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云计算简史（完整版）( 十 )


设备感测层是由各种类型的传感器和可交互访问的硬件模块及其嵌入式软件而组成的 。 例如温度湿度传感器、摄像头、电源开关和插座和网关等 。 感测层设备不仅是单向获取数据 ， 还可能从外界接受指令改变硬件状态（比如智能锁） 。 行业内一般把这个层次称为“边缘”（Edge） 。
设备感测层的技术栈主要由软硬件协同开发的嵌入式系统构成 。 我们用的智能手机本质上也是一个嵌入式系统 ， 只是它的嵌入度非常完整 ， 甚至不亚于一台标准计算设备 。 嵌入式系统开发经历了早期的单片机和嵌入式操作系统/CPU阶段 ， 目前最前沿的是SoC（片上系统） ， 把一个专用系统的所有嵌入式软件完全整合在一个集成电路上 。 今天的智能手机、智能电视等都是由若干个SoC整合而成的 。 在嵌入式系统中 ， 固化在硬件上的软件程序甚至依然可以得到更新 ， 而且这种更新目前大多都可以通过连接互联网实现 ， 这种升级被称之为OTA （Over-the-air）更新 。
另外 ， 设备感测层还需要解决设备的访问协议问题 。 物联网系统目前已经广泛支持IPv6协议 。 IPv6能够提供全球的IP地址总量高达2的128次方 ， 这是一个天文数字 ， 可以确保任何物联网设备都能够拥有独立的IP地址 ， 从而实现在全球的唯一寻址 。 当全球物联网设备达到千亿 ， 甚至万亿数量级的时候 ， IPv6功不可没 。
网络传输层要解决的是感测设备和计算设备之间 ， 以及最终与平台管理层之间的数据传输问题 。 根据连接性质不同 ， 又可以分为短距、中距和长距类型 ， 以及有线和无线类型 。 在这些连接协议中 ， 蓝牙、NFC、Wi-Fi、无线射频（RFID）、4G和5G等是比较常用的 。 这些传输协议在设备侧一般都是直接设计在板上系统上的 ， 通过IP协议提供可访问地址 。 开发者需要根据连接的距离、速率、功耗和成本等要求做出合理的选择 。
IoT平台层是物联网系统中至关重要的部分 ， 它的出现也标志着基于云计算平台的物联网系统诞生 。 一个IoT平台的核心作用是管理成千上万的物联网设备 ， 包括他们的状态 ， 数据上报接收 ， 建立对它们的控制 ， 对设备进行运维分组 ， 并能够实现从云端往边缘侧的更新推送（OTA） 。 同时 ， 物联网平台也要借用上文提到的大数据技术栈 ， 对设备上报数据进行处理 ， 并用各种数据库完成存储 ， 这其中比较重要的数据库类型就是时序数据库 。
更完整的IoT平台还包括围绕设备数据建立自动化工作流的能力 ， 数据分析工具以及为更上层的应用开发提供数据开发接口的设计 。
目前 ， 主流云计算平台都专门为客户提供了物联网技术平台 ， 结合基础云和大数据相关服务获取增值业务收入 。 阿里云 ， AWS ， Azure和Google Cloud都有专门的解决方案 ， 国内外也有专门的物联网平台技术公司将自己的解决方案架构在基础云上或者提供跨云服务 。
Oracle ， Salesforce和微软Azure等企业软件厂商的物联网平台不仅提供了上述基础服务 ， 还结合了自己的企业应用套装优势 ， 提供一站式的物联网应用开发平台 。 它们更适合企业物联网系统建设 。
最上一层的应用层是整个物联网技术架构中最不标准化的部分 。 应用层最终要将连接的设备和数据用于具体的商业场景 。 比如共享充电宝就是一个物联网系统 ， 它的应用层包含面向C端的租用和支付系统 ， 面向商户的设备状态报告 ， 收益结算系统 ， 以及面向运营部门的设备运维管理系统 。 换到另外一个物联网场景 ， 应用层的构成可能完全不一样 。
边缘计算和AIoT
物联网技术架构的基本思路是分层分工 ， 感测层主要取得数据和建立对物理硬件的控制 ， 数据通过网络层和计算平台连接 ， 计算则在云端完成 。 但是随着物联网应用场景的丰富 ， 设备规模的扩大 ， 以及芯片技术的发展 ， 边缘计算概念开始得到认可 。 所谓边缘计算 ， 就是利用设备端和邻近网关的计算能力处理和存储数据 ， 减少和云端的数据传输 ， 从而实现更快速的应用响应 。 除了速度的提升 ， 边缘计算还能够大幅减少云计算和数据传输成本 。 比如针对一个大型的视频监控网络 ， 如果摄像头将所有的视频流数据都传输到云端 ， 云端算力要求和成本将会非常高 。 而如果在摄像头设备内部实现必要的视觉计算（比如识别异常） ， 整个物联网系统的效率将大大提高 。 再例如广泛应用的人脸认证和识别系统 ， 如果不能依赖本地的设备计算能力 ， 十亿用户的高频度使用将会让云平台不堪重负 。


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