边缘计算：驱动未来智能网络的架构

什么是边缘分析？ 边缘分析是在网络非中心点——网络边缘——而非云端或其他中心化系统中采集、处理、分析数据的方法。边缘分析通常发生在传感器、网络交换机、外围节点或其他连接设备上或附近。边缘分析的去中心化、本地化特性比传统大数据方法有优势：速度快得多，带来更快、更准确的商业智能，同时减轻网络负载。 此模型下，大部分信息在边缘分析，仅最相关关键信息上传云端做较慢、更深分析。边缘分析主要源于不断增长的IoT设备：它们需要更快数据分析，有时在偏远无连接区域，且自身能执行边缘分析。在某种意义上，边缘分析是一种闭环IoT数据分析生态系统，能利用智能网关访问“外部世界”，通常指云端。 IoT边缘分析用例 I

IT 边缘是终端设备连接网络、向中心服务器（数据中心或云）交付数据并接收指令的地方。虽然此模式过去有效，但现代设备产生海量数据，企业需要昂贵设备维持最优性能。 边缘计算通过将处理靠近数据生成设备解决此问题。数据无需传输到中心服务器处理，因此无延迟或带宽问题。 本文介绍边缘计算。我们解释什么是边缘计算，讨论潜在用例，展示该技术如何实现更廉价、更可靠的数据处理。 什么是边缘计算？ 边缘计算是在网络边缘或附近进行的计算类型。处理发生在设备内部或附近，因此较少数据传输到中心服务器。大多数操作在数据源附近实时发生，带来： 响应时间改善 带宽可用性提升 更可靠的系统洞察 更全面、更快

云原生已被证明是软件开发的未来。到 2025 年，80% 企业应用将成为云基础或正在向云原生应用转型。 IT 部门迁移上云以省钱并将设计安全离线保存。考虑此类转换前，请务必理解此类应用背后的架构。 什么是云原生架构？ 云原生应用由打包进容器、运行在云计算基础设施上的微服务组成。此类应用在云中开发、测试、部署。因此运行在私有、公有、混合或多云基础设施上。 云原生应用采用微服务架构设计 —— 协同工作的松耦合服务集合。每个服务有其功能，代表独立组件。容器编排系统管理这些可复用、有弹性、可扩展的功能模型。有此系统，云原生应用可通过按需增减资源水平扩展。 使用云原生架构开发运行应用意味着兼容各种平台

如果管道裂缝自愈、衣物随温度/运动自适应变形、家具自组装、植入体随生长自调节……这不是科幻，是4D打印正在构建的未来。 图1：4D打印爪随刺激变形。来源：Sculpteo 3D打印近30年仍在进化，MIT自组装实验室推动“可编程材料”研发，哈佛Wyss研究所利用纤维素纤维仿生打印遇水绽放结构。4D打印由此登场。 什么是4D打印？ 基于3D打印成型，利用材料对温度/光/湿度/磁场等环境刺激的响应，实现结构/功能的预编程时变重构。核心差异：无人干预下，物体随时间自主演化。 关键材料体系 形状记忆聚合物（SMP） 室温刚性，加热至玻璃化转变温度（Tg）软化可塑，冷却定型，再加热可复原。