前言
随着物联网 (IoT) 和边缘计算的兴起，对实时数据处理和分析的需求不断增长。传统的基础设施难以满足这些需求，而云服务器微服务提供了应对这些挑战的理想解决方案。
云服务器微服务简介
云服务器微服务是一种基于云的计算模型，将应用程序分解为更小的、独立的模块或服务。这些服务可以在不同的服务器上运行，并通过轻量级消息传递机制进行通信。
微服务在物联网和边缘计算中的优势
对于物联网和边缘计算应用，云服务器微服务提供了以下优势：
弹性
微服务架构允许对应用程序的各个组件进行独立的扩展，满足波动的需求。
灵活性
微服务易于开发和部署，支持 DevOps 敏捷实践。
低延迟
微服务可以部署在边缘设备附近，实现近实时的数据处理和决策。
高可用性
通过在不同的服务器上运行微服务，可以提高应用程序的容错性和可靠性。
物联网和边缘计算中的微服务用例
微服务在物联网和边缘计算中有着广泛的用例，包括：
设备监控
实时监控物联网设备的状态和性能，以便采取预防措施。
数据分析
分析从物联网设备收集的数据，以识别趋势、预测故障并优化运营。
远程控制
通过远程管理物联网设备，实现自动化和快速响应。
边缘计算
在边缘设备上处理和分析数据，减少延迟并节省云计算成本。
云服务器微服务实现
有许多云平台提供云服务器微服务，包括 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform (GCP)。这些平台提供易于使用的工具和服务，简化了微服务应用程序的开发和部署。
结论
云服务器微服务是一种强大的技术，可以释放物联网和边缘计算的潜力。通过提供弹性、灵活性、低延迟和高可用性，微服务使企业能够开发和部署创新应用程序，以改善运营、优化决策并提高客户体验。
物联网“遇上”云原生，掀起物联网应用交付模式变革
物联网与云原生的结合，正在引发物联网应用交付模式的革命。
根据中国物联网产业生态联盟的预测，物联网将引领信息产业革命的浪潮，成为未来社会经济发展、社会进步和科技创新的重要基础设施。
预计到2025年，物联网设备数量将突破1000亿，处理全球网络流量的70%，数据量达到160ZB。
边缘计算与云计算的融合成为物联网应用发展的双轮驱动。
物联网边缘网关在物联网中扮演关键角色，既能从云端接收指令控制设备，又能收集数据回传云端处理。
边缘计算与云计算的结合，为物联网应用的高速发展提供了坚实的基础。
物联网应用的快速发展，离不开快速研发、灵活分发和高效管理的技术支持。
边缘计算与云计算的双轮驱动，需要解决以下几个核心问题：1. 如何快速开发“端 + 云” 的复杂业务应用，以满足多变需求，如何便利地开发和调试远程设备？2. 如何将端侧应用交付到不同区域、不同型号的海量设备，如何将云侧应用按需交付到任意云端？3. 如何打造物联网领域的Apple Store，如何让开发者通过复用模块快速创新研发并分享成果？为解决这些问题，行云创新利用前沿云原生技术，打造物联网端云一体化应用交付平台。
该平台通过蓝图规范、可视化架构设计、端云一体应用交付调度、Web IDE等能力，帮助企业构建物联网研发交付管理平台，实现物联网业务的全生命周期支持。
同时，平台以应用商店为核心，助力企业打造物联网应用开发者生态，形成物联网模块和应用交易市场。
平台包含以下关键功能：1. 开发支撑模块，支持基于“项目”开发各类云侧、端侧或是混合态应用。
2. 图形化拖拉拽方式设计物联网应用，以模块化组装概念，快速构建物联网业务。
3. Web IDE实现基于网页的物联网应用程序开发和远程调试，解决物联网开发中的痛点。
4. 应用分发和调度器模块，解决向“端+云”交付复杂业务的难题。
5. 基于架构图实现物联网应用运维，提供可视化运维能力。
6. 支持业务极其复杂的微服务架构物联网应用研发、分发和管理。
7. 构建物联网领域的Apple Store和开发者生态，实现知识共享和成果复用。
