AWS Greengrass物联网边缘计算解决方案
全球科技巨头的新战场!神秘的边缘计算
全球科技巨头的新战场！神秘的边缘计算作者：来源：《电脑报》2019年第10期区块链、超融合、分布式存储……每一次科技领域重大的创新，总能成为人们热议的焦点，更形成了一个又一个的互联网风口。
而近日，边缘计算成为街头巷尾大众热议的词语，一个对科技圈而言都属于新技术的名词儿，为何如此迅速地被大众知晓？其迅速走热的同时，又会为人们生活带来怎样的改变呢？红得发烫的边缘计算国内投资市场最近几个月的复苏是有目共睹的，而继5G概念从去年到今年实现跨年度慢牛题材后，边缘计算从2月起的“意外走红”成为科技圈新近关注的焦点。
网宿科技、朗源股份等沾着边缘计算概念就股价翻番的大牛股，以及众多涨幅惊人的边缘计算概念股成功带动了大众对边缘计算概念的关注。
在巴萨罗那举行的2019年世界移动大会（MWC）上，中兴通讯发布了ES600S MEC服务器，该款服务器搭载英特尔最新至强处理器，配合AI加速卡，使其在边缘侧具备很强的神经网络推理能力。
同时，中国移动表态在2019年将评估100个部署边缘计算的试验节点，引入100个边缘计算合作伙伴助力商用落地。
中国联通联合华为发布了边缘计算白皮书，并承诺2019年投入数十亿元资金用于边缘计算全网规模部署。
一时间边缘计算成为A股火热的题材，也算是点燃了边缘计算热潮的第一把火。
运营商背后的设备商，华为及中兴通讯纷纷推出边缘计算解决方案。
根据CBInsights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。
一个具备巨大市场空间的新兴领域，不仅会让资本市场兴奋，更有机会潜移默化地改变人们的生活情景甚至行为方式。
全方位改变人们生活边缘计算作为5G和高清时代核心网下沉的一種方式，其主要价值在于减少超大流量对网络的消耗，同时为各种应用提供低延时和开放的网络能力。
相比于传统集中部署的云计算，边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和IT环境服务。
蘑菇边缘计算
蘑菇边缘计算蘑菇边缘计算已经成为当今科技领域的热门话题。
随着物联网和云计算的蓬勃发展，人们对数据处理和存储的需求与日俱增。
而在这个大数据时代，边缘计算技术的出现，为我们提供了一种高效、安全且可靠的解决方案。
边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算资源和数据存储能力从传统的集中式云计算平台转移到离数据源更近的边缘设备上。
这些边缘设备可以是智能手机、路由器、传感器等，它们可以在数据产生的地方进行实时处理和分析，减少数据传输的延迟和带宽消耗。
蘑菇边缘计算在许多领域都有广泛的应用。
在智能交通领域，蘑菇边缘计算可以将实时的交通信息从路边摄像头传输到交通管理中心，进行实时的交通监控和管理。
在工业自动化领域，蘑菇边缘计算可以将工厂中各种传感器收集到的数据进行实时分析，提高生产效率和产品质量。
蘑菇边缘计算的优势主要体现在三个方面。
首先，它可以降低云计算平台的负载和带宽消耗。
由于边缘设备可以进行实时处理和分析，只将必要的摘要数据传输到云端，大大减少了云计算平台的负载压力和带宽消耗。
其次，边缘计算可以提供低延迟的响应。
由于数据处理和分析发生在离数据源更近的边缘设备上，可以实现几乎实时的响应，满足用户对数据响应速度的需求。
最后，边缘计算可以提高数据的隐私和安全性。
由于数据处理在边缘设备上进行，用户的数据可以得到更好的隐私保护，减少了数据在网络传输过程中被攻击的风险。
然而，蘑菇边缘计算也面临一些挑战。
首先是设备多样性和通信标准的兼容性问题。
由于边缘设备的类型繁多，其计算资源和通信能力各异，如何实现它们之间的有效协作和通信成为了一个难题。
其次是数据安全和隐私保护的问题。
在边缘计算环境中，数据的传输和存储必然涉及到大量的敏感信息，如何保证数据的安全性成为了一个重要的研究方向。
最后是系统的可伸缩性问题。
由于边缘计算需要处理大量实时数据，如何设计和实现一个高效可扩展的边缘计算系统是一个具有挑战性的任务。
在面临这些挑战的同时，我们也应该看到蘑菇边缘计算的巨大潜力和发展前景。
亚马逊AWS云计算平台的介绍
亚马逊AWS云计算平台的介绍云计算是一种新的计算模式，其核心思想是将计算设备、数据和应用程序都存储在互联网上，使得用户可以在任何时间、任何地点通过网络访问这些服务。
目前，亚马逊AWS云计算平台已经成为了全球领先的云计算服务提供商之一。
本文就对亚马逊AWS 云计算平台做一个简单的介绍。
一、亚马逊AWS云计算平台的历史和发展亚马逊AWS云计算平台是由亚马逊公司于2006年推出的，它最初是为了满足亚马逊自身的业务需求而开发的。
1998年，亚马逊公司的规模开始急剧扩张，当时传统的客户端服务器架构已经无法满足公司的业务需求。
