开发者学堂课程【走进阿里云物联网： 边缘计算（Link IoT Edge）介绍】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/557/detail/7666
边缘计算（Link IoT Edge）介绍
内容介绍：
一、产品
二、快速搭建
三、接入
四、计算
五、应用
一、产品
（1）企业痛点
当一个企业将全部设备搬入云端，随着设备增加需要面对环境不稳定以及成本大幅增加的问题。
边缘计算领域主要是解决在物联网应用中当一个企业设备端网络不一定实时保持高可靠的状态下有可能出现异常导致网络延时增加甚至网络中断等问题，同时设备端中存在大量的设备通信异构以及协议私有化的问题从而导致设备端的成本增加，阿里云的边缘计算产品就是为了解决用户的高可靠性、网络异常、以及设备经济性的问题。
（2）功能定位
功能定位包括设备接入（提供设备接入工具，将各厂商提供的各种协议及数据格式的设备转换为标准统一的设备模型）、就近计算（一定资源要求下的计算在边缘就近计算，在脱机情况下，计算不被终止）以及数据清洗（在边缘计算节点中将设备上报的原始数据进行数据聚合加工，将有效数据上传云端存储及计算）三大部分。
设备接入主要是用一种高效的方式将设备端的不同的厂家、不同类型、不同通信方式的设备集成起来，然后进行就近计算（包括函式计算、流式计算还有一些规则计算等的计算逻辑），同时也提供一些本地暂存功能以应对网络不稳定的情况，当网络不稳定的时候数据可以先保存在本地的数据库或存储设备之中，当网络恢复之后再将之前存储的一些缓存数据打包上存到云端，同时还可以在边缘端进行数据清洗的工作，数据清洗可以减少数据上传的数量，进而减少云端资源的消耗，降低上云的成本。
（3）产品定位
阿里云边缘计算专注于提供物联网安全防护下的设备连接服务、设备管理服务、设备联动服务，赋能各类物联网场景和行业开发者，实现云到边缘的辐射。
边缘阿里云的策略是云边端一体化，云上的功能与边缘的功能存在着一定的对应关系，云上有安全、连接、存储、计算、智能的功能，边缘也有同样的功能，但云上与边缘的功能定位不是完全类似的。由于边缘端的性能是受限的，所以不可能完全提供云上的这些工作与能力。边缘是一个云和设备之间的桥梁，它通过把云的能力下沉到边缘端来解决用户设备端和边缘端的一些问题。
（4）产品核心
核心能力包括可视化的脚本形式的编程以及 IFTTT 的可视化编程、流式计算的容器、FC 容器、算法容器、可以无缝衔接 ET 大脑、人工智能 MaxCompute 的训练模型。
在云端进行模型训练，导入本地的模型运行环境然后再推理出模型执行的动作，最后由设备端来实现这个动作。同时也包括设备连接和设备控制类的工作，它能快速地集合物联网的设备，也能通过云通道把本地的边缘端的设备数据上传到云端，在云端进行设备的管理与设备的存储。
二、快速搭建
（1）软件安装
安装主要是在边缘端上安装网关 SDK，其中包括设备驱动下载的框架以及函数计算的框架，如果在业务中需要用到这些功能时则需要进行二次开发。其次需要在云端创建设备的物模型，当设备连上云端后需要用物模型来进行对设备的管理，也可以通过 openApi 来进行设备数据的调用与开发服务。
软件安装首先需要从云端获取 Link Edge 的软件以及安全证书，然后将软件和安全证书同步安装在硬件载体（硬件载体可以是 X86/ARM/MIPS 等多款芯片）中，然后再将其连接到互联网，这就是一个完整的在边缘端软件安装的步骤。
（2）设备驱动
在软件安装之后就可以使用软件中提供的一些功能，比如设备驱动。设备驱动包括连接/数据转换代码、设备安全证书以及通讯协议相关硬件三大部分。
而设备驱动现在可以支持 WIFI、ORA、BLE、ZIGBEE、MODBUS、OPC-UA、MQTT、CRAB 等。
完成设备接入边缘计算节点则需要三步骤，首先通过驱动开发工具二次开发驱动代码，如果协议存在硬件模组要求则集成模组，然后安装数据加密及设备身份识别的安全证书，最终将边缘计算节点连接设备与本地局域网/广域网连接。
（3）数据上下行
数据上下行包括原始数据通过驱动程序转化成标准物模型的数据结构之后可以自动地传输到云端，云端可以自动入库、存储并永久地固化下来。
同时控制指令可以通过云端的属性设置接口，通过驱动转化成设备私有协议的指令后，在设备端上执行这个指令。
三、接入
（1）数据标准
