當前全球物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用日趨復(fù)雜，數(shù)據(jù)量也愈來愈龐大，業(yè)界也正在尋找如何處理這些來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器所搜集大量數(shù)據(jù)的更佳方法，因此在選擇運算架構(gòu)上便有其重要性。對此半導(dǎo)體業(yè)者ADI物聯(lián)網(wǎng)(IoT)營銷經(jīng)理Grainne Murphy指出，智慧化物聯(lián)網(wǎng)傳感器在工業(yè)廠房應(yīng)用等高級領(lǐng)域應(yīng)用有其必要性，至于較低階物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域仍是有傳統(tǒng)傳感器的生存空間。

物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜度提升、數(shù)據(jù)量增，導(dǎo)入智能化應(yīng)用有其必要性。

據(jù)Design News網(wǎng)站報導(dǎo)，Murphy認為，物聯(lián)網(wǎng)一直由云端的討論所主導(dǎo)，這與分析及軟件公司有關(guān)，因此可見許多人從事概念證明且有很好的想法，不過卻不知道應(yīng)如何落實這些想法，可能物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)也不夠好到可提供其終端客戶價值，因此才需要先從要從物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中得到什么決定起，再向后決定要采用何種系統(tǒng)。

一直以來均有將智慧化放在邊緣端的呼聲，過去一年來ADI也在與業(yè)界人士談?wù)摯俗h題，Murphy也認為在低階領(lǐng)域傳統(tǒng)傳感器(Dumb Sensor)仍有生存空間，但在工廠設(shè)備監(jiān)測這類需要較高精細度領(lǐng)域，朝智能化傳感器應(yīng)用邁進仍有其必要性。

針對當前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)應(yīng)用通常是采用集中式架構(gòu)或邊緣運算模式的問題，ADI高速轉(zhuǎn)換器團隊應(yīng)用工程師Ian Beavers表示，這取決于是采“綠色領(lǐng)域”或“棕色領(lǐng)域”網(wǎng)絡(luò)。

在綠色領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)，可以引進新的技術(shù)且不受制于目前的網(wǎng)絡(luò)，能夠從頭開發(fā)適合應(yīng)用的技術(shù);在棕色領(lǐng)域，可能必須以現(xiàn)有基礎(chǔ)架構(gòu)運行，因此可能必須擁有一套集中式的網(wǎng)絡(luò)。

Beavers以機器狀態(tài)監(jiān)測為例介紹邊緣運算模式，這會在工廠中監(jiān)測大量設(shè)備，并采3軸加速計進行感測工作，這類監(jiān)測可能會以某種形式的“快速傅立葉變換”(Fast Fourier Transform;FFT)進行，并可對數(shù)據(jù)進行分析以決定是否跨越某種閥值，并判斷是否需要予以處理，在此情況下，就可在邊緣進行實時的決定，無需傳送所有數(shù)據(jù)至下游端。

但若將所有物聯(lián)網(wǎng)傳感器搜集的數(shù)據(jù)都傳送至下游端，意謂將需要非常大的帶寬，特別是如果在一間工廠內(nèi)配置高達數(shù)千顆物聯(lián)網(wǎng)傳感器時更是如此，在此情況下于邊緣進行數(shù)據(jù)分析較為合適，只有需要被立即解決的問題才會將數(shù)據(jù)傳送至下游端。

這套方法具備兩大優(yōu)勢，其一為能夠在節(jié)點或網(wǎng)關(guān)端就進行實時決策，另一則是無需仰賴龐大的無線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，提供將所有物聯(lián)網(wǎng)傳感器所搜集原始數(shù)據(jù)傳送至下游端分析的優(yōu)勢。Murphy指出，在某些情況下工廠也不希望將數(shù)據(jù)傳送至云端，這也是因存在著安全性問題隱憂。

針對將大量資料存在于邊緣、而非單一集中式云端，是否會出現(xiàn)同步化的問題，Murphy表示，只要數(shù)據(jù)有標記時間，對于廠房設(shè)備監(jiān)測應(yīng)用來說就不是問題。不過邊緣運算也非無往不利，如Beavers表示，如果監(jiān)測機器效能的周期達到好幾周或幾個月，或是想要歸檔大量信息進行歷史回顧，這時采云端集中式模式反而可能比較適合。