于是，亚马逊公司开始探索新的计算模式，最终决定采用云计算模式，即将计算设备、数据和应用程序都存储在互联网上，以便随时随地访问。
随着亚马逊AWS云计算平台的不断发展和壮大，越来越多的企业和机构开始意识到云计算的重要性，并开始采用亚马逊AWS 云计算平台来提供各种IT服务。
目前，亚马逊AWS云计算平台已经成为全球领先的云计算服务提供商之一，其用户包括了众多知名企业和机构，如NASA、Netflix、Airbnb、Dropbox、Spotify 等。
二、亚马逊AWS云计算平台的服务和应用亚马逊AWS云计算平台提供了包括计算、存储、数据库、安全、开发工具、人工智能、物联网等在内的各种服务和应用程序。
以下是亚马逊AWS云计算平台的一些主要服务和应用的介绍：1.计算服务计算服务是亚马逊AWS云计算平台的核心服务之一。
它包括了EC2、Lambda、Batch等多个服务。
其中，EC2是一种弹性计算服务，它可以让用户在亚马逊的基础设施上租用虚拟计算机实例，并以每小时收费的方式，按需使用计算资源。
Lambda是一种无服务器计算服务，它可以让用户编写和运行代码，而无需担心基础设施的管理和维护。
Batch是一种批处理服务，它可以让用户轻松地在亚马逊的基础设施上运行批处理作业。
2.存储服务存储服务是亚马逊AWS云计算平台中另一个核心服务。
边缘计算研究报告
華辰資本CELESTIAL CAPITAL专注中国产业结构升级与创新，聚焦新一代信息技术产业发展。
2018年，在中国经济周期、产业周期、资本周期与政治周期四重叠加的特殊时期，本着“深耕产业、协同发展、价值驱动、重度赋能”的愿景，华辰资本（“华辰”）应运而生，致力成为中国最专业的创新型投资机构。
华辰资本总部位于中国最具发展活力与科技创新的深圳，专注于包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算、工业互联网、5G等新一代信息技术领域，通过扎实的体系化产业研究与理解能力，以产业研究、投资银行、战略咨询、产业基金等模式，为新一代信息技术企业提供企业融资、战略视野、市场协同，价值管理、供应链管理、资源整合等产业赋能。
新一代信息技术产业研究产业上游半导体器件1.半导体2.射频3.传感器通信器件4.无线模块5.光纤光缆6.光模块7.基站天线产业中游通信网络8.核心网网规网优及解决方案9.SDN/NFV解决方案10.网规网优产业下游通信应用11.5G通信12.卫星通信13.运营商14.室内分布技术应用15.云计算16.大数据17.人工智能18.边缘计算19.区块链20.AR/VR21.网络安全行业应用22.物联网23.智慧城市24.工业互联网25.车联网26.自动驾驶27.智能终端目录一、产业分析 (04)◼基本概况◼参考架构◼主要特点◼关键技术◼云计算VS. 边缘计算◼发展历程◼产业构成◼应用场景◼演进趋势二、市场分析 (16)◼市场规模◼竞争格局三、企业分析 (20)◼亚马逊AWS Greengrass◼华为OceanConnect◼网宿科技一、产业分析图1 边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁资料来源：ECC 、AII 、Open Automation Software、华辰资本整理基本概况1.定义：边缘计算（Edge Computing）是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式开放平台。
5G工业互联网的边缘计算技术架构与应用
5G工业互联网的边缘计算技术架构与应用摘要：目前我国信息技术和我国工业化的不断发展，5G互联网技术发展也十分快速。
我国成功建立了现代化工业体系，并且成功地成为了世界第一的制造大国。
智能制造在近年来成为我国全新的产业并且逐渐的成为我国制造业转型升级的重要因素。
此外，5G技术的不断发展，也给工业化的进程注入了新的动力。
5G技术在工业互联网中有着高速率、低延时、大容量和移动性等优势，通过网络化以及智能化能够有效的降低工业成本，提高生产效率，推动我国的经济产业结构升级以及增强工业制造领域的市场竞争力。
关键词：5G；互联网计算应用；互联网计算架构引言5G和工业移动互联网技术是当前推动我国5G和5G工业移动互联网技术发展过程中的一个热点与关注焦点，工业移动互联网和5G产业中都已经引入了一些边缘化和计算机的技术，但是两个着眼点却没有所谓的不同。
本文分析了基于5G的云边缘工业计算的云端工业移动互联网基础应用和技术发展现状情况，总结了边缘工业移动互联网和云边缘边端计算相关技术基础架构，在此技术基础上分别给出云边端计算协同的5G边缘工业移动互联网和云边缘边端计算相关技术基础架构。
1工业互联网应用我国对于工业化智能互联网主要包括工业智能化智慧生产、个性化智能定制、网络化智能协同和工业服务化智能延伸4类主要技术应用。
