今天在EETOP讨论NB－IOT之后的物联网的机会，我大概盘点了一下，会比较看好物联网PaaS平台，MEMS传感器和边缘计算的机会。
在以前的文章中，对于边缘计算的介绍都是从痛点入手，谈的是功能。而实际上边缘计算是非常复杂的，我参考了2016年发布的边缘计算架构1.0的框架。最近了解到边缘计算联盟正在编写边缘计算的白皮书，而计划邀请边缘计算白皮书的主笔人在未来的IC咖啡学堂001｜物联网微课堂分享边缘计算，所以也为这个分享预热一下，写一写边缘计算的相关内容。
边缘计算非常复杂，包括四个域：应用域、数据域、网络域和设备域。这些域都有与云平台的架构所对应，操作系统对应的是物联网的PaaS平台，网络域对应的是PaaS平台的连接功能，数据域的数据分析对应云平台上也有相关的数据分析，应用域对应的是平台上的SaaS软件。
边缘计算的功能与云计算的功能也可以对应上，但边缘计算更多的处理的是要求响应速度快、海量异构连接、边缘侧智能、数据优化、一些有保密要求的应用。
早期研究边缘计算，曾经研究过操作系统和网络的连接，本文从网络域的难点介绍。
在边缘计算架构中，海量的连接面临以下难点：
实时（低延时）；
确定性；
精确的时间同步；
异构系统互联。
其中实时性，确定性和精确的时间同步问题，在文章借鉴工业以太网经验解决智能硬件无线通讯瓶颈，曾经通过工业以太网解决了实时性，确定性，精确的时间同步的三个问题，那么借鉴工业以太网的经验，同样可以解决边缘计算的的这三个难题，这里不再赘述。
本文主要谈谈异构系统互联，而物联网要求传统的设备连接，传统设备的通讯协议不统一，所以解决这个难题有两种方法，一种是在设备端增加转换功能，另外一种方法是在服务端。
两种方法有两家有代表的企业。
一家是明匠智能的牛顿系统，主要是在设备端提供不同通讯协议的连接。
另外一家是Kepware的框架：
异构连接是物联网首先遇到的难题，明匠智能依靠牛顿智能网关获得了智能制造解决方案的有利地位。
多次与明匠智能交流，后来发现明匠智能的牛顿系统在推广的商业模式上还有提升空间：对于转换端的设备，转换协议全就意味着成本高，而用量大了之后，单个产品的成本降低可以极大的提高利润率。做针对性的协议转换设备会降低单个设备成本，所以牛顿通用转换对研发有巨大价值，但对于设备应用而言，成本越低竞争力越强。
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