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            物聯網開發

            邊緣計算是未來物聯網的解決方案

              物聯網范疇見證了互聯網技術在日常生活中的宏大崛起。但是,由于缺乏安全性,社會壓力和政府行動迫使設計師施行更強大的安全功用。邊緣計算有何協助?為什么它會成為將來物聯網的最終處理計劃?


            邊緣計算是未來物聯網的解決方案


              引見


              自推出以來,物聯網設備在全球范圍內疾速開展,估量目前全球至少有200億臺物聯網設備。物聯網(internetofthings,簡稱IoT)是一個相對論的新術語,互聯網相關技術的運用能夠追溯到互聯網自身的創立。但物聯網運動更關注傳統上不具備互聯網功用的簡單設備(如傳感器和數據記載器),這就是為什么物聯網被以為是計算機、筆記本電腦和電話等規范互聯網計算技術的一個獨立部門。


              第一批物聯網設備性質簡單,通常針對利基市場,包括根本的遠程溫度和濕度記載。由于所搜集的數據實質上是良性的(即不敏感),許多運用默許密碼和未加密的音訊傳送協議的設備的安全性遭到了最低水平的關注。由于最初物聯網設備的數量很少,再加上缺乏功用,這些設備就沒有遭到安全專家、網絡罪犯和政府的留意。但隨著技術的進步,設備變得愈加智能,所搜集的數據的性質變得愈加敏感,一切這些都發作了變化。


              敏感數據的增加


              得益于物聯網范疇,人工智能技術得到了加速,這得益于物聯網設備提供了難以想象的數據量。人工智能系統被用來為許多現代任務提供動力,這些任務在其他方面太艱難或太多變化,傳統上無法運用if語句和切換案例來解釋每一種可能性。這些例子包括語音辨認、圖像辨認、智能搜索結果和個性化助手。如前所述,物聯網搜集的第一批數據類型實質上是良性的,包括溫度和濕度,可用于創立可以對這些環境刺激作出反響的智能系統。但設計者很快認識到,隨著微控制器技術的進步(例如,從8位ARM到32位ARM的轉變),能夠搜集到更復雜的數據類型,包括音頻和視頻。這樣的系統能夠用來創立先進的人工智能物聯網設備,不只能夠搜集四周環境的數據,還能夠將這些數據發送到基于云的人工智能系統,該系統能夠從數據中學習,并在將來提供更好的結果。例如,Amazon Echo是一種物聯網設備,它向云系統提交口頭用戶懇求,并對云系統停止剖析,以便執行懇求以及改良人工智能以備未來運用。很快,物聯網設備在全球范圍內疾速爆炸,包括從加速度計、磁強計、運動傳感器、攝像機和麥克風在內的一系列集勝利能。但這些設備的設計和投放市場的速度太快了,這就是網絡立功分子開端應用的中央。


              雖然曾經有來自安全專家和其他行業管理機構的正告,世界各地的管理機構曾經開端引入規則,描繪設計師應該如何刪除那些讓他們的設計容易遭到攻擊的功用。到目前為止,這些法規中的大多數都更關注刪除默許密碼,但隨著時間的推移,這些規則可能會改動,以包括更多的功用,如強迫加密、設備上的硬件安全以及設備退役時對安全的需求。但是,有一種新興技術可能有助于處理物聯網安全問題:邊緣計算。


              邊緣計算概論


              目前,物聯網設備從其四周環境搜集數據,并將這些數據流式傳輸到基于云的平臺上,該平臺可提供多種功用,包括數據查看、數據學習和數據處置。例如,一個先進的家庭自動化系統可能會在一個物業四周裝置各種物聯網傳感器,這些傳感器的數據被傳輸到基于云的效勞中,該效勞決議如何調整環境控制。運用云來執行數據處置通常被稱為“云計算”,實質上意味著數據處置是從擔任搜集數據的物聯網設備遠程完成的。但是,邊緣計算是物聯網設備自身擔任局部或全部數據處置的一局部。由于當時技術的限制,早期的物聯網設備無法停止邊緣計算,但隨著以同等價錢引入功用強大的微控制器,本地物聯網設備能夠開端處置本人的數據。


              邊緣計算的優勢


              與云計算相比,邊緣計算具有許多優勢,包括安全性、延遲和牢靠性。由于邊緣計算設備向基于云的系統傳輸的數據很少(假如有的話)。短少傳輸意味著攻擊者需求直接進入設備自身,而不是執行中間人攻擊、對效勞器自身的攻擊或詐騙效勞器。同時也為設計人員提供了一個在加密的同時又能對采集到的數據停止安全維護的專用設備。邊緣計算設備還能夠對敏感數據執行局部處置,然后再將其發送到基于云的系統停止進一步處置,這有助于含糊數據,從而降低其對攻擊者的有用性。


              在本地處置數據自身也意味著延遲顯著減少,這在需求快速結果的應用程序(如自動駕駛汽車)中十分有利。本地處置數據的才能也消弭了對持續互聯網銜接的需求,這有助于進步設計的牢靠性。全球許多地域依然遭到互聯網牢靠性的影響,也可能遭到互聯網速度大幅動搖的影響。邊緣計算的運用有助于增加本地網絡的可用帶寬,這能夠改善其他效勞,例如本地效勞器和其他物聯網設備,從而增加單個網絡上的最大設備數量(從而允許集成更多的物聯網設備)。


              邊緣計算的缺陷


              固然微型計算機的本錢持續降落,但其性能顯著進步,但它們依然比廉價的微控制器貴,這使得低端微控制器更合適大范圍消費的設備。同時,現代產品對人工智能的需求也進一步限制了工程師的選擇,他們可能需求在物聯網設備上裝置人工智能引擎來高效地運轉神經網絡。


              結論


              邊緣計算為設計師提供了一種全新的計算形式,能夠看到低延遲、高牢靠性的物聯網設備,能夠將云計算的最佳功用與本地處置分離起來。安全引導和信任根(root of trust)等硬件安全特性將成為維護設備安全的關鍵技術,而AI引擎的參加將允許設備在本地執行大局部數據處置。但是,雖然邊緣計算設計者提供了許多安全優勢,但依然需求認真思索他們的設備如何處置敏感數據,如何可能被歹意運用,以及它們如何不只有助于維護用戶,而且在一個日益互聯的將來為世界舞臺做出奉獻。


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