（1）应用智能化企业生产：智能是一种面向智能企业内部的智能生产流程制造和运维管理的一种智能化生产应用，典型的其应用企业场景主要包括三大智能企业生产流程管理、生产基础设施/作业环境监测、智能生产厂内优化物流、智能生产流程优化管理。
智能化企业生产系统涉及大型企业管理MES、WMS管理系统、物联网与大数据采集信息传输与数据分析、自动化无人驾驶、机器人等高新技术广泛应用。
（2）企业个性化平台定制：它是面向大型企业和个人用户之间的一种智能化移动互联与交互融合应用，典型企业应用开发场景为企业模块化平台定制、开放式平台定制。
云计算发展白皮书(2018版)
云计算发展白皮书（2018版）作者：来源：《中国计算机报》2018年第27期2017年，工业和信息化部《云计算发展三年行动计划（2017—2019 年）》的印发和一些地方“企业上云”行动计划的推出，进一步优化了云计算产业发展环境，我国云计算产业规模继续保持高速增长态势，国内外厂商继续大力加码云计算产品和服务，云计算在厂商合作、企业应用、混合云、多云、人工智能云等方面，都呈现出新的发展特点。
白皮书系统梳理了2017年云计算发展情况，总结了云计算领域的创新进展、应用推进、政策环境以及重点企业发展情况，分析了云计算发展存在的问题并提出了建议，以期为我国云计算发展提供有益参考。
云计算发展状况国际云计算市场发展状况根据Gartner数据，2017年，全球公共云服务市场规模达到2602亿美元，较2016年增长18.5%，继续保持较高增长速度。
国内云计算市场发展状况据运营商世界网发布的报告，2017年中国云计算市场规模达到690亿元，比2016年增长超过33.6%，增速明显超过全球增速。
主要特点1.云计算市场集中化趋势进一步加剧。
从国内外看，云计算市场的寡头垄断特征越来越明显。
全球方面，市场份额不断向头部公司集中。
据市场研究机构Synergy Research Group公布的2017年第四季度全球云基础设施市场数据，亚马逊AWS占全球市场份额的32%，位居第一，其后的微软、谷歌和IBM分别占14%、8%和4%，阿里云约占3%～4%，五家合计占全球六成份额；与2016年第四季度相比，亚马逊AWS、微软、谷歌、阿里云份额分别增长0.5%、3%、1%、1%，IBM减少0.5%，之后10名厂商的市场份额累计减少1%，其他厂商的市场份额减少4%。
国内方面，阿里云主导地位不断强化。
据市场调研机构IDC数据，2017年上半年，阿里云占国内IaaS市场份额达47.6%，比2016年年底增长7%。
从市场影响力、服务能力、可靠性和价格等因素考虑，用户都更加倾向于选择各巨头的云服务，预计未来市场集中化趋势将日益加剧。
五大边缘计算技术平台的比较和选择指南
华为EulerOS Edge是华为面向物联网设备提供的边缘计算平台。它提供了一套完整的边缘计算解决方案，包括边缘网关、边缘计算节点和边缘操作系统。EulerOS Edge基于华为自主研发的鲲鹏处理器，具备良好的性能和低能耗特性。它支持多种开发语言和开发框架，方便开发人员进行应用程序的开发和部署。此外，EulerOS Edge还具备强大的安全和设备管理功能，保证了边缘计算任务的可靠性和安全性。
2. Microsoft Azure IoT Edge:
Microsoft Azure IoT Edge是微软面向物联网设备提供的边缘计算平台。它能够将云端的功能和人工智能模型推送到边缘设备上，实现实时数据处理。Azure IoT Edge支持多种编程语言和开发工具，方便开发人员进行定制开发。此外，Azure IoT Edge还提供了灵活的安全性和隐私保护措施，可保护设备和数据的安全。
3. Google Cloud IoT Edge:
Google Cloud IoT Edge是谷歌云计算服务提供的边缘计算平台。它能够将谷歌云的功能和机器学习模型移植到边缘设备上，实现近场数据处理和低延迟响应。Cloud IoT Edge提供了丰富的工具和接口，支持多种编程语言和开发框架，方便开发人员进行定制开发。此外，Cloud IoT Edge还提供了可靠的设备管理和数据传输，保证了边缘计算任务的高效和可靠。
5. Alibaba Cloud Link IoT Edge:
阿里巴巴云计算提供的Link IoT Edge是一种轻量级的边缘计算平台。它具有极低的资源占用和快速的响应速度，适用于物联网设备和传感器等资源有限的边缘场景。Link IoT Edge支持多种编程语言和鲁棒性的开发框架，方便开发人员进行应用程序的开发和拓展。此外，Link IoT Edge还提供了灵活的安全保护机制和设备管理功能，保障边缘计算任务的可靠性和安全性。
边缘计算视觉基础设施白皮书(2022年)
边缘计算视觉基础设施白皮书2022年4月编写单位中国移动通信有限公司研究院华为技术有限公司凌云光技术股份有限公司中国信息通信研究院腾讯云计算(北京)有限责任公司浪潮通信技术有限公司中国电信上海研究院上海极清慧视科技有限公司南京大学软通智慧科技有限公司前言随着5G、大数据及产业互联网的发展，以边缘计算为代表的算力下沉成为新的发展趋势；未来越来越多的智能场景将发生在边缘端，而智能视觉作为边缘智能的重要场景之一，是边缘计算发展的重要使能器，两者的结合将更好地满足行业智能化发展的需求。
