边缘计算是物联网的解决方案丨窄带物联网边缘计算
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云计算的预处理
什么是边缘计算？我们都知道，当前大数据、5G以及云计算构建了未来信息社会的基本框架，而终端侧“大连接，低时延，大带宽”的需求日益增进，传统云计算可能无法满足一些生产和工作的需求。而边缘计算则能够在设备连接到物联网（IoT）之前，运用现场智能设备进行数据采集和预处理——这不仅减少了传输延迟，还降低了对云计算及数据中心资源的依赖，从而提升了处理信息的效率。
随着物联网数据量的增加，越来越多的数据处理动作需要被下放到边缘设备进行。所有现场采集到的数据总要由某个设备节点进行处理。如今的物联网设备更加智能化，能够对“边缘AI”（边缘人工智能）进行编程，满足了数据边缘处理的多样化需求，引领了边缘智能的快速增长。
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及时响应重要数据
在物联网中，大量数据是在网络边缘收集的，但并非所有数据都是有用的。总体而言，大多数监视数据往往是标准的“检测信号”数据。如果数据没有显著变化，则意味着生产平稳，无事发生。而如果设备状态和生产数据均无明显变化，却仍将数小时的数据发送到远端的数据中心，就造成了无意义的资源浪费。
在以往，企业会将所有监控数据发送到云端或数据中心进行处理、分析和存储。随着物联网的蓬勃发展，数据量激增，传统做法已经无法适应生产的需要，边缘计算在此时登上了历史舞台。这种计算方式在靠近来源的位置对数据进行处理，大大减少甚至消除了将其传输到云或企业数据中心所需的带宽成本，同时也节省了算力资源。当某些上层应用程序需要检查特定的边缘数据时，支持AI的边缘计算设备可以立刻对当前情况进行评估：是需要实时响应，还是将相关数据发送到数据中心进行进一步分析。
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因此，在物联网边缘收集的数据可以分为三种类型：
1. 不需要存储，也不需要进一步操作
2. 需要保留以供未来分析和/或历史归档
3. 需要立即响应
边缘计算的任务，就是区分这些数据的类型，确定所需的响应级别并采取相应的行动。在大多数情况下，能够在收集数据的边缘节点同时进行这些操作，要高效得多。
当出现需要处置的异常值数据时，边缘计算可以对本地事件提供近乎实时的响应，这要归功于其近距离和由此产生的低延迟：无需将数据从边缘传输到云再返回。此外，减少网络上的数据流可以大大节省带宽，尤其针对无线蜂窝连接的情况，显著降低了网络成本。
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Digi 提供的边缘计算解决方案
专为IoT服务的Digi嵌入式系统
系统级模块，如Digi ConnectCore® 8系列模块，能够提供多个处理单元，在网络边缘执行AI和计算机视觉任务。该系列模块装载了用于运行神经网络的强大 GPU 和 CPU 内核，同时支持用于机器学习和机器视觉应用的OpenCL/OpenCV，可在边缘设备上实现实时性能，并能保持低功耗。
在保持高性能的同时做到高度集成且封装一致，是Digi出品的系统级模块的优良传统。以Digi ConnectCore® 8X模块为例，它是一款基于恩智浦i.MX 8X应用处理器的系统级模块（SOM），其封装紧凑，大小仅为40mm x 45mm，同时还具有Digi SMTplus®表面贴装外形的优势，可降低制造成本，同时提高设计灵活性。而同为 Digi ConnectCore® 8系列的Digi ConnectCore® 8M Nano/Mini等，采用了同样的外形和封装，能够满足客户不同层级产品的差异化需求。
Digi ConnectCore® 8 系列模块
Digi XBee3 蜂窝模块
Digi的XBee3蜂窝模块，虽名为模块，实则是一款集成度高、功能强大的调制解调器，它集成了MicroPython开发工具，使嵌入式开发人员能够设计和控制其部署设备的边缘计算功能的行为。如今，全球各地的开发人员正在使用Digi XBee系列开发工具，将业务逻辑集成到 Digi XBee3模块中，以显著提高其物联网项目的功能和效率。
Digi XBee3蜂窝模块
Digi的路由器和网关
无论是有线设备还是蜂窝设备，这些设备都能够执行边缘计算网关功能，即聚合数据，将数据进行模数转换，并在通过网络传输之前对其进行加密。在工业现场，当数百个模传感器同时进行大规模采集数据时，产生的数据量是极为庞大的。因此，Digi的路由器等设备还会过滤和压缩数据，以最大限度地减少带宽需求。
Digi路由器也可以离线运行。例如，如果被部署在远程位置，路由器可以定期收集和存储数据，然后根据需要，定期重建网络连接并传输数据，而不需要与网络永久连接。
Digi 网关/路由器
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边缘计算的应用案例
在信息传递的过程当中，传输成本一旦被节省下来，将会有更多的生产力解放到各行各业当中，Digi能够提供广泛的产品选择，帮助客户在其应用中构建边缘智能，让边缘设备进行高性能互联，在多个领域具有广泛的应用。
制造：工业环境中的自适应诊断可以延长机器和设备的正常运行时间，从而降低维护成本。边缘计算生成的错误代码与历史修复记录相结合，可以为技术人员提供上下文，从而加快故障排除和修复速度。
智慧城市：边缘计算使公共建筑和设施能够受到监控，从而提高照明、供暖等效率。而在交通管理应用中，智能摄像头和信号灯可以提高安全性和交通流量。显然，因其对零延迟能力有极端苛刻的要求，自动驾驶汽车成为了当前实时边缘计算最具代表性的例子。
医疗保健：可穿戴设备可以存储有关心率、体温和其他指标的信息，然后提供用药提醒。此外，边缘计算使开发人员能够确保敏感数据（如医学图像）确实脱离设备，以增强安全性和隐私性。
物联网行业的急速扩张，推动了边缘计算能力和实际用例的相应扩展。通过对边缘计算应用场景的案例观察，不难发现其广阔的应用前景。
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边缘即未来
5年前，只有不到 10% 的企业数据是在边缘创建和处理的。IDC《中国边缘云市场解读(2022)》中指出，边缘云已在互联网、视频、互联网游戏、安防、交通、文旅等多个行业实现商业化落地。国际权威咨询公司Gartner预测，2025年将有超过75%的数据在边缘侧进行处理；IDC也提出，2024年全球边缘计算支出或将突破2500亿美元——即便现在并无相应需求的企业和组织，在不远的未来也必然会使用边缘计算。
一个成功的边缘计算解决方案，离不开足够耐用的承载设备，以满足其在恶劣的现场环境中长时间（通常是数年）可靠地运行的需要。这就对合作伙伴的经验和专业知识、开发搭建此类解决方案所需的硬件和软件都提出了要求。
Digi ，帮助您完成边缘计算方案的全方位规划部署——从定义策略到编程边缘智能，再到构建解决方案，始终致力于为客户提高专业设备和更专业的支持。
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