关于边缘计算的十一大误区，也许你要重新认识一下这项技术了
NXP边缘处理业务线软件工程研发副总裁 Robert Oshana 日前撰文，围绕边缘计算常见的十一个误区给予了解答。
1. 物联网边缘设备存在安全风险，因为边缘设备只能承载基本的安全措施。
安全是边缘设备的基本要求，可以实施一系列数字安全措施来确保完整性、机密性、真实性和不可否认性等基本安全特性。现代物联网安全解决方案越来越多地基于信任根 (RoT) 技术，其中托管加密安全算法并在强化环境中保护免受物理攻击。
在某些情况下，这些安全功能的计算开销被卸载到嵌入式专用安全芯片或可信平台模块 (TPM)。在其他情况下，该功能可以托管在多核 MPU 的专用核心中。
这种硬件和软件安全子系统的组合可确保在应用程序的整个生命周期内对恶意攻击提供强大的防御。
2. 由于广域网固有的延迟，边缘处理无法支持实时应用。
新兴的物联网应用，例如自动驾驶汽车、工业机器人和远程手术，需要实时级别的响应能力。由于互联网和其他广域网的典型延迟，传统的云计算模型无法支持这些类型的用例。
因此，这些应用程序推动了嵌入物联网设备和软件的计算能力显着提高，这些设备和软件曾经属于数据中心领域，现在可以托管在边缘。这种增强的智能可以实现更多的本地决策，从而实现近乎实时的响应水平，为全新一代的高级应用提供支持。
3. 机器学习技术仅限于数据中心，因为它们的处理需求超出了边缘计算的能力。
随着物联网硬件的发展，软件的进步一直是边缘处理能力增长的关键。机器学习 (ML) 技术的成熟，出现了使 ML 模型能够部署在云中的工具，并将相关的推理任务下载到边缘设备。
边缘设备上的 ML 软件堆栈受益于高级硬件单元，例如图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU)、数字信号处理器 (DSP) 和神经处理单元 (NPU) 加速器，以执行本地实时 ML 推理，并偶尔使用云连接。
边缘智能水平的提高支持了依赖实时响应率的更复杂应用程序的出现。
4. 边缘计算耗电，不适合低功耗应用。
功耗是边缘设备的一个关键特性。许多应用，例如可穿戴设备或远程传感器，必须通过一次电池充电才能长时间运行，或者由替代能源供电。
嵌入式 MCU 采用了一系列功率优化技术，包括使用低功率硅材料和根据使用情况划分功能。一项关键的功耗优化技术是对片上系统 (SoC) 架构进行分区，以便不同的分区控制特定域——例如，实时域、应用程序域和弹性域。
电源优化软件通过只为任何给定时间需要的 SoC 部分供电，确保系统级的最低功耗。图 1 说明了如何应用该技术来延长智能手表等设备的电池寿命。
图1.智能手表应用中的动态功率域控制。 （来源：NXP 边缘计算基础知识）
5. 越来越多的联网设备将淹没互联网
联网物联网设备数量的不断增加是近年来互联网数据爆炸式增长的主要因素，一些分析师预测，2021 年全球将创建 74 泽（ZB）字节的数据。
随着嵌入在边缘设备中的计算能力不断提高，更多的数据处理发生在边缘而不是云端。这种本地数据处理将显着减少必须在云中处理的数据量。物联网设备数量与互联网流量之间的线性关系将从根本上改变，相应地减少通过互联网传输的数据量。
6. 物联网边缘设备完全依赖蜂窝连接才能发挥作用。
无线网络连接是可穿戴设备、家庭自动化、智能建筑、工业等领域广泛多样的物联网用例的基本推动力。各个物联网应用连接要求差异很大；智能照明系统依赖于Mesh网络技术，农业应用中的远程传感器需要低功耗网络，工厂自动化应用依赖于实时响应，联网汽车需要广域覆盖。
四种主要的无线协议目前在物联网应用中很突出（图 2）。 Wi-Fi 6 在室内空间提供高速、低延迟连接，Zigbee、Thread 和蓝牙低功耗 (BLE) 在智能建筑和家庭中很受欢迎，例如需要低功耗网状网络的地方。超宽带 (UWB) 为跟踪应用提供准确定位，近场通信 (NFC) 提供安全的数据交换和访问。
图2.物联网应用中常用的四种无线协议（来源：恩智浦边缘计算基础）