本白皮书聚焦于工业、安防、体验交互三大领域，从应用场景及业务需求、发展趋势和面临的挑战出发，提出未来构建边缘计算视觉基础设施的技术框架，并结合标准研究、产业实践进行论证。
参与本白皮书撰写的主要专家包括：中国移动通信有限公司研究院：喻炜、郭漫雪、王萍、苗丹、杨晓伟华为技术有限公司：黄还青、张亚兰凌云光技术股份有限公司：张见、熊伟、颜冬青中国信息通信研究院：王哲腾讯云计算(北京)有限责任公司：刘海涛浪潮通信技术有限公司：冯景、王晔彤中国电信上海研究院：史敏锐上海极清慧视科技有限公司：赵伟时南京大学：马展软通智慧科技有限公司、闫江目录1.边缘计算及视觉产业发展背景31.1边缘计算产业发展情况31.2视觉产业发展情况51.2.1工业领域机器视觉发展概况51.2.2安防监控领域视觉发展概况71.2.3体验交互领域视觉发展概况81.2.4其他领域视觉发展概况101.3边缘视觉产业发展现状112.边缘视觉典型应用场景及需求14 2.1概述142.2工业领域机器视觉应用场景及需求142.2.1工业领域边缘视觉发展概述142.2.2工业领域典型应用场景152.2.3工业领域的未来挑战202.3安防监控领域视觉典型应用场景及需求212.3.1安防监控领域边缘视觉发展概述212.3.2安防监控领域典型应用场景222.3.3安防监控领域的未来挑战292.4体验交互领域视觉典型应用场景及需求312.4.1体验交互领域边缘视觉发展概述312.4.2体验交互领域典型应用场景332.4.3体验交互领域的未来挑战363.边缘视觉基础设施技术总体架构37 3.1边缘视觉标准进展情况373.2边缘视觉基础设施技术架构384.边缘视觉技术的应用实践404.1工业高可靠性视觉质检404.1.1案例背景与需求404.1.2实施方案404.1.3实施效果414.2无人机8K+AI的精细化巡检424.2.1案例背景与需求424.2.2实施方案424.2.3实施效果434.3电力远程视频自动巡检434.3.1案例背景与需求434.3.2实施方案444.3.3实施效果454.4VR全景视角超高清采编播464.4.1实施背景与需求464.4.2实施方案464.4.3实施效果475.边缘视觉技术及应用发展展望495.1问题与挑战495.1.1边、端侧系统定制化严重495.1.2边侧系统封闭形成数据孤岛495.1.3数据安全防护面临挑战49 5.2发展倡议50缩略语列表52参考文献531.边缘计算及视觉产业发展背景1.1边缘计算产业发展情况2015年8月，ETSI第一次提出了MEC的验证框架（Proof of Concept Framework），经过多年的演进，相关标准体系也逐渐清晰。
边缘计算技术的开发工具与平台介绍
边缘计算技术的开发工具与平台介绍边缘计算是指将数据处理和存储功能从传统的云计算数据中心移至距离数据生成源头更近的边缘设备，以降低数据传输延迟和网络带宽消耗，并提高系统的响应速度和可靠性。
在边缘计算领域，开发工具和平台发挥着关键的作用，为开发人员提供了便捷的环境和工具，以支持边缘计算应用的开发和部署。
本文将介绍一些常见的边缘计算开发工具和平台，并分析其特点和优劣。
一、边缘计算开发工具1. AWS IoT GreengrassAWS IoT Greengrass是亚马逊开发的一款适用于边缘计算的开源软件。
它提供了一整套工具和运行时，使得开发者可以在边缘设备上运行AWS Lambda函数，从而实现在边缘设备上进行数据处理和决策。
AWS IoT Greengrass还支持本地消息传递、安全认证、设备管理等功能，为边缘计算应用的开发提供了便捷的解决方案。
2. Azure IoT EdgeAzure IoT Edge是微软提供的一个端到端解决方案，用于在边缘设备上运行和管理容器化的应用程序。
它可以将云端的功能推送到边缘设备，从而实现在边缘计算节点上进行数据分析、机器学习等任务。
Azure IoT Edge支持多种编程语言和开发工具，具有良好的扩展性和灵活性，适用于各种不同规模的边缘计算场景。
3. Google Cloud IoT EdgeGoogle Cloud IoT Edge是谷歌云平台提供的一个边缘计算解决方案。
它可以在边缘设备上运行谷歌云平台的机器学习模型和数据分析流程，实现实时推理和决策。
Google Cloud IoT Edge集成了TensorFlow、Apache Beam等开源工具，为边缘计算应用的开发和部署提供了全面的支持。
二、边缘计算开发平台1. Intel OpenNESSIntel OpenNESS是英特尔开发的一款开源边缘计算平台，旨在简化边缘计算应用的开发和管理。
