现场总线技术的发展历程揭秘物联网四大计算模式
在物联网的发展历程中，现场总线技术扮演着至关重要的角色。它不仅推动了物联网计算模式的创新，还为工业自动化和数据处理带来了革命性的变革。以下是四种计算模式，它们共同构成了物联网领域的核心：
物联网云计算
通过物联网与云计算模型，我们能够将感知数据直接传输到云端进行处理。这一过程通常涉及摄入模块、数据湖以及并行处理技术，如Apache Spark、Azure HDInsight或Hive等。随着AWS Kinesis和Big Data Lambda Services等新产品和服务的出现，构建大规模数据处理能力变得更加便捷。此外，Google Cloud Platform提供了Cloud IoT Core，该工具简化了对大量传感器数据进行实时分析和决策制定的流程。
然而，在采用云计算模式时也存在一些挑战，比如用户对私有平台感到不安、延迟问题、存储成本增加以及安全性和持久性的担忧。大型数据框架往往难以满足快速增长的大量摄入需求。
物联网雾计算
雾计算利用本地单元或设备来处理信息，而非将所有数据发送到服务器端。尽管5年前无线解决方案较少，但今天Sigfox,LoraWAN等技术已广泛应用于物联网环境中。本地中心单元是这些网络解决方案的核心部分，大多数专业供应商提供这类解决方案。
实施雾网络需要深厚的知识积累，并且可能会遇到团队协作和供应商锁定的问题。OpenFog是一个开放源代码项目，由行业专家设计，以促进雾计算架构的普及，它提供用例试验台、技术规格以及参考体系结构。
物联网边缘计算
边缘智能通过在传感器区域部署机器学习算法来捕捉微小交互作用并迅速做出反应。在讨论边缘与雾之间关系时，应认识到边缘主要涉及智能传感节点，而雾则适用于局域网络中的大规模操作。
微软（Azure IoT Edge）和亚马逊（AWS Greengrass）等巨头已经推出了提高网关与传感器节点上机器智能能力的一系列产品。这改变了我们对边缘计算理解，从而使得工作变得更简单。不过，这并不意味着机器学习必须在网关上运行才能被视为真正边缘计算。
物联网MIST 计算
MIST 计算结合了基于云、本地设备网络功能分配工作负载，以及动态智能模型，不必依赖于现有的雾或边际计量方法。这一种新的MIST系统可以提供高速数据处理能力，同时具有256KB内存大小约100KB/秒数据传输率。此外，对于Mesh 网络来说，将看到这种新的MIST系统如何促进其发展，为用户带来更加高效灵活的人工智能解释者体验。