物联网与云计算的内容(云计算与物联网的关系)

 

作者：彭昭（物联网智库创始人&云和资本合伙人）

导读

未来的计算将同时存在于边缘和云平台，他们之间的界线越来越难以划分，未来不是云和边缘，而是连成一片的边缘云。

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物女皇：问题即答案

这是我在【物女心经】专栏写的第263篇文章。

本周，谷歌云宣布将限时关闭IoT Core物联网核心服务，用户有1年的时间进行缓冲。这条公告本周低调的出现在IoT Core网页的顶部，同时谷歌还向用户们发送了一封电子邮件，通知这一变化。

不久之前，阿里智能运营团队发布公告称：由于业务调整和技术方案不再适宜未来客户需求，原阿里智能云物联平台将暂停开展拓客运营工作，终止所有已签署合约。

有谷歌和阿里这样的巨头带头，可以想象未来类似声明很可能也会在其他公有云的身上复刻。

不要浪费每一次危机，每一次损失，都是一次可能获益的机会。

也许是时候让我们一起思考：在物联网领域，未来的趋势是企业上云，还是下云（这里的云，特指公有云）？

物联网领域受挫的公有云们

互联网小常识：多宿主主机是具有多个网络连接口卡的主机，每个网络接口与一个网络连接。由于他具有在不同网络之间交换数据的“路由”能力，因此也被称为“网关”。但是如果将多宿主主机用在应用程序的用户身份认证与服务器请求合法性检查上，那么这一类可以起到防火墙作用的多宿主主机就叫做应用级网关或应用网关。

想象很丰满，现实很骨感。如果想象中未来的趋势是物联网企业上云，事实显然并不买账。

最近遇到挫折的谷歌云，宣布其IoT Core将于2023年8月16日退役。

消息一出，引起不少争议。对此，谷歌发言人酸溜溜的回应道：自从推出IoT Core以来，我们的客户显然可以从专门从事物联网应用和服务的合作伙伴那里，获得更好的服务。我们为客户提供迁移选项和替代解决方案，并在IoT Core停止服务之前，提供长达一年的缓冲时间。

回顾IoT Core的历程，谷歌云最早于2017年以公开测试版的形式推出该项服务，并在2018年将其商业化。

根据官方介绍，IoT Core是一项全代管式服务，可帮助用户安全地连接和管理分布在全球各地的数百万台设备，并从中提取数据。IoT Core与谷歌云上的其他服务搭配在一起，便可构成一套完整的解决方案，可以实时地收集、处理、分析和直观展示IoT数据，从而帮助提高运营效率。

有网友公开了谷歌云发给IoT Core用户的电子邮件内容。邮件提到，IoT Core服务将在2023年8月16日停用。谷歌建议用户尽早采取行动，从IoT Core迁移到替代服务。

这并不是公有云第一次在物联网领域折戟。

7月26日，阿里智能运营团队发布公告，原阿里智能云物联平台将暂停开展拓客运营工作，终止所有已签署合约。

此外，与平台配套的用户端软件阿里智能APP也于7月26日起从各大应用商店下架，后续将仅针对存量用户提供服务。从阿里智能APP的操作界面上可以看出，这是一款类似于米家的软件，可以连接用户的各类智能设备，并通过手机进行控制和管理，并且进行部分自动化的设置。

官方消息透露，阿里智能APP服务已逐步由阿里云与天猫精灵的IoT新平台承接。

再往前看，另一家企业，UCloud，也曾经历类似的至暗时刻。

今年2月，以中国云计算第一股身份上市的UCloud，发出官方通知：因产品运营调整，物联网UIoT公有云计划在2022年3月31日0时下线，建立您在收到信息后尽快到控制台确认并完成迁移，下线后所有数据都不再保留，感谢大家对UCloud的关注和支持。

其关停的UCloud物联网通信云平台（UIoT Core）主要为设备上云和产业数字化转型提供支持，在设备和云端之间架起桥梁，支撑海量的设备上云，同时也提供云端API，方便客户的应用研发。关停业务的时间，距离UCloud发布物联网UIoT公有云服务，不过才三年左右。