它提供了一整套边缘计算服务，包括应用管理、数据管理、设备管理等功能。
物联网中的边缘计算技术使用教程
物联网中的边缘计算技术使用教程随着物联网的迅猛发展，越来越多的设备和传感器连接到互联网上。
这些设备不仅能够收集大量的数据，还可以实现实时监控和智能控制。
然而，传统的云计算模式存在一些不足之处，例如带宽限制、高延迟和数据隐私问题。
为了克服这些问题，边缘计算技术应运而生。
本篇文章将介绍物联网中的边缘计算技术的基本概念和使用方法。
一、边缘计算技术的基本概念边缘计算是一种将数据处理和存储功能从中心云转移到网络边缘的计算模式。
简单来说，边缘计算将数据的处理和决策推向离数据源更近的地方，以减少数据传输的延迟和带宽需求。
边缘计算可以在物联网设备、传感器和智能网关上进行，使得数据可以在附近进行实时处理和分析，而无需全部传输到云端进行处理。
二、边缘计算技术的使用方法1. 设备选择与配置在物联网中使用边缘计算技术，首先需要选择和配置合适的设备。
一般来说，边缘计算设备应具备足够的处理能力和存储空间，以便进行实时的数据处理和分析。
另外，设备还需要支持常见的通信协议和接口，以便与其他设备进行数据交互。
最后，边缘计算设备还应具备较低的功耗，以保证长时间的运行。
2. 数据处理与分析边缘计算的核心在于实时的数据处理和分析。
在边缘设备上，可以通过安装和运行特定的软件，如开源软件OpenFog和Apache Edgent，来实现数据的持续处理和分析。
通过这些软件，可以针对具体的应用场景进行编程和配置，从而实现各种不同的功能，如温度监控、实时告警和数据清洗等。
此外，还可以使用机器学习和人工智能算法，对数据进行更深入的分析和预测。
3. 数据存储与管理边缘计算设备通常具备一定的存储空间，可以将处理后的数据存储在本地。
这样既可以减少数据的传输量，又可以保护数据的隐私安全。
在存储数据时，应该注意数据的格式和存储方式。
一般来说，可以使用结构化数据库或文件系统来存储数据，并定期进行数据备份和清理，以保证数据的可用性和稳定性。
4. 边缘与云端的通信边缘计算和云计算之间需要进行有效的通信，以便实现数据的传输和交互。
AWS 物联网与边缘计算的最佳实践
AWS IoT
(
)
AWS IoT
AWS ----AWS
SDK
MQTT HTTP
AWS IoT API
AWS IoT
Rules Engine AWS IoT AWS
1. AWS 2. AWS
Amazon Kinesis AWS Lambda Amazon S3
Amazon Amazon Amazon DynamoDB Kinesis S3 Amazon RDS Amazon Glacier
(
PUBLISH sensors/123
)
SUBSCRIBE sensors/+
PUBLISH sensors/456AW IoTinstance
database
PUBLISH sensors/789
:
SUBSCRIBE #
AWS IoT
instance
:
AWS IoT
instance
:
Cognito IoT Thing
AWS Greengrass
Part 3 IoT AWS
:
HOT WARM COOL COLD
⌚ ⌚ ⌚ ⚙ ⚙ ⚙ ✇ ✇ ✇
Performance KPI
QA Profiled Operation Modes
HOT
SDKs
WARM
COOL
COLD
Ingestion, Protocols & Security
UUID Timestamp
rand
SELECT
DATA
FROM
TOPIC
WHERE
FILTER
? Amazon Kinesis Firehose ? DynamoDB, ? Kinesis Firehose & S3,
物联网边缘计算节点配置
物联网边缘计算节点配置物联网边缘计算节点配置物联网边缘计算节点是物联网系统中的重要组成部分，它承担着处理数据、运行应用程序以及连接物联网设备的任务。
边缘计算节点的配置对于物联网系统的性能和稳定性至关重要。
接下来，我们将详细介绍物联网边缘计算节点的配置要点。
首先，边缘计算节点需要具备足够的计算能力。
物联网系统中的数据量庞大，因此边缘计算节点需要具备强大的处理能力，能够快速地处理和分析大量的数据。
通常，边缘计算节点需要搭载高性能的处理器和大容量的内存，以确保系统的高效运行。
其次，边缘计算节点需要具备稳定的网络连接能力。
物联网设备通常分布在不同的地理位置，因此边缘计算节点需要能够稳定地连接到各个设备，并能够实时地接收和发送数据。
为了确保网络的稳定性，边缘计算节点需要支持各种通信协议和网络技术，并具备高速的数据传输能力。
此外，边缘计算节点还需要具备良好的安全性能。
物联网系统中的数据通常包含敏感信息，因此边缘计算节点需要能够保护这些数据的安全。
边缘计算节点需要支持数据的加密和解密，以确保数据在传输和存储过程中的安全性。
