边缘计算在2017年、2018年被炒作的很热,进入2019年感觉边缘计算的热度有所下降。边缘计算在物联网的框架中非常重要、也非常复杂,边缘计算的完善需要不断探索、不断验证。
在2016年初,就意识到边缘计算的重要性,借鉴生物学的经验,对边缘计算进行了深度思考后,做了很多类比。
但最先发表的类比是:将手指碰到火,手指缩回的处理的方式,可以类比物联网在边缘计算的处理方式。
这个类比被一个比较有影响力的媒体引用,并没有注明借鉴我的观点,经过沟通后,这个媒体将边缘计算的比喻改为用人处理“眉毛着火”的机制,是边缘计算的处理方式。
本文通过讨论眉毛着火与手指遇火,处理方式的不同,来讨论边缘计算的两种实现方式。
眉毛着火与手指遇火的处理方式是不同的。
人的眉毛着火,人处理的机制是什么呢?如果眉毛着火,人是通过挤眉弄眼这样动用眉毛周边的肌肉群来处理,还是用手等灵活的器官帮忙扑火?
眉毛周边的肌肉,在眉毛着火之后,是会有反应,但仅是受痛后的收缩,而不会有灭火的效果。眉毛着火之后,最快的是借助手臂的辅助,利用外力将眉毛的火扑灭。眉毛与手属于不同的脊神经反映群,眉毛着火引起手的反应,必须经过大脑来协同。流程是:眉毛着火反馈到大脑,大脑指挥手处理。
类比与物联网的处理:设备遇到紧急情况,反馈到云计算中心,云计算中心调用其他设备处理。
这种处理方式还是云计算中心为主的控制方式。
手指遇火的处理机制:手指遇火,手指感到疼痛后,手指附近肌肉立即收缩。之后大脑才感觉到疼痛。
物联网的类似处理:设备遇到紧急情况,直接用边缘测的逻辑处理后,上报到云计算中心。
不过说眉毛着火,就不是边缘计算机制也不严谨。眉毛着火也有一种情况是边缘计算的处理机制:就是一个人,天天眉毛都着火,第一天着火,经过大脑控制手来把问题解决了;第二天眉毛又着火,又经过大脑控制手把问题解决了;经过了很多次之后,这个人的大脑就认为,眉毛着火这件事是常态,以后不需要大脑处理,直接将处理的权力交给了脊神经。从此以后,眉毛再着火,就不经过大脑处理,而手直接通过脊神经控制,直接处理。
手指碰到火的模式,属于人低级神经处理系统的非条件反射,这个处理机制是已经存在的。
眉毛着火的模式,正常情况下必须经过高级神经处理的。但如果某些人一定要用眉毛着火来类比边缘计算,那么可以想象这个人经常眉毛着火,最后形成了条件反射,条件反射就不需要通过高级神经处理,属于边缘计算处理机制。
边缘计算的两种机制
类比于生物的非条件反射和条件反射,边缘计算有两种处理机制:
1、固定逻辑的处理方式;
2、人工智能的处理方式。
人的手指遇到火的处理机制,是人在进化过程中,不断进化出来的固有规律:在遇到疼痛时,附近肌肉会收缩。这个反馈在绝大多数的情况下,对人而言是可以避免伤害的。这样就把这个机制固化下来。是固定逻辑的处理方式。
人有很多时候学习的很多处理经验是会固定在低级神经系统。比如我们上学的时候学的广播体操,在学习广播体操的时候,我们是需要动脑去学习,去记忆体操每一节的动作。在学会体操之后,我们每天上学都做一遍操,久而久之,我们做操的时候,就不用动脑筋,到了那个动作的时候,自然而然就能够记住。
这种模式就是人工智能的处理模式:很多处理的决策机制在云计算中心,边缘测的人工智能技术,学习云计算处理的模式,发现每一次云计算的处理模式都是类似的时候,就将决定权下放到边缘测。这种处理模式就是人工智能的处理模式。
未来边缘计算的发展需要循序渐进
物联网技术是经过实践逐步完善的。边缘计算的发展也需要逐步完善。虽然边缘计算未来会复杂,但在实践中,需要根据需求逐步发展功能。
有一些应用,理论已经非常完善,处理逻辑非常清晰,这样的应用,在边缘测处理机制,可以通过写程序的模式固定。
而有一些应用,没有理论支撑,需要通过实践逐步摸索处理机制,这就需要借助云计算的大数据,通过人工智能不断学习处理机制,这个时候就需要人工智能的技术,逐步学习处理机制,逐步由云计算处理,过渡到边缘处理。
边缘计算的发展,首先以解决难题开始切入。当完善之后,要支持不同的模式。
小结
本文介绍了边缘计算的两种处理机制:程序固定处理和人工智能处理两种模式。
下篇文章,继续讨论边缘计算的处理机制。
本文仅代表个人观点,不代表所服务机构观点。
联系客服