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NXP邊緣處理業務線軟件工程研發副總裁 Robert Oshana 日前撰文，圍繞邊緣計算常見的十一個誤區給予了解答。
1. 物聯網邊緣設備存在安全風險，因為邊緣設備只能承載基本的安全措施。
安全是邊緣設備的基本要求，可以實施一系列數字安全措施來確保完整性、機密性、真實性和不可否認性等基本安全特性。現代物聯網安全解決方案越來越多地基于信任根 (RoT) 技術，其中托管加密安全算法并在強化環境中保護免受物理攻擊。
在某些情況下，這些安全功能的計算開銷被卸載到嵌入式專用安全芯片或可信平臺模塊 (TPM)。在其他情況下，該功能可以托管在多核 MPU 的專用核心中。
這種硬件和軟件安全子系統的組合可確保在應用程序的整個生命周期內對惡意攻擊提供強大的防御。
2. 由于廣域網固有的延遲，邊緣處理無法支持實時應用。
新興的物聯網應用，例如自動駕駛汽車、工業機器人和遠程手術，需要實時級別的響應能力。由于互聯網和其他廣域網的典型延遲，傳統的云計算模型無法支持這些類型的用例。
因此，這些應用程序推動了嵌入物聯網設備和軟件的計算能力顯著提高，這些設備和軟件曾經屬于數據中心領域，現在可以托管在邊緣。這種增強的智能可以實現更多的本地決策，從而實現近乎實時的響應水平，為全新一代的高級應用提供支持。
3. 機器學習技術僅限于數據中心，因為它們的處理需求超出了邊緣計算的能力。
隨著物聯網硬件的發展，軟件的進步一直是邊緣處理能力增長的關鍵。機器學習 (ML) 技術的成熟，出現了使 ML 模型能夠部署在云中的工具，并將相關的推理任務下載到邊緣設備。
邊緣設備上的 ML 軟件堆棧受益于高級硬件單元，例如圖形處理單元 (GPU)、中央處理單元 (CPU)、數字信號處理器 (DSP) 和神經處理單元 (NPU) 加速器，以執行本地實時 ML 推理，并偶爾使用云連接。
邊緣智能水平的提高支持了依賴實時響應率的更復雜應用程序的出現。
4. 邊緣計算耗電，不適合低功耗應用。
功耗是邊緣設備的一個關鍵特性。許多應用，例如可穿戴設備或遠程傳感器，必須通過一次電池充電才能長時間運行，或者由替代能源供電。
嵌入式 MCU 采用了一系列功率優化技術，包括使用低功率硅材料和根據使用情況劃分功能。一項關鍵的功耗優化技術是對片上系統 (SoC) 架構進行分區，以便不同的分區控制特定域——例如，實時域、應用程序域和彈性域。
電源優化軟件通過只為任何給定時間需要的 SoC 部分供電，確保系統級的最低功耗。圖 1 說明了如何應用該技術來延長智能手表等設備的電池壽命。
1. 智能手表應用中的動態功率域控制。 （來源：NXP 邊緣計算基礎知識）
5. 越來越多的聯網設備將淹沒互聯網
聯網物聯網設備數量的不斷增加是近年來互聯網數據爆炸式增長的主要因素，一些分析師預測，2021 年全球將創建 74 澤（ZB）字節的數據。
隨著嵌入在邊緣設備中的計算能力不斷提高，更多的數據處理發生在邊緣而不是云端。這種本地數據處理將顯著減少必須在云中處理的數據量。物聯網設備數量與互聯網流量之間的線性關系將從根本上改變，相應地減少通過互聯網傳輸的數據量。
6. 物聯網邊緣設備完全依賴蜂窩連接才能發揮作用。
無線網絡連接是可穿戴設備、家庭自動化、智能建筑、工業等領域廣泛多樣的物聯網用例的基本推動力。各個物聯網應用連接要求差異很大；智能照明系統依賴于Mesh網絡技術，農業應用中的遠程傳感器需要低功耗網絡，工廠自動化應用依賴于實時響應，聯網汽車需要廣域覆蓋。
四種主要的無線協議目前在物聯網應用中很突出（圖 2）。 Wi-Fi 6 在室內空間提供高速、低延遲連接，Zigbee、Thread 和藍牙低功耗 (BLE) 在智能建筑和家庭中很受歡迎，例如需要低功耗網狀網絡的地方。超寬帶 (UWB) 為跟蹤應用提供準確定位，近場通信 (NFC) 提供安全的數據交換和訪問。
2、物聯網應用中常用的四種無線協議（來源：恩智浦邊緣計算基礎）