此外，边缘计算节点还需要具备防火墙和入侵检测系统等安全防护措施，以防止恶意攻击和未经授权的访问。
最后，边缘计算节点还需要具备良好的可扩展性。
随着物联网系统的不断发展，设备数量和数据量可能会不断增加，因此边缘计算节点需要具备良好的扩展性，能够适应系统的发展需求。
边缘计算节点应该支持模块化的设计，以方便增加和替换硬件组件，同时还需要支持软件的升级和扩展，以提供更多的功能和服务。
综上所述，物联网边缘计算节点的配置对于系统的性能和稳定性起着重要的作用。
边缘计算节点需要具备足够的计算能力、稳定的网络连接能力、良好的安全性能以及良好的可扩展性。
只有在合理配置边缘计算节点的前提下，物联网系统才能够高效地运行，并为用户提供优质的服务。
AWS IoT 产品方案介绍
设备
MQTT
当前状态 预期状态
HTTP/REST WebSockets
控制
AWS中国（北京）区域由光环新网运营
AWS IoT 设备影子工作原理
1.设备发布当前状态
5. 设备影子同步 更新的状态
6.设备发布当前状态
3.应用程序请求设备的当前状态
4.应用程序请求更改设备状态
AWS IoT
7.设备影子确认状态更改
AWS中国（北京）区域由光环新网运营
使用场景
智能家居
AWS中国（北京）区域由光环新网运营
智慧农场
智慧工程
Greengrass Core的组件
• • • •
本地消息网关
本地MQTT消息发布/订阅 MQTT主题过滤 桥接到云端 本地分布式系统
• 设备状态&LambdaJson文档 • 保存在本地或同步到云端
– 高扩展性，使用MQTT发布/订阅消息代理 – 强大的AWS物联网规则引擎 – 设备影子的新模式解耦了数据和控制 – 安全性管理
• 利用AWS的大数据分析服务构建数据分析挖掘方案
– 历史或离线数据分析 – 实时数据分析和报表 – 机器学习 – 智能应用
AWS中国（北京）区域由光环新网运营
AWS: 为 IoT方案提供整套搭建平台能力
EC2
QuickSight
Redshift Data Pipeline
Lambda
AML
ElasticSearch
AWS中国（北京）区域由光环新网运营
AWS IoT方案参考架构
IoT设备影子
设备
IoT规则引擎
控制台
IoT设备影子 IoT服务
AWS中国（北京）区域由光环新网运营
边缘计算技术的使用教程及步骤详解
边缘计算技术的使用教程及步骤详解边缘计算（Edge Computing）作为一种新兴的计算模式，解决了中心化云计算模式在数据处理时存在的延迟和带宽不足的问题。
它将计算资源和数据处理能力尽可能地靠近数据源的地方，以提供更高效、低延迟的计算服务。
本文将为您介绍边缘计算技术的使用教程和详细步骤，帮助您更好地理解和应用边缘计算技术。
一、了解边缘计算在开始使用边缘计算技术之前，首先需要了解边缘计算的基本概念和原理。
边缘计算是一种分布式计算模式，它将计算任务从中心化的云端数据中心移动到接近数据产生源头的边缘设备上进行处理。
边缘计算的目的是为了减少数据的传输延迟，提高计算效率，同时可以提供更好的安全性和隐私保护。
二、选择适合的边缘计算平台在使用边缘计算技术之前，需要选择一个适合的边缘计算平台。
根据不同的需求和应用场景，有多种不同的边缘计算平台可供选择。
常见的边缘计算平台包括Amazon Web Services（AWS）的Greengrass、Microsoft的Azure IoT Edge和Google的Edge TPU等。
选择平台时，需要考虑平台的功能特性、可扩展性和兼容性等因素。
三、安装和配置边缘计算平台安装和配置边缘计算平台是使用边缘计算技术的第一步。
在选择平台后，您需要根据平台提供的官方文档或教程来进行安装和配置。
一般来说，安装和配置边缘计算平台包括以下几个步骤：1. 下载和安装平台软件：根据平台的官方网站提供的下载链接，下载适合您操作系统的边缘计算平台软件，并按照安装向导进行安装。
2. 配置和注册：在安装完成后，您需要进行一些基本的配置操作，例如输入您的账户信息和访问密钥等。
这些信息将与边缘设备进行通信和认证，确保数据安全。
3. 连接边缘设备：在将边缘计算平台安装在主机上后，您需要连接边缘设备，以便将计算任务发送到边缘设备进行处理。
边缘设备可以是嵌入式计算设备、传感器、无线路由器等。
4. 部署和管理应用程序：一旦边缘计算平台安装和配置完成，您可以通过平台提供的应用程序部署工具来部署和管理您的应用程序。
物联网中的边缘计算技术实施方案介绍
物联网中的边缘计算技术实施方案介绍随着物联网技术的不断发展，我们生活和工作中的物品变得越来越智能化。
然而，大规模的物联网应用也带来了许多挑战，例如数据传输延迟、带宽压力和隐私安全等问题。
为了解决这些挑战，边缘计算作为一种新兴的解决方案应运而生。
本文将介绍物联网中的边缘计算技术的实施方案，重点强调其原理、优势和应用。
边缘计算是一种将计算资源和数据存储功能放置在物联网设备附近的计算模型。