物联网未来的发展趋势是以应用领域为先导，紧跟技术潮流并及时适应客户需求的快速变化。
行云创新物联网应用交付管理平台，为企业提供从开发、调试、发布、运维、监控等全流程管理，实现业务在云上敏捷开发、边缘可信运行、随心所欲能力发布和可视化的运维能力，支持企业深耕核心业务，持续释放潜在业务价值。
什么是边缘计算
边缘计算也称为边缘处理，是一种将服务器放置在设备附近的网络技术。这有助于减少系统处理负载和解决数据传输延迟。这些过程在传感器或设备生成数据的位置执行，也称为边缘。边缘计算不同于云计算，云计算依赖于在云上或中心位置要处理全部数据。通过边缘计算，数据被处理和存储在当地收集的。 边缘计算明显优于云计算因为它可以实时毫秒数据处理。边缘计算解决了与有限带宽和延迟问题相关的问题，在一些应用中计算必须非常迅速地进行。 边缘计算的发展意味着边缘人工智能变得越来越重要。各行各业都是如此，尤其是在处理延迟和数据隐私方面。边缘计算产生背景企业使用边缘计算来改善远程设备的响应时间，并从设备数据中获得更丰富、更及时的洞察。边缘计算使实时计算在通常不可行的地方成为可能，并减少了支持边缘设备的网络和数据中心的瓶颈。如果没有边缘计算，边缘设备生成的大量数据将淹没当今的大多数企业网络，阻碍受影响网络上的所有运营。成本可能会飙升。不满意的顾客可能会去别处做生意。贵重的机器可能会被损坏，或者只是生产效率降低。但最重要的是，在依赖智能传感器来保护工人安全的行业，工人的安全可能会受到损害。当设备数据无法通过云处理的情况越来越多。工厂机器人和汽车经常是这种情况，它们需要高速处理，因为当增加的数据流产生延迟时会出现问题。例如，想象一个自动驾驶汽车在检测道路上的物体或操作刹车或方向盘时遭受云延迟。数据处理的任何减速都会导致车辆的响应变慢。如果减速导致车辆不能及时响应，这可能会导致事故。有生命危险。对于这些物联网设备，实时响应是必要的。这意味着设备能够在现场分析和评估图像和数据，而不依赖于云人工智能。通过将通常委托给云的信息处理委托给边缘设备，我们可以实现无传输延迟的实时处理。此外，通过将云数据传输限制为仅传输重要信息，可以减少数据量并最大限度地减少通信中断。边缘计算的原理为了使智能应用和物联网传感器的实时功能成为可能，边缘计算解决了三个相互关联的挑战:
5G无线等网络技术的进步使得在全球商业规模上解决这些挑战成为可能。5G网络可以近乎实时地处理设备和数据中心之间往来的大量数据。(甚至有一个无线网络使用加密货币鼓励用户将覆盖范围扩大到难以到达的地区。)但是无线技术的进步只是让边缘计算大规模运行的解决方案的一部分。选择在网络数据流中包含和排除哪些数据对于减少延迟和提供实时结果也至关重要。例如:远程仓库中的安全摄像头使用人工智能来识别可疑活动，并只将特定数据发送到主数据中心进行即时处理。因此，摄像机只发送相关的视频片段，而不是每天24小时不停地传输所有的镜头，给网络带来负担。这释放了公司的网络带宽和计算处理资源用于其他用途。边缘计算让更多使用案例成为可能:
边缘计算的优点更高效的运营边缘计算通过在收集数据的本地站点或其附近快速处理大量数据，帮助企业优化日常运营。这比将所有收集的数据发送到几个时区之外的中央云或主数据中心更有效，后者会导致过度的网络延迟和性能问题。响应时间快绕过集中式云和数据中心位置，公司可以更快、更可靠地实时或接近实时地处理数据。想象一下，当试图将来自数千个传感器、摄像机或其他智能设备的信息同时发送到中央办公室时，可能会出现数据延迟、网络瓶颈和数据质量下降。相反，边缘计算使位于或靠近网络边缘的设备能够立即向关键人员和设备发出机械故障、安全威胁和其他关键事件的警报，以便采取快速行动。提高员工生产力边缘计算使企业能够更快地交付员工尽可能高效地完成工作职责所需的数据。在利用自动化和预测性维护的智能工作场所中，边缘计算使员工所需的设备平稳运行，没有中断或容易预防的错误。