以往在构建物联网局域网系统时，为了方便考虑，在云端进行数据处理和分析已经成了常识。但是这种做法已经无法应对现在的情况。

在物联网中边缘计算的必要性

想要获取数据就要增加连接的设备数量，提高从传感器采集数据的记录（获取）频率，不断实时化，所以数据量呈飞跃性增长。要对采集到的数据进行实时处理和分析，还要迅速向工厂的设备进行反馈。例如，从工厂设备上传的流数据在工厂内实时解析，可以在检测到异常后马上控制机器，淘汰不良品。

而另一方面，工厂的运行信息、病症和给药信息等医院掌握的个人隐私等安全数据不想对外公开，仍然希望存放在本地。

针对这种状况，边缘计算的功能被提出并安装。这是在网络的此端（近物一端），使用存在于此端和终端设备之间的电脑资源进行中间处理的计算模型用人体举例的话，边缘计算就相当于“脊髓反射”，即需要进行简单信息处理时或者需要马上响应时，可以当场迅速做出反应，恰好和我们的身体感觉到疼痛时的反射性反应一样。这样考虑应该就能理解安装边缘计算的必要性，和人体在不同位置进行信息处理一样，边缘计算模型也渐渐开始要求复杂性。边缘计算是把多个设备和大量数据传送到云的预处理，是必须的功能。

边缘定义的多样性

“边缘”这个词是在最近才开始被人们使用的，含义尚未完全确定。我们先来理解一下“边缘”“边缘计算”“边缘设备”这些词都指什么。

从整体看，广域网只有网络的边（局域网），这个“边”就是边缘。虽然总称为“局域网”，其中却存在被划分为各种不同层次的终端。有时还会把物联网网关称为边缘，把连接在该物联网网关下面的多个传感器设备称为边缘设备。2

这样说可能会让人觉得有些混乱，我们可以认为所谓边缘，就是看网络整体时的“边”。这样考虑的话，把哪个网络中哪个层次称为“边缘”就会变得很明确。

下图就是2.1节介绍过的物联网分层模型。广域网的“边”是边缘计算层以下的局域网整体，这就是广义的边缘。

局域网的“边”有两个，其中一个是层次3的部分，这里进行“搭载了个人电脑的机器和设备上的边缘计算”。我们需要明确这两个边缘计算的模型再探讨如何安装。

边缘设备的构成要素

在边缘计算使用的设备中，有的搭载了处理传感器数据的个人电脑、内存、S、电源、通信功能等等。如果是传感器直接连接到接口的单一功能模块，有的通过搭载的单片微电脑发送传感器数据。这种传感器设备不能单独进行复杂的处理，所以采用把网关上的多个传感器数据汇总处理的模式。

例如索尼的人体感应传感器设备，它是单一传感器，具备灵敏度调整与网关的本地无线通信功能。

反过来，也可以把设备组合起来，构成复合功能传感器设备，例如Raspberry Pi这种价格低廉且通用性广的插板式电脑，它也被用在电子工程中，颇受好评。在这种平板上连接几个传感器模块，就组装成可以进行各种感知的复合功能传感器设备。如果搭载的微型机性能高，还可以用于在设备上处理来自多个传感器的数据的边缘计算。

边缘计算是必然会出现的功能

在云应用如日中天的2010年，笔者就预测“2017年云端计算模型的趋势会发生变化”。这是根据第一章中阐述过的“2007年开始的第10个年头会出现下一个趋势”这个内容做出的预测。2017年是“边缘元年”，笔者把边缘端处理的重要性和云的重要性放在一起进行了阐述。

之所以要求在边缘端处理，一个原因就是要求实时处理和反馈，而来自设备传感器的数据经常是散失和有缺损的。如果把这种非结构性的数据原封不动地传送到云端的安装模型中，云端会负担过大，难以应对。

今后物联网中连接的传感器设备会越来越多，数据量自然也会不断增加。在这种情况下，可以说边缘计算模型的出现有其必然性。

和边缘计算类似的雾计算

和边缘计算类似的概念是雾计算。它的起源是Ｃisco Systems所提倡的分散型计算模型，现在Ｃisco Systems和Intel等组成了“开放雾计算联盟”（http://openfog.jp），推进标准化、事例创造、参考体系结构的整备等工作。

雾计算的特征是边缘端可能进行计算的节点（设备等）间互相连接，在协作的同时进行分散处理。

对网络比较了解的人也可以从连接形态（网络拓扑）着眼来理解：边缘计算是星型拓扑，雾计算则是无线网格型拓扑。

Amazon也要向边缘计算转型

从云卖家的动向也可以看出边缘计算开始受到重视，我们来看几个动向。

以往只提供云端计算模型的Amazon的AWS，2015年也发布了AWS IoT和Amazon Dash Button，开始面向设备端展开服务。并且2016年又发布了可以在本地环境中使AWS的云功能Lambda和设备影子工作的服务，该服务被称为Greengrass。它让从事物联网的人很惊叹。

AWS同时还发布了SDK（Software Development Kit）、评估板服务，以及可编程的AWS IoT Button，它可以称得上Amazon Dush Button。

AWS Greengrass Gore提供在AWS上工作的AWS Lambda函数、AWS IoT的设备影子功能、本地信息传送以及与物联网设备的安全通信环境。

云和边缘的无缝计算环境

从上面的内容可以看出，在今后的物联网中，边缘计算是必须具备的功能。虽然以往只在云端安装，价格低廉而且简单，但是现实情况是本地设备间的协作服务、在本地设备上实现简单信息处理、本地设备自身的编程已经成为不可或缺的功能。

之前云端以掌握Web系统开发及云系统开发技术的工程师为中心，设备端以掌握嵌入式开发技术的工程师为中心，两者之间有很大的差异，尚未实现无缝协作服务。

今后无论是商业模型还是构建物联网的工程师的技术，在边缘端和云端构建可以无缝处理数据的计算环境，是物联网的真谛和真正目标。

对于 IoT 中边缘计算，你有哪些了解？

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