它的核心思想是在离终端设备更近的地方进行数据处理和分析，从而减少传输延迟和网络负载，并提高隐私安全性。
边缘计算基于分布式计算、存储和网络技术，通过在边缘设备上部署大量的传感器和处理器，为物联网应用提供快速响应、实时决策和高效安全性。
边缘计算技术在物联网中有许多应用。
首先，它可以应用于工业领域，为工厂的自动化和智能化提供技术支持。
通过将边缘服务器部署在工厂内，可以实时监控设备状态、优化生产流程，并提供预测性维护。
其次，边缘计算技术也可以应用于智能城市中，实现对城市基础设施的智能管理和优化。
例如，在交通领域，边缘计算可以用于交通流量监测、智能信号控制和车辆管理等方面。
此外，边缘计算也可以应用于医疗和农业等领域，提供远程医疗、智能农业等创新应用。
边缘计算技术的实施方案主要包括以下几个关键步骤。
首先，需要确定需求和目标，了解物联网应用的特点和要求。
其次，通过对现有网络基础设施的评估，确定合适的边缘服务器的部署地点和数量。
边缘服务器的位置应该考虑到距离终端设备的距离、网络质量和传输延迟等因素。
然后，需要选择适当的边缘计算平台和工具，以支持边缘设备的计算和数据存储需求。
常用的边缘计算平台有AWS Greengrass、Microsoft Azure IoT Edge和Google Cloud IoT Edge等。
最后，需要进行系统设计和实施，包括边缘设备的配置、应用程序的开发和测试等。
边缘计算技术的实施方案的优势主要体现在以下几个方面。
移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用
移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用【摘要】随着5G和边缘计算技术的兴起和相互融合，移动边缘计算（MEC）逐渐成为一个新的研究热点。
MEC通过在移动网络边缘提供IT服务环境和云计算能力，以减少网络操作和服务交付的时延。
其技术特征主要包括“邻近性、低时延、高宽带和位置认知”，有广阔的应用前景，例如车联网、视频优化加速、监控视频分析等。
但是，现有的MEC研究没有充分发挥海量移动终端的群体智能，面对大规模复杂任务力不从心。
为此，本文拟探索紧密结合人工智能的移动边缘计算技术。
首先，对相关研究成果进行深入调研和归纳总结，然后，从基本概念、体系架构、关键技术、典型应用和问题挑战等层面对MEC相关机制展开较为系统的研究。
【关键词】移动边缘计算；云计算；智能家居；车联网1引言互联网时代的快速发展，导致网络边缘设备的数量广泛增加，以及数据量的无限制增增长，根据国际权威机构调查显示，2019年，全球数据量已高达41ZB，全球近九成的数据在最近几年产生，预计五年后，全球数据量将增加十倍，达到160ZB。
在此种情况下，以云计算为核心的集中式处理模型显得力所不及。
集中式处理模型是指把所有数据通过互联网或者其他方式传输到云计算中心,利用云计算中心强大的计算功能来集中化地解决数据的计算和存储等问题,这样就使得整个云服务系统能够为世界创造更多的经济效益。
然而,在当今万物互联的情况下,传统的云计算明显地表现出了许多缺陷,比如:①系统的实时性不足,云计算模型把大量的数据直接传输到了云计算的中心,再请求数据处理,增大了整个系统的工作延迟;②网络带宽不够,边缘设备会产生巨量数据,所有的数据都传送到云端后会加剧对网络带宽的干扰以及带来压力;③高耗能，随着用户数量的增大，大量的数据处理以及程序的运行消耗了极多的电能。
除此之外，云计算还存在安全性不足、隐私泄露等问题。
面对云计算的不足，大量的数据处理，需要一个更加可靠的、有竞争力、可扩展的且安全性能高的接入网的加入。
AWS的边缘计算战略
AWS的边缘计算战略摘要● 5G和物联网的出现激活了大量对延迟敏感的应用程序，极大地推动了边缘计算的发展。
● 在大部分数据处理（如AI推理）发生在边缘的地方，可能会出现分歧。
● 公有云仍将用于存储和大型计算，如AI培训和对延迟不太敏感的大型应用程序。
● 虽然像亚马逊这样具有影响力的巨头有许多边缘计算计划，但它们仍有许多障碍需要克服，电信运营商似乎更适合边缘计算。
亚马逊（AMZN）通过其AWS ——Amazon Web Services启动了公有云。
这不仅为亚马逊提供了一个高利润、高增长行业，为公司带来了很多利润，而且它还从零开始创建了一个被许多公司热情接纳的行业，开启了向云计算的重大转变。
虽然亚马逊并不完全拥有云服务，但它的重要竞争对手微软(Microsoft) Azure、谷歌(纳斯达克:GOOGL)和IBM也紧随其后，但它仍然在公共云服务市场占据主导地位，其市场规模几乎是排名第二的两倍:尽管接下来的两家云提供商Azure和Google Cloud在基础设施支出方面增加速度更快，但要赶上AWS需要花费数年的时间。
但是，基于年运行率，情况却大不相同。