提高工作场所的安全性在设备故障或工作条件变化可能导致伤害或更糟的工作环境中，物联网传感器和边缘计算可以帮助保护人们的安全。例如，在海上石油钻井平台、石油管道和其他远程工业使用案例中，预测性维护和在设备现场或附近分析的实时数据有助于提高工人的安全性，并将环境影响降至最低。更强的远程能力边缘计算使得利用在互联网连接时断时续或网络带宽有限的远程地点收集的数据变得更加容易，例如，在白令海的一艘渔船上或在意大利乡村的一个葡萄园里。像水或土壤质量这样的操作数据可以由传感器持续监控，并在需要时采取行动。一旦互联网连接可用，相关数据就可以传输到中央数据中心进行处理和分析。网络安全性更高对于企业来说，向网络中添加数以千计的联网传感器和设备的安全风险是一个真正的问题。边缘计算允许企业在本地处理数据并离线存储，有助于降低这种风险。这减少了通过网络传输的数据，有助于企业减少安全威胁。数据主权在收集、处理、存储和以其他方式使用客户数据时，组织必须遵守数据收集或存储所在国家或地区的数据隐私法规，例如欧盟的一般数据保护法规(GDPR)。跨越国界将数据移动到云或主数据中心会使遵守数据主权法规变得困难，但借助边缘计算，企业可以通过在数据收集地附近处理和存储数据来确保遵守本地数据主权准则。降低IT成本借助边缘计算，企业可以通过在本地而非云中处理数据来优化其IT支出。除了最小化公司的云处理和存储成本，边缘计算通过在收集数据的位置或附近清除不必要的数据来降低传输成本。边缘计算的硬件硬件和网络在边缘计算中，大部分处理能力在物理上位于收集数据的地方或附近。边缘计算硬件通常由以下物理组件组成:
边缘计算硬件特点边缘硬件需要耐用可靠。通常，这种设备必须能够承受极端天气、环境和机械条件。特别是，它通常必须是:
云计算、边缘计算和雾计算的区别边缘和雾计算是中间计算技术，有助于将远程位置的物联网设备收集的数据移动到公司的云。让我们探讨一下边缘计算与雾计算和云计算有何不同，以及三者如何协同工作:云计算使公司能够在通过互联网托管的远程服务器上存储、处理和使用他们的数据。商业云计算提供商，如微软Azure提供数字计算平台和服务集合，公司可以使用它们来减少或消除物理IT基础设施和相关成本。云计算还使组织能够为其员工提供安全的远程工作能力，更轻松地扩展其数据和应用，并利用物联网。边缘计算允许在组织网络的最远端(即“边缘”)捕获、处理和分析数据这使组织和行业能够实时处理紧急数据，有时甚至不需要与主数据中心通信，通常只需将最相关的数据发送到主数据中心进行更快的处理。这避免了像云网络这样的主要计算资源被不相关的数据充斥，从而降低了整个网络的延迟。它还降低了网络成本。考虑一个在海洋中央运行的石油钻井平台。跟踪钻孔深度、表面压力和流体流速等信息的传感器有助于保持钻机上的机器平稳运行，并有助于保护工人和环境安全。为了在不降低网络速度的情况下做到这一点，传感器仅通过网络发送关于关键维护需求、设备故障和工人安全细节的数据，这使得能够接近实时地识别问题并做出反应。雾计算在由于边缘设备计算限制而无法处理边缘数据的情况下，允许在云和边缘之间的计算层中临时存储和分析数据。从雾中，相关数据可以被发送到云服务器，以便长期存储和未来分析和使用。通过不将所有边缘设备数据发送到中央数据中心进行处理，雾计算允许公司减少其云服务器上的一些负载，这有助于优化IT效率。例如，假设一家建筑管理公司使用智能设备来自动控制其所有建筑中的温度控制、通风、照明、洒水装置以及火灾和安全警报。该公司不是让这些传感器不断向主数据中心传输数据，而是在每栋建筑的控制室中安装一台服务器来管理即时问题，并且只在网络流量和计算资源超出容量时才向主数据中心发送聚合数据。该雾计算层允许公司在不牺牲性能的情况下最大化其IT效率。值得注意的是，边缘计算不依赖于雾计算。雾计算只是帮助公司在某些边缘计算场景中获得更高速度、性能和效率的附加选项。边缘计算使用案例和示例边缘计算的应用行业物联网设备和边缘计算正在迅速改变全球各行业处理数据的方式。以下是的一些最显著的用途商业中的边缘计算：
