当谈到边缘时，不要忽视小事

作者：Jason Shepherd 2023-05-06 10:28:14

云计算

边缘计算 在过去十年中，云的力量和弹性一直是创新的巨大加速器，然而，设备和数据的庞大数量——预计到2030年将有1万亿台互联设备——正在推动向分布式计算模式的必要转变。

软件继续蚕食这个世界，软件定义的产品和服务的价值在其累积生命周期中不断发展。组织从瀑布式软件开发转移到利用持续交付和集成的敏捷模型是一种商业需要。在过去十年中，云的力量和弹性一直是创新的巨大加速器，然而，设备和数据的庞大数量——预计到2030年将有1万亿台互联设备——正在推动向分布式计算模式的必要转变。

边缘作为多云推动者

边缘计算兴起的常见原因包括减少延迟、带宽消耗、增加自主性、安全性和隐私性。较少讨论的是我认为同样重要的驱动因素——终端用户在过度索引其公共云投资后，投资于云计算战略以重新获得对其数据的控制。毕竟，云定标者的模型让你的数据进入变得容易且便宜，但让数据留在那里并取出来却非常昂贵。简言之，在你拿到账单之前，他们的简单按钮听起来很棒。

在边缘控制您的数据，同时继续提高您的敏捷性和软件创新能力，需要将我们在云中完善的相同云原生原则扩展回现场。 这涉及在尽可能多的边缘部署中利用松耦合、基于微服务的架构、平台独立性以及持续交付和集成。

钉子，遇见锤子

从一个技术提供者的角度来看，如果边缘是钉子，那么我现在卖的东西就是锤子。 基础设施原始设备制造商将边缘视为区域或本地数据中心中的服务器机架，或许可以细化为现场中更小的类似 PC 的“网关”设备。 电信公司将边缘视为他们的中央办公室和手机信号塔的基地。 工业解决方案提供商将边缘设想为他们服务多年的制造车间、石油钻井平台和供应链等环境。

实际上，边缘是一个连续体，从现场高度受限的设备到区域数据中心，由本质上不同的锤子和许多钉子组成。 它是关于 IT 技术与传统上由运营技术 (OT) 提供服务的高度分布式物理世界的独特约束的融合。

组织在制定边缘策略时应全面思考——将边缘视为计算范式的集合，优先考虑开放技术(包括利用开源)，并构建灵活性。

在此过程中，花更少的时间重新发明管道，花更多的时间创造有意义的差异化是至关重要的。 最终，它是关于根据性能和成本的平衡以及对安全和隐私需求的考虑，在边缘到云连续体的任何地方动态部署应用程序。

从单体到模块化

在早期，服务器应用程序是单体的，难以开发和更新。 多年来，我们已经看到虚拟机、Docker 和最近的 Kubernetes 等技术使数据中心软件架构变得更加模块化、可组合和动态。

在过去几年中，我们看到 IT 参与者取得了重大进展，因为他们将这些工具和云原生开发原则扩展到更多的边缘连续体，包括越来越小的计算足迹。 但是，这些技术的应用深度存在实际限制，因为它们需要最少的可用系统内存和运行 Linux 的能力。

最大、最小的边缘

与此同时，按体积计算，边缘总占用空间的最大部分是由微控制器 (MCU) 驱动的小型、资源受限的设备，例如物联网传感器、相机、控制器和连接产品。 事实上，Arm 在 2020 年报告称，迄今为止，他们的合作伙伴已售出 1600 亿颗芯片，其中 2019 年出货量的三分之二是 MCU。 利用这些芯片的设备代表了我所说的“最大、最小的优势”。

尽管如此，MCU 世界的主要特征仍然是单一的嵌入式软件构建，开发起来既困难又耗时，更新脆弱，创新僵化。 应用程序历来被硬编码以提供特定功能，通常依赖于云等上游资源来进行更繁重的处理。

但是这些设备变得越来越强大，使它们能够进行更多的本地处理并随着时间的推移在功能上不断发展。 一个示例技术驱动程序是 TinyML，它支持更复杂的设备上数据过滤、对象检测、语音识别等分析。

ABI Research 预测，TinyML 设备的出货量将从 2020 年的 1500 万增长到 2030 年的 25 亿。这些设备上的 ML 模型需要随着它们的发展不断更新，服务于其他功能(例如连接、安全、 和隐私。

随着设备变得越来越智能，它将改变边缘连续体处理发生的时间和地点的动态，中间“IoT 网关”层的可能趋势越来越多地被跳过，智能设备在本地运行并预过滤数据以进行进一步处理 本地数据中心、5G MEC 和云等位置的上游。 总而言之，重要的是不要忽视物理世界中基于 MCU 的大量足迹，它是边缘计算解决方案日益重要的贡献者。

取出千字节

诀窍在于，了解现代应用程序开发、云原生原则、人工智能、物联网平台等的开发人员通常不具备为高度受限设备编程所需的嵌入式开发技能。

当来自不同计算范式的人们使用“微小”这样模棱两可的词时，我会咯咯地笑。 虽然数据中心专家可能认为适合 128 GB 内存占用的软件是“微小的”，但嵌入式开发人员可能会认为拥有 128 KB 的内存是一种奢侈。

嵌入式世界已经成熟，可以采用新的开发范式，平衡云原生原则的优势和受限 MCU 的固有挑战。 如果我们可以将嵌入式固件的复杂性与上述应用程序区分开来会怎样?

如果这使云、AI 和 IoT 应用程序开发人员能够像他们今天在数据中心所做的那样，在此抽象之上创建容器化、可互换的功能，会怎样? 这将大大加快上市时间并增加可用的开发人员库以利用大量的设备边缘足迹。 容器化还可以通过关注点分离来提高安全性，并使来自不同开发人员的应用程序生态系统能够在一个通用的微型基础设施上运行。

1990 致电并希望收回其嵌入式开发工具。 现在是我们采用全新方法开发基于 MCU 的解决方案的时候了，这样我们就可以利用最大、最小的边缘足迹，进一步加速软件定义的创新。