从Homekit谈到IoT边缘计算

嘿,骚瑞!

尝试Homekit智能家居

最近HomePod大打折,正好在家办工缺一个Mac主机的音箱,于是入手了一个。

音质确实跟网上说的一样挺不错的,但槽点也挺多的。HomePod只能通过局域网AirPlay播放设备上的音频,如果用做Mac的音箱,听音乐还好,但是如果看视频,网络会议,画面和音频会有大约2秒的延迟。

HomePod垃圾桶

HomePod还有一个功能就是作为智能家居的中枢(Home Hub)。有Wifi功能的智能家具可以在局域网内通过Apple Homekit协议连接HomePod,然后就可以通过Hi Siri或者Home App来控制智能家具。

准备试试的时候,却发现智能家具很少,支持Homekit的智能家具更少。买了一些设备来做尝试。(现在全球做智能家居最好的是小米以及旗下公司Aqara)。其实只需要买能连接局域网Wifi的家具就可以,如果不是原生支持Homekit协议,可以搭一个Homebridge服务器,通过先连接Homebridge(https://homebridge.io),再由Homebridge通过Homekit协议连到HomePod。

卧室
卧室智能家居数据流

边缘计算 Edge Computing

智能家居是边缘计算中比较热门的一个例子。自己曾经在AWS IoT边缘计算工作了一年多,一直想写下关于边缘计算的东西,但自己太懒,拖了好久。正好趁离开AWS IoT快一年的时候,写下自己关于边缘计算的理解,思考以及展望,作为之前一年的总结。

什么是边缘计算

想了解边缘计算,先从云计算讲起。

云计算一种是在云端(远方的服务器)进行计算以及数据储存的服务。

边缘计算则是另一种分布式计算的编程范式,目的是在离用户或者设备近的地方进行计算以及数据存储。简单的理解就是把云计算服务从远方的服务器搬到了离用户或者离设备更近的地方。

WikiPedia里面Edge Computing的架构
边缘设备与边缘核心连接,边缘核心与云连接

有了边缘计算就可以在本地边缘核心处理连接设备生成的数据,同时也可以将边缘核心与云连接,使用云进行管理、分析和持久存储。(自己卧室的设置,各种智能家具是边缘设备,HomePod是边缘核心,而云服务则是iCloud)

AWS IoT Greengrass - How it Works
AWS Greengrass边缘计算的架构
AWS Greengrass是一款软件,安装这个软件的设备就是WikiPedia图里面的Edge Node
这个设备就可以通过Greengrass Core与AWS Cloud,其他IoT设备连接

第一次看到这个架构的时候觉得很熟悉,思考一下,其实这个架构差不多就是计算机科学里面最经典的两个模型的融合。如果能理解这两个模型的优点,那么也能理解为什么我们需要边缘计算。

模型1 快与更快 多与更多

记得在学《计算机组成原理》的时候遇到一个超级复杂的词存储层次Memory Hierarchy(经常拼写Hierarchy拼不对)。简单的说就是计算机有很多不同的数据储存器,从寄存器、缓存到内存、硬盘,形成了一个层次结构。

计算机存储层次

我们听的最多的两种数据储存器就是硬盘和内存。那为什么不用单一的一种存储设备,比如只用硬盘呢?因为每一种存储设备都有它的优缺点,硬盘虽然存储空间大,但传输速率太慢,完全跟不上CPU的节奏,直接与CPU交换数据的话会严重拉低CPU的执行效率。而内存虽然容量小一些,但速度比硬盘快的多,因此介于CPU和硬盘之间。

如果再回过头看看边缘计算的架构图,就可以做一个很直观的对比,云就相当于硬盘,边缘设备相当于CPU,而边缘核心就相当于在硬盘与CPU之间的内存。

快与更快

边缘计算的出现与内存一样,都是为了解决速度问题。

边缘设备与边缘核心数据交换速度(局域网)快于边缘核心与云数据交换速度(Internet)。

如果直接将边缘设备通过互联网Internet与云连接,Internet的速度通常比局域网慢很多,会有延迟。

所以如果将边缘设备先通过局域网与边缘核心连接,可以在边缘核心上面近乎实时地响应本地事件。

举个例子说明为什么实时响应本地事件很重要。比如一辆无人驾驶汽车,汽车上的处理器可以认为是边缘核心,汽车上的速度,距离等传感器可以认为是边缘设备。边缘设备连接边缘核心(数据传输快),边缘核心连接云(数据传输慢)。当传感器收集到数据,将数据发送给边缘核心,边缘核心可以立刻根据数据做出紧急刹车的判断。试想如果这些传感器直接与云连接,需要云计算这些数据判断紧急刹车,可能就会造成几秒的延迟,造车车祸。而且如果更极端,没有互联网网络,那么汽车根本不能响应这些数据,直接造成刹车。

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