边缘计算的应用示例 自动驾驶汽车 自动驾驶汽车是应用边缘计算最值得期待的领域。有很多情况下，自动驾驶汽车需要对情况进行即时评估，这就需要实时的数据处理。2019年12月，日本对《道路交通法》和《道路运输车辆法》进行了修订，使得3级自动驾驶汽车更容易上路。它规定了自动驾驶汽车应符合的安全标准，以及自动驾驶汽车可以运行的区域。因此，汽车制造商也在正在努力开发遵守这些标准的自动驾驶汽车。例如，丰田已经在测试TRI-P4的完全自动化（4级）自动驾驶系统了。 无人机 无人机在进行飞行时失控、失踪的新闻越来越多。某些甚至导致了事故的发生。根据无人机降落位置的不同，坠毁造成的后果也可能是灾难性的。自动驾驶无人机上，飞行员并不主动干涉无人机的飞行。他们远程监控操作，只有在绝对必要的时候才会手动驾驶无人机。最著名的例子是亚马逊的Prime Air，这是一个无人机送货服务，它们正在开发自动驾驶无人机来运送包裹. 人脸识别 人脸识别系统是监控摄像头的发展方向，它可以通过学习人脸识别人类个体。2019年11月，WDS有限公司发布了AI摄像头模块Eeye，通过边缘AI实时分析面部特征。Eeye能快速准确地识别人脸，适用于针对性别、年龄等特征的营销工具，和用来解锁设备的人脸识别场景。 智能手机 这是我们最熟悉的边缘AI设备。Siri和谷歌助手是智能手机上边缘AI的好例子，因为该技术驱动了它们的语音UI。手机上的AI使得数据处理发生在设备（边缘）侧，这意味着不需要将设备数据交付到云端。这有助于保护隐私和减少流量。
什么是云计算技术
云计算技术引领新时代云计算技术的迅猛发展与广泛应用，得益于国家政策的支持和互联网的高速进步。
预计至2021年，公有云市场规模将达902.6亿元，私有云市场规模则为955.7亿元。
在把握云计算时代风口的同时，学习掌握云计算技术背后的热门技术同样至关重要。
一、无服务器架构无服务器架构的出现，改变云计算客户对于计算资源配置与付费模式的认知。
AWS公司推出的无服务器架构仅收取实际使用的费用，极大地简化了云计算提供商与客户的基础设施管理，使得构建基于云计算的系统变得更加便捷高效。
无服务器架构，即功能即服务，允许应用程序在云平台中更快速、更高效地运行。
二、微服务微服务将复杂的应用程序分解为多个独立的、可单独更新的服务模块。
这种模块化方法显著提升了软件更新的灵活性与速度。
微服务的采用，使得应用程序能够以云计算时代所需的速度持续交付最新更新。
三、容器技术容器技术在2014年应运而生，通过将软件包装在轻量级的容器中，实现了软件开发的快速与敏捷。
Docker的普及，使得容器技术易于使用，相比于虚拟机需承载整个操作系统的庞大资源需求，容器仅包含软件所需的基本要素，使其在计算环境间的移动更为便捷。
四、DevOps文化DevOps作为一种技术与文化变革，于2012年兴起，旨在通过开发团队与运营团队之间的紧密合作，加速软件开发流程。
持续集成与持续交付的实践，推动了DevOps的迅速发展，成为云计算时代不可或缺的一部分。
五、物联网与云计算物联网与云计算虽各自独立运行，但密不可分。
物联网厂商选择采用云计算技术以降低成本与复杂性。
云计算提供商的超大规模服务器支持基于云计算的数据分析，提供强大数据处理能力。
同时，云计算成为物联网数据处理的关键平台。
六、人工智能与云计算人工智能与云计算的结合，赋予了企业前所未有的数据处理与学习能力。
基于云计算的人工智能工具，使得中小型公司能够以与大公司相似的方式实现其愿景。
学习云计算技术，掌握人工智能等关键技能，对于成为云计算领域合格人才至关重要。
在云计算技术的浪潮中，持续学习与适应新兴技术，将成为企业与个人获得竞争优势的关键。
选择专业学习云计算技术，将帮助你高效、快速地掌握云计算所需的高薪技术，为个人职业发展与企业创新提供强大支持。