而在物联网领域之外，公有云意气风发，正在昂首阔步向前。

根据市场研究机构Gartner的分析，公有云正处于陡峭的增长阶段，尤其在疫情期间，企业对于数字化转型的需求与日俱增。根据预测，在2022年，传统IT的增速为4%，而云计算的增速则高达17%。

物联网领域内外，如此鲜明的反差，不禁令人反思。

物联网领域的公有云为何会发展成现在的样子？

营收不及预期是重要原因之一。由于入不敷出又看不到盈利的希望，很多企业放弃了对IoT云平台的继续投资。

典型的例子是三星。2015年，三星推出了自己的物联网平台Artik，这是整合了软硬件及云服务的一体化平台，针对量产型家电产品设计。截止2018年底，已有85家合作伙伴与Artik建立合作。

虽然表面上合作伙伴众多，但实际推出的采用Artik平台的家电产品却屈指可数，并未取得实际的成果。当计算投资回报率时，Artik历经四年的投入，最后却发现入不敷出。尤其是对于三星这种大企业，Artik物联网平台的收入与其他业务对比，更加微不足道，所以自然也就落到了被放弃的下场。

互联网小常识：要组建一个以太网局域网，则局域网LLC子层采用IEEE802.2标准，MAC子层采用CSMA/CD方法，物理结构取决于它选用的物理层标准，以太网可以选择10BASE-5，10BASE-2和10BASE-T。目前主流使用的是10BASE-T，使用无屏蔽双绞线、集线器和RJ-45接口。

正在逐渐成熟的边缘计算

如果未来的趋势是物联网企业下云，计算和分析会下沉到哪里？

答案很明显：边缘。

在物联网云平台和现场设备之间一直存在着巨大的断层。

相对云计算而言，边缘计算是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中。

出于对隐私和时延的要求，大量的现场数据并不用上传到物联网公有云，而应进行实时的本地处理和高频的数据交换，最终的决策相关数据才上传到云端。训练好的算法和模型也应部署的离现场越近越好，并保持随时更新。这就需要云端和现场层之间的桥梁不仅负责通讯，还应具备计算和分析功能。

边缘计算采用新的网络、新的方法、新的设备和新的架构，打通万物互联的最后一米，并创造可持续的商业模式，由此开启了边缘计算的新商机。

边缘计算和智能将会成为继云计算之后新的营收增长点，这已是近一两年以来的业内共识。

根据Gartner的分析，边缘计算是一整套解决方案。仅凭外表并不能判定出工业边缘平台的真正实力，它的价值恰恰在于不可见的部分。它是一套使用云原生思维，在边缘侧部署的完整方案，具备全局统一调度与管控、云平台与边缘的协同、软件功能随时更新与分发等能力。

毕竟边缘智能的核心，不是我们所看到的各种硬件设备，而是将各种计算资源充分集成和调度，发挥出最佳生产效用的整体方案。边缘连续体的部署是一个复杂的问题，需要综合分析由部署位置、用户需求、硬件类型、软件架构、运营要求、节点数量、设备所有权…等构成的复杂矩阵，才能找到最适合的方案。

可见，边缘设备是这些企业在数字化转型之路中重要的新工具，那么如何评价这个工具的优劣？基于分析市场上获得成功的边缘计算产品，我曾提炼过极致边缘计算UEC的评价框架。

什么才是我们这里所说的极致边缘计算UEC？需要满足5项极致：

极致功耗：根据数据统计，大约1/4的物联网设备依靠电池供电，而且这个比例仍在不断提升，有预测认为到2030年，接近半数的物联网系统都将主要依靠电池供电。同时这些设备对成本极为敏感，如果将设备投入使用的成本减半，那么意味着销售额不止翻番。因此无论从供电环境还是从使用成本出发，将功耗降低到极致，都是重中之重。

