物联网智慧连接从汽车的can总线探索四大计算模式
在物联网领域，计算模式的多样性为数据处理和智能化提供了强有力的支持。从一个工厂自动化场景来看，数百个集成的传感器每秒钟产生大量数据，这些数据通常只在5秒钟内就变得无用。因此，大部分传感器数据需要几乎实时处理。在这个背景下，我们可以探索四种不同的计算模式，以优化物联网系统：云计算、雾计算、边缘计算以及MIST（基于云、雾和边缘的智能传输）模型。
物联网的云计算
通过将物联网与云技术相结合，可以有效地推动和处理来自传感器的大量数据。这涉及到摄入模块，它可以接收并存储这些数据，然后利用大型存储解决方案如Spark或AzureHDInsight进行并行处理。此外，现在市场上有许多新产品和服务，使得这一过程变得更加容易，比如AWS Kinesis 和 Big Data Lambda Services 或者 Azure 生态系统。
然而，使用私有平台用户和企业对拥有其数据感到不适可能导致延迟、网络中断问题，并增加了存储成本、安全性和持久性挑战。此外，大型摄入模块可能不足以满足复杂需求。
面向物联网的雾计算
雾计算是通过本地处理单元或设备来实现更高效率的一种方式，而不是将所有信息发送到远程服务器进行处理。这使得通信成本降低，同时减少了延迟。尽管实施雾网络较为复杂，但它提供了一种开放且直接的方法，对于构建软件而言尤其重要。
物联网边缘计算
边缘计算位于物理世界最前沿的地方，与离散制造业紧密相关。这意味着机器学习算法可以直接应用于智能传感器节点，而不必依赖于中心服务器。当谈及边缘与雾之间的区别时，应该明确理解这两者各自代表什么：边缘专注于单一节点上的机器学习，而雾则关注局域网络中的巨量运算能力。行业巨头，如微软和亚马逊，都已发布了一系列工具，如Azure IoT Edge 和 AWS Greengrass，以增强网关与传感器节点上的机制智能能力。
物联网MIST 计算
MIST是一种综合考虑了三个不同层面的优势，即基于云、高度分布式基础设施，以及高度分散但集中管理资源环境中的“最佳实践”，以便能够最大程度地提高性能，从而促进更快速、大规模部署敏捷响应策略。在这种情况下，一种特殊类型的手持设备被引入，这样的设备具有256KB内存大小以及100KB/秒左右的高速文件读写速度，对Mesh网络来说会是一个非常好的加速因素，有助于建立一个既没有采用太过复杂而昂贵的人工智慧模型也能有效工作的小型组件集群。如果设计良好的话，这样的组件集合能够很好地简化流程并提升整体效率，让更多人了解这种新的可能性，并且积极参与其中去开发他们自己的创新解决方案。