物联网开发

边缘计算是未来物联网的解决方案

  物联网范畴见证了互联网技术在日常生活中的宏大崛起。但是,由于缺乏安全性,社会压力和政府行动迫使设计师施行更强大的安全功用。边缘计算有何协助?为什么它会成为将来物联网的最终处理计划?


边缘计算是未来物联网的解决方案


  引见


  自推出以来,物联网设备在全球范围内疾速开展,估量目前全球至少有200亿台物联网设备。物联网(internetofthings,简称IoT)是一个相对论的新术语,互联网相关技术的运用能够追溯到互联网自身的创立。但物联网运动更关注传统上不具备互联网功用的简单设备(如传感器和数据记载器),这就是为什么物联网被以为是计算机、笔记本电脑和电话等规范互联网计算技术的一个独立部门。


  第一批物联网设备性质简单,通常针对利基市场,包括根本的远程温度和湿度记载。由于所搜集的数据实质上是良性的(即不敏感),许多运用默许密码和未加密的音讯传送协议的设备的安全性遭到了最低水平的关注。由于最初物联网设备的数量很少,再加上缺乏功用,这些设备就没有遭到安全专家、网络罪犯和政府的留意。但随着技术的进步,设备变得愈加智能,所搜集的数据的性质变得愈加敏感,一切这些都发作了变化。


  敏感数据的增加


  得益于物联网范畴,人工智能技术得到了加速,这得益于物联网设备提供了难以想象的数据量。人工智能系统被用来为许多现代任务提供动力,这些任务在其他方面太艰难或太多变化,传统上无法运用if语句和切换案例来解释每一种可能性。这些例子包括语音辨认、图像辨认、智能搜索结果和个性化助手。如前所述,物联网搜集的第一批数据类型实质上是良性的,包括温度和湿度,可用于创立可以对这些环境刺激作出反响的智能系统。但设计者很快认识到,随着微控制器技术的进步(例如,从8位ARM到32位ARM的转变),能够搜集到更复杂的数据类型,包括音频和视频。这样的系统能够用来创立先进的人工智能物联网设备,不只能够搜集四周环境的数据,还能够将这些数据发送到基于云的人工智能系统,该系统能够从数据中学习,并在将来提供更好的结果。例如,Amazon Echo是一种物联网设备,它向云系统提交口头用户恳求,并对云系统停止剖析,以便执行恳求以及改良人工智能以备未来运用。很快,物联网设备在全球范围内疾速爆炸,包括从加速度计、磁强计、运动传感器、摄像机和麦克风在内的一系列集胜利能。但这些设备的设计和投放市场的速度太快了,这就是网络立功分子开端应用的中央。


  虽然曾经有来自安全专家和其他行业管理机构的正告,世界各地的管理机构曾经开端引入规则,描绘设计师应该如何删除那些让他们的设计容易遭到攻击的功用。到目前为止,这些法规中的大多数都更关注删除默许密码,但随着时间的推移,这些规则可能会改动,以包括更多的功用,如强迫加密、设备上的硬件安全以及设备退役时对安全的需求。但是,有一种新兴技术可能有助于处理物联网安全问题:边缘计算。


  边缘计算概论


  目前,物联网设备从其四周环境搜集数据,并将这些数据流式传输到基于云的平台上,该平台可提供多种功用,包括数据查看、数据学习和数据处置。例如,一个先进的家庭自动化系统可能会在一个物业四周装置各种物联网传感器,这些传感器的数据被传输到基于云的效劳中,该效劳决议如何调整环境控制。运用云来执行数据处置通常被称为“云计算”,实质上意味着数据处置是从担任搜集数据的物联网设备远程完成的。但是,边缘计算是物联网设备自身担任局部或全部数据处置的一局部。由于当时技术的限制,早期的物联网设备无法停止边缘计算,但随着以同等价钱引入功用强大的微控制器,本地物联网设备能够开端处置本人的数据。


  边缘计算的优势


  与云计算相比,边缘计算具有许多优势,包括安全性、延迟和牢靠性。由于边缘计算设备向基于云的系统传输的数据很少(假如有的话)。短少传输意味着攻击者需求直接进入设备自身,而不是执行中间人攻击、对效劳器自身的攻击或诈骗效劳器。同时也为设计人员提供了一个在加密的同时又能对采集到的数据停止安全维护的专用设备。边缘计算设备还能够对敏感数据执行局部处置,然后再将其发送到基于云的系统停止进一步处置,这有助于含糊数据,从而降低其对攻击者的有用性。


  在本地处置数据自身也意味着延迟显著减少,这在需求快速结果的应用程序(如自动驾驶汽车)中十分有利。本地处置数据的才能也消弭了对持续互联网衔接的需求,这有助于进步设计的牢靠性。全球许多地域依然遭到互联网牢靠性的影响,也可能遭到互联网速度大幅动摇的影响。边缘计算的运用有助于增加本地网络的可用带宽,这能够改善其他效劳,例如本地效劳器和其他物联网设备,从而增加单个网络上的最大设备数量(从而允许集成更多的物联网设备)。


  边缘计算的缺陷


  固然微型计算机的本钱持续降落,但其性能显著进步,但它们依然比廉价的微控制器贵,这使得低端微控制器更合适大范围消费的设备。同时,现代产品对人工智能的需求也进一步限制了工程师的选择,他们可能需求在物联网设备上装置人工智能引擎来高效地运转神经网络。


  结论


  边缘计算为设计师提供了一种全新的计算形式,能够看到低延迟、高牢靠性的物联网设备,能够将云计算的最佳功用与本地处置分离起来。安全引导和信任根(root of trust)等硬件安全特性将成为维护设备安全的关键技术,而AI引擎的参加将允许设备在本地执行大局部数据处置。但是,虽然边缘计算设计者提供了许多安全优势,但依然需求认真思索他们的设备如何处置敏感数据,如何可能被歹意运用,以及它们如何不只有助于维护用户,而且在一个日益互联的将来为世界舞台做出奉献。


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