简化多协议系统的开发。作为一种开源标准，Matter使开发人员能够连接和构建可靠、安全的物联网生态系统，并提高智能家居设备之间的兼容性。此外，包括AmazonWebServices(AWS)、MicrosoftAzure和GoogleCloud在内的许多云提供商都在提供IoT软件开发工具包(SDK)，以便更轻松地从IoT设备连接到云。8. 部署在现场的边缘设备将很快被下一代无线协议淘汰。物联网中使用的各种无线通信协议由已建立的标准机构（如IEEE和3GPP）管理。这些组织管理各自标准的演变，以确保跨版本的向后兼容性。此外，随着在软件堆栈中实现的功能比例的增加，版本之间的升级可以通过无线(OTA)下载来完成。开发人员也越来越能够利用多模设备来增加通信协议的灵活性和可选择性。9. 用户将失去干预由边缘设备运行的进程的能力。许多边缘设备SoC集成了强大的图形处理器，使数据能够安全地呈现在边缘设备本身上，而不是通过云。此外，设备强大的本地处理能力可用于解释和呈现各种用户友好的可视化安排的数据，如图表或地图。在所有用例中都可以看到这种功能的示例。工厂车间的信息面板使操作员能够监控过程效率和产品质量，并随后采取适当的行动。现代联网汽车的驾驶舱包含数字仪表板，可为驾驶员提供汽车状态、导航和路线信息等信息。在医疗领域，医生和实验室技术人员不断参考由人工智能驱动的数字助理屏幕、实时数据和历史数据。在消费者层面，可穿戴设备、电器和物联网设备都会收集经过处理并在屏幕上呈现给用户的数据。本地处理和高级图形功能的强大组合，实现了用户和边缘设备之间可定制的高水平交互。10. 开发边缘应用程序复杂且耗时，需要大量高技能、昂贵的资源。开发边缘计算设备无疑是具有挑战性的，因为硬件的复杂性增加，固件需要更多的功能，开发流程的变化以达到更高的生产力。不过，市场上有大量工具集可供使用，其可以帮助开发人员克服在开发过程中实现高质量和高效率的障碍。这些工具有助于快速构建和自动化构建，并且支持静态和动态分析功能的测试和交付。项目的复杂性将决定所需的确切工具。然而，一个基本软件项目的典型集合（图3）将包括一个可视化编辑器、一个GNU编译器集合(GCC)和相关的构建工具，例如用于调试和完成二进制文件的GNU调试器(GDB)，以及用于将文件复制到联网的终端设备的安全复制协议(SCP)。图3. 软件项目的典型工具集包括对编辑、构建、调试和部署阶段的支持。(来源:NXP公司《边缘计算要领》)选择正确的流程和正确的工具，将确保在预算和时间限制内持续开发高质量的应用程序。11. 边缘计算应用程序的开发周期很长，会影响上市时间。在当今快节奏的物联网市场中，快速上市至关重要。生态系统中的所有参与者都在使用旨在压缩时间尺度和预算的工具来支持其产品。SoC制造商提供开发套件和模块，以实现快速原型设计和评估，嵌入式Linux等操作系统变体简化了实时开发，云提供商提供AWS和Azure等工具来支持快速云连接。随着物联网应用范围的扩大，这些工具使开发人员能够专注于应用程序的细节，将安全性和连接性等功能的技术细节抽象为可以轻松集成到最终产品中的打包解决方案。

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