5G 增強的蜂窩網絡功能正在通過跨多個部門的廣泛應用推動其接受度，支持室內和室外連接。
因此，開發人員可以根據應用程序的特定需求，從一種或多種已建立的無線通信標準中進行選擇，以確保其設備的安全互操作性。
7. 將物聯網應用程序連接到云端很復雜，需要高技能的網絡工程資源和多方（WAN 提供商和云服務提供商）的管理才能使其工作。
與此同時，云連接正迅速成為物聯網應用的默認要求，從而支持包括遠程診斷、OTA 升級、遠程設備管理和增強邊緣計算能力等優勢。
然而，對于面臨不斷縮短開發周期的設計人員而言，利用多協議設備的額外靈活性同時應對云連接的復雜性可能會增加本已捉襟見肘的項目的成本和時間。
幸運的是，在這些硬件和軟件開發的同時，可以使用越來越多的工具集來簡化開發任務。例如，Matter 是一種統一的、基于 IP 的連接協議，可簡化多協議系統的開發。作為一種開源標準，Matter 使開發人員能夠連接和構建可靠、安全的物聯網生態系統，并提高智能家居設備之間的兼容性。
此外，包括 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud 在內的許多云提供商都在提供 IoT 軟件開發工具包 (SDK)，以便更輕松地從 IoT 設備連接到云。
8. 部署在現場的邊緣設備將很快被下一代無線協議淘汰。
物聯網中使用的各種無線通信協議由已建立的標準機構（如 IEEE 和 3GPP）管理。這些組織管理各自標準的演變，以確保跨版本的向后兼容性。
此外，隨著在軟件堆棧中實現的功能比例越來越高，版本之間的升級可以通過無線 (OTA) 來完成。開發人員也越來越能夠利用多模設備來增加通信協議的靈活性和選擇。
9. 用戶將失去干預邊緣設備運行的能力。
許多邊緣設備 SoC 集成了強大的圖形處理器，使數據能夠安全地呈現在邊緣設備本身上，而不是通過云。此外，設備強大的本地處理能力可用于以各種用戶友好的可視化排列方式解釋和呈現數據，例如圖表或地圖。
在所有用例中都可以看到此功能的示例。工廠車間的信息面板使操作員能夠監控過程效率和產品質量，并隨后采取適當的行動。
現代聯網汽車的駕駛艙包含數字儀表板，可為駕駛員提供汽車狀態、導航和路線信息等信息。在醫療領域，醫生和實驗室技術人員不斷參考由人工智能驅動的數字助理屏幕、實時數據和歷史數據。在消費者層面，可穿戴設備、電器和物聯網設備都會收集經過處理并在屏幕上呈現給用戶的數據。
本地處理和高級圖形功能的強大組合實現了用戶和邊緣設備之間可定制的高水平交互。
10. 開發邊緣應用程序復雜且耗時，并且需要大量高技能且昂貴的資源。
由于硬件復雜性增加、固件中需要更多功能以及開發人員的變化，開發邊緣計算設備肯定具有挑戰性開發流程以達到更高的生產力。
不過，市場上有大量工具集可供使用，它們可以幫助開發人員克服在開發過程中實現高質量和高效率的障礙。這些工具有助于快速構建和自動化構建，并且它們支持靜態和動態分析功能的測試和交付。
項目的復雜性將決定所需的確切工具。然而，一個基本軟件項目的典型集合（圖 3）將包括一個可視化編輯器、一個 GNU 編譯器集合 (GCC) 和相關的構建工具，例如用于調試和完成二進制文件的 GNU 調試器 (GDB)，以及安全復制協議(SCP) 用于將文件復制到聯網的終端設備。
3. 軟件項目的典型工具集包括對編輯、構建、調試和部署階段的支持。 （來源：NXP 邊緣計算基礎知識）
選擇正確的流程和正確的工具將確保在預算和時間限制內持續開發高質量的應用程序。
11. 邊緣計算應用程序的開發周期很長，會影響上市時間。
在當今快節奏的物聯網市場中，快速上市至關重要，生態系統中的所有參與者都在使用旨在壓縮時間尺度和預算的工具來支持他們的產品。 SoC 制造商提供開發套件和模塊以實現快速原型設計和評估，嵌入式 Linux 等操作系統變體簡化了實時開發，云提供商提供 AWS 和 Azure 等工具來支持快速云連接。
隨著物聯網應用范圍的擴大，這些工具使開發人員能夠專注于應用的細節，將安全性和連接性等功能的技術細節抽象為可以輕松集成到最終產品中的打包解決方案。