从至顶网上看：在这方面，AWS几乎没有占据主导地位，甚至还不是头部玩家，最近微软赢得的价值100亿美元的五角大楼合同更加突出了这一点。
这张图片已被Techgenix等其他公司证实，尽管他们的AWS增长速度超过了Microsoft的云（Azure和Office 365）。
但这个增长差异很可能因为微软将Office 365纳入Microsoft的云业务中，从而使其规模更大，但增长速度较慢。
市场在不断变化。
这是ZDNet：2019年，云巨头仍然保持着他们的地位，但是市场的主题、策略和方法在不断变化。
基础设施即服务(infrastructure-as-a-service)之争已基本尘埃落定，亚马逊(Amazon)网络服务(Web Services)、微软(Microsoft) Azure和谷歌云平台(谷歌Cloud Platform)分获“战利品”，但人工智能(artificial intelligence)和机器学习(machine learning)等新技术为其他参与者打开了大门。
边缘计算技术的开发工具与平台介绍
边缘计算技术的开发工具与平台介绍边缘计算是一种分布式计算模式，将数据处理和存储推向离数据源更近的边缘设备上，以提高数据处理的效率和响应速度。
随着物联网和人工智能等领域的不断发展，边缘计算技术已经成为一个热门话题，越来越多的企业和开发者开始关注和使用边缘计算技术。
为了便利开发者使用和开发边缘计算应用，出现了很多针对边缘计算技术的开发工具和平台，本文将对其中的几个主要工具和平台进行介绍。
1. AWS IoT GreengrassAWS IoT Greengrass是亚马逊提供的一种边缘计算解决方案，它允许开发者在边缘设备上运行AWS云服务，提供本地数据处理、消息传递和运算能力。
使用AWS IoT Greengrass可以极大地减少设备和云之间的延迟，并提高应用的可靠性和安全性。
开发者可以使用AWS提供的软件开发工具包（SDK）来开发和部署Greengrass应用。
2. Azure IoT EdgeAzure IoT Edge是微软提供的一个开源项目，它允许开发者将云功能部署到边缘设备上。
Azure IoT Edge提供了一个可靠的运行环境，可以在设备上运行包括Azure服务和自定义代码在内的各种模块。
开发者可以使用Visual Studio Code等集成开发环境进行开发，并使用Azure IoT Hub进行远程管理和监控。
3. Google Cloud IoT EdgeGoogle Cloud IoT Edge是Google云平台提供的一个边缘计算解决方案。
它提供了一个轻量级运行环境，允许开发者将云功能运行在边缘设备上。
Google Cloud IoT Edge集成了Google Cloud Pub/Sub、Google Cloud Functions和Google Cloud Machine Learning等服务，开发者可以使用这些服务来开发和部署边缘计算应用。
4. EdgeX FoundryEdgeX Foundry是一个开源的边缘计算框架，旨在促进边缘计算的标准化和互操作性。
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Security
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Enable device communication without a cloud
connection
Simplify device programming with
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Operate devices offline & synchronize data when reconnected
AWS IoT Greengrass物联网边缘计算 解决方案
Trolltunga, Norway. Courtesy Dmitry Lebedev
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Mutual authentication &
authorization between cloud and
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Perform ML Inference
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Over the Air Updates
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Easily update AWS IoT Greengrass Core
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