物联网的云和边缘计算：简短的历史

边缘计算在物联网领域越来越受欢迎。 2018 年，它是构成下一代数字业务基础的顶级技术趋势之一。同时，考虑到海量数据和优化计算资源的需求，我们也看到将数据发送到云端的趋势越来越大。

虽然边缘计算和云计算通常被视为相互排斥的方法，但更大的物联网项目通常需要两者的结合。为了理解当今物联网的愿景以及边缘计算和云计算的互补特征，我们想回到过去，看看它们在最近几十年的演变。

资料来源：Bosch.IO 回顾通信和分布式系统的历史就会发现，边缘计算本身并不新鲜。我们的图形显示了边缘计算的演变，并以我们对边缘计算和云计算如何结合以提供最佳价值的愿景结束。

去中心化计算的开端

边缘计算的起源可以追溯到1990年代 ，当 Akamai 推出其内容交付网络 (CDN) .当时的想法是在地理上更靠近最终用户的位置引入节点，以交付缓存内容，例如图像和视频。

1997 年 ，在他们的工作“针对移动性的敏捷应用程序感知适应”中，Nobel 等人。演示了在资源受限的移动设备上运行的不同类型的应用程序（网络浏览器、视频和语音识别）如何将某些任务卸载到强大的服务器（代理）。目标是减轻计算资源的负载。并且，正如在后来的工作中提出的那样，以提高移动设备的电池寿命。例如，今天，来自谷歌、苹果和亚马逊的语音识别服务以类似的方式工作。在 2001 ，参考普适计算 , Satyanarayanan 等。在他们的论文“普适计算：愿景和挑战”中概括了这种方法。

2001 年 按照提议，使用不同的点对点的可扩展和分散的分布式应用程序 （所谓的分布式哈希表）覆盖网络。这些自组织覆盖网络可实现高效且容错的路由、对象定位和负载平衡。此外，这些系统还可以利用互联网中底层物理连接的网络邻近性，从而避免对等点之间的长距离链接。这不仅降低了整体网络负载，还改善了应用程序的延迟。

云计算

云计算 是边缘计算历史上的主要影响者，因此值得特别提及。它在 2006 年引起了特别关注。 亚马逊首次推广其“弹性计算云”的那一年。这在计算、可视化和存储容量方面开辟了大量新机会。

然而，云计算本身并不是所有用例的解决方案。例如，随着自动驾驶汽车和（工业）物联网的出现，人们越来越重视信息的本地处理，以实现即时决策。

Cloudlets 和雾计算

2009 年 , Satyanarayanan 等。引入术语 cloudlet 在他们的论文“移动计算中基于 VM 的小云的案例”中。在这项工作中，主要关注点是延迟。具体来说，论文提出了一个两层架构。第一层称为云（高延迟），第二层称为 cloudlets（低延迟）。后者是分散且广泛分散的互联网基础设施组件。附近的移动计算机可以利用它们的计算周期和存储资源。此外，cloudlet 只存储软状态，例如缓存的数据副本。

2012 年 ，思科引入了术语雾计算 用于分散的云基础设施。目的是促进物联网可扩展性，即为实时低延迟应用处理大量物联网设备和大数据量。

面向大规模物联网应用的云和边缘计算

今天 ，物联网解决方案必须涵盖更广泛的要求。我们看到，在大多数情况下，组织会为复杂的物联网解决方案选择云计算和边缘计算的组合。当组织需要存储和计算能力来执行某些应用程序和流程以及从任何地方可视化遥测数据时，云计算通常会发挥作用。另一方面，边缘计算在低延迟、本地自主操作、后端流量减少以及涉及机密数据的情况下是正确的选择。

您是否有兴趣详细了解公司在实施物联网解决方案时如何从云计算和边缘计算中受益？阅读我们的“物联网边缘计算”指南。

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