极致简化：边缘计算的使用者不仅包括IT工程师，还包括OT运营人员。过去OT和IT经常是鸡同鸭讲话，很难沟通。OT团队缺乏IT专业知识来实施部署边缘计算，IT团队又缺乏对工艺和运营的理解，以构建和完善满足业务流程的创新应用程序。为了做到将复杂留给自己，把简单交给用户，边缘计算平台需要提供低代码能力，将编程和使用过程极致简化，促进IT与OT的无缝衔接，加速边缘计算的普及。

极小空间：设备占用的空间同样是一个重要因素，更小、更紧凑的外形尺寸，往往意味着设备更易被安装。还有一些场景，比如智能手表、智能眼镜、智能耳标脚环，对边缘计算产品的尺寸非常敏感。

极度智能：在各种约束条件之下，边缘设备仍需要具备一定的智能。微型机器学习TinyML使得工程师们在mW功率范围以下的设备上，实现机器学习的方法、工具和技术成为可能。

极致灵活：虽然边缘计算脱胎于嵌入式系统，但边缘计算与嵌入式系统已有本质不同。嵌入式系统是指软硬件关系非常紧密的一类计算机系统，边缘计算将两者解耦，部署更快，随时升级，按需更新，弹性更强。更进一步，大部分边缘计算产品将无线通信作为标配，安装位置和使用场景都更加灵活。

想要实现极致边缘计算并非易事，不仅需要熟练运用硬件设计、网络技术、传感技术、数据分析、终端应用，还需要对各种应用场景有极为深刻的理解。

未来不是上云或下云，而是连成一片的边缘云

那么趋势到底是企业上云，还是下云？

未来的计算将同时存在于边缘和云平台，他们之间的界线越来越难以划分，未来不是云和边缘，而是连成一片的边缘云。

边缘这个名称体现了云中心的视角，而实际上边缘更准确的含义是就地。

不可否认，云平台与终端设备之间的计算能力存在此消彼长的关系，如上图所示。如果计算越依赖于云平台，那么设备的算力越弱、反馈的时延越长；反之，如果计算越依赖于设备，那么云平台需要提供支撑的算力越少、时延越短。

边缘与本地之间也有区别，边缘为本地设备提供了扩展能力、虚拟化能力和按需配置的能力，这些属性让本地设备在极短时间内，近似于完成了从功能机到智能机的华丽转身。

虽然从表面上来看，通过云端控制工业机器人与在手机上玩联网游戏没有什么不同，但是这种区别对物联网企业来说却是本质上的颠覆。

目前公有云与终端设备之间的通信网络，更适合人们的上网冲浪和消费，而不太适合机器之间的交互，网络延迟时间长而且不够稳定可靠。因此实现云机器人或者云PLC控制器，都需要对网络进行改造。

我们正在从一个静态的二维互联网，进化到一个场景丰富、体验丰满的数字世界。医生需要复杂的实时反馈，远程操控机器人进行手术；工人需要了解设备的当前信息，以便合理规划生产决策；控制员需要及时了解无人机的位置信息，更好的提升工作质量。结合边缘计算新方法，远程控制、虚拟现实、位置服务等各种各样原有的应用，都将被重做一遍。

写在最后

本文灵感来自中科创达本周在深圳举办的智能边缘系统研讨会。研讨会上，中科创达邀请了诸多行业专家、意见领袖及生态伙伴共同探讨在边缘领域的技术突破与应用创新。

顺势中科创达发布了一站式交钥匙边缘计算解决方案。

TurboX EBx系列边缘智能站让边缘场景搭建变得高效便捷。为了满足用户多样化需求，TurboX EBx搭载有高、中、低不同算力平台。其中可提供中、低算力的TurboX EB5及EB2早已实现量产，最新推出的能够提供高算力服务的 TurboX EB6采用了与高通机器人平台RB6的同等配置，算力达85 TOPS，并已在无锡、上海等地成功应用于智慧交通场景中。

互联网小常识：水平子系统导线选型10Mbps 4-5类双绞线，10-100Mbps 5-6类双绞线，100Mbps 6类双绞线。水平子系统布线一般采用走廊金属布线。

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