5G 增强的蜂窝网络功能正在通过跨多个部门的广泛应用推动其接受度，支持室内和室外连接。
因此，开发人员可以根据应用程序的特定需求，从一种或多种已建立的无线通信标准中进行选择，以确保其设备的安全互操作性。
7. 将物联网应用程序连接到云端很复杂，需要高技能的网络工程资源和多方（WAN 提供商和云服务提供商）的管理才能使其工作。
与此同时，云连接正迅速成为物联网应用的默认要求，从而支持包括远程诊断、OTA 升级、远程设备管理和增强边缘计算能力等优势。
然而，对于面临不断缩短开发周期的设计人员而言，利用多协议设备的额外灵活性同时应对云连接的复杂性可能会增加本已捉襟见肘的项目的成本和时间。
幸运的是，在这些硬件和软件开发的同时，可以使用越来越多的工具集来简化开发任务。例如，Matter 是一种统一的、基于 IP 的连接协议，可简化多协议系统的开发。作为一种开源标准，Matter 使开发人员能够连接和构建可靠、安全的物联网生态系统，并提高智能家居设备之间的兼容性。
此外，包括 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud 在内的许多云提供商都在提供 IoT 软件开发工具包 (SDK)，以便更轻松地从 IoT 设备连接到云。
8. 部署在现场的边缘设备将很快被下一代无线协议淘汰。
物联网中使用的各种无线通信协议由已建立的标准机构（如 IEEE 和 3GPP）管理。这些组织管理各自标准的演变，以确保跨版本的向后兼容性。
此外，随着在软件堆栈中实现的功能比例越来越高，版本之间的升级可以通过无线 (OTA) 来完成。开发人员也越来越能够利用多模设备来增加通信协议的灵活性和选择。
9. 用户将失去干预边缘设备运行的能力。
许多边缘设备 SoC 集成了强大的图形处理器，使数据能够安全地呈现在边缘设备本身上，而不是通过云。此外，设备强大的本地处理能力可用于以各种用户友好的可视化排列方式解释和呈现数据，例如图表或地图。
在所有用例中都可以看到此功能的示例。工厂车间的信息面板使操作员能够监控过程效率和产品质量，并随后采取适当的行动。
现代联网汽车的驾驶舱包含数字仪表板，可为驾驶员提供汽车状态、导航和路线信息等信息。在医疗领域，医生和实验室技术人员不断参考由人工智能驱动的数字助理屏幕、实时数据和历史数据。在消费者层面，可穿戴设备、电器和物联网设备都会收集经过处理并在屏幕上呈现给用户的数据。
本地处理和高级图形功能的强大组合实现了用户和边缘设备之间可定制的高水平交互。
10. 开发边缘应用程序复杂且耗时，并且需要大量高技能且昂贵的资源。
由于硬件复杂性增加、固件中需要更多功能以及开发人员的变化，开发边缘计算设备肯定具有挑战性开发流程以达到更高的生产力。
不过，市场上有大量工具集可供使用，它们可以帮助开发人员克服在开发过程中实现高质量和高效率的障碍。这些工具有助于快速构建和自动化构建，并且它们支持静态和动态分析功能的测试和交付。
项目的复杂性将决定所需的确切工具。然而，一个基本软件项目的典型集合（图 3）将包括一个可视化编辑器、一个 GNU 编译器集合 (GCC) 和相关的构建工具，例如用于调试和完成二进制文件的 GNU 调试器 (GDB)，以及安全复制协议(SCP) 用于将文件复制到联网的终端设备。
图3. 软件项目的典型工具集包括对编辑、构建、调试和部署阶段的支持。 （来源：NXP 边缘计算基础知识）
选择正确的流程和正确的工具将确保在预算和时间限制内持续开发高质量的应用程序。
11. 边缘计算应用程序的开发周期很长，会影响上市时间。
在当今快节奏的物联网市场中，快速上市至关重要，生态系统中的所有参与者都在使用旨在压缩时间尺度和预算的工具来支持他们的产品。 SoC 制造商提供开发套件和模块以实现快速原型设计和评估，嵌入式 Linux 等操作系统变体简化了实时开发，云提供商提供 AWS 和 Azure 等工具来支持快速云连接。
随着物联网应用范围的扩大，这些工具使开发人员能够专注于应用的细节，将安全性和连接性等功能的技术细节抽象为可以轻松集成到最终产品中的打包解决方案。