阿里云 ICA 联盟将物联网中的各类设备抽象成为标准的物模型，边缘计算支持开发者像搭积木式一样，快速完成一款设备的功能描述，我们也提供完全自定义的能力，创建设备的“属性”（Property）、“服务”（Service）、“事件”（Event），系统将自动为该设备生成一份JSON格式的物模型描述（Thing Specification Language,即TSL），用于实现设备之间的互联互通和智能分析。
数据接入首先有一个数据模型标准化转换的过程。由于在设备端的数据都是通过不同协议转化、存储与标准化的，在云端不能通过不同协议来完成，这样会增加工作量，所以阿里云提供了一种物模型的方式来把设备的数据进行标准化，从边缘端把设备的数据进行物模型的转换，然后在云端就可以通过物模型的调用方式进行应用。
任何应用与系统都可以通过同样的方式来调用设备的数据。
物模型包括多个不同维度的信息，如设备当前的状态、设备的详细信息、设备的属性与服务以及设备的事件。通过设备影子以及设备之间的互联物通，将设备的物模型与设备关联起来。
（2）设备接入
Link IoT Edge 提供 ModBus 和 OPC-UA 两种通用协议的接入，同时还提供WebSocket 的接口，也可以通过原始 API 的方式来提供给客户使用，客户也可以通过各种原始 API 来进行驱动程序的开发。
（3）设备调试
阿里云提供了设备影子的实时日志的调试，可以通过日志来判断算法的执行的过程或者是设备通信驱动执行的过程，同时也提供了从云到端的一体化的调试能力，还可以模拟设备和真实设备的分别处理，为客户提供快速的调试模板，提高了调试的效率。
（4）数据开放
当数据存储在云端之后，便提供了开放的 API 接口，可以查看设备的运行状态，也可以调用设备的能力来控制设备，同时可以查看设备的历史数据和实时数据。
其包括运行状态（设备上报的属性值，支持在控制台查看设备实时状态和历史数据，提供获取设备状态和历史数据的API接口。）、服务调用（云端下发到设备的控制指令，支持在控制台搜索设备的服务调用记录，提供设备属性设置、服务调用的API接口。）、事件管理（设备上报的各类事件，如信息、故障或告警类事件，支持在控制台管理设备的所有历史事件，提供事件订阅和查询的АPI接口。）。
四、计算
（1）函数计算
函数计算指的是用户可以用脚本语言的形式开发业务逻辑，令 Link IoT Edge 提供函数运算的框架，可以使用用户的业务逻辑来运行在边缘端。在这个模式中，为其提供了云端一体的开发环境，可以在云端开发函数计算的脚本代码，也可以用可视化编程的方式，提供了标准物模型控制的 SDK 和 API，这样可以通过一些简单的调用来访问设备的数据和控制设备。
IFTTT 是一种规则计算的形式，它是一种简单的规则计算，可以用可视化的形式来进行拖拽的方式或者通过选择的方式来生成一些业务逻辑，不需要额外的开发工作量。
（2）流数据分析
流数据分析主要是面向大量数据，用阿里云云端的流数据分析的能力来处理数据，其中会有可以预制的组件来提升开发效率，例如窗口应用可以在预定的时间内自动选出该时间段内窗口的最大值、最小值以及平均值。
在云端中则集成在 LA 产品中，可以通过 Seek 语句或者通过可视化编排的方式来生成流数据分析，然后将该流数据分析下发到边缘实例中，再通过此边缘实例执行流数据分析，在边缘端生成一个结果。边缘端可以运用此结果，也可以将此结果输出到边缘或云端的数据库之中。
（3）API 人工智能
在边缘中将会提供一个人工智能运用的框架，在云端通过训练生成一个设备模型，然后将此模型导入到本地的运算框架之中，本地可以通过此模型来预测设备的一些状态，从而进行对设备的控制，最终由设备端来执行对设备的控制指令。
五、应用
（1）家居全屋-函数计算
在未来酒店中，顾客在入住时会进行人脸的录入，录入在前台后就可以通过人脸进入到楼道的闸机或者进行开门等，而本地的操作则需要一个本地的边缘网关来承载，如果运用其他手段则会增加网络的延时性，而运用边缘网关则可以快速地响应本地数据的处理以及人脸识别，在此基础上则可以快速地打开门、闸机，也可以同步更新“天猫精灵”来实现对本地设备的控制，如打开空调、打开电视等功能。同时也可以设置一些运行规则，如什么时间段模拟什么场景、怎么操作等。
（2）工业生产-流数据分析
此场景中通过 Modbus 协议采集了工业生产的生产数据，通过边缘网关进行分析预测，得到本地的设备的损耗信息、提前预警。通过流式计算可以处理大量数据，在出现温度预警或其他的紧急情况下，本地边缘端可以通过自动控制逻辑来进行实时的响应，从而提高响应的效率。
（3）能源发电-PAI 智能
在风力发电效率提升的场景中，风力发电是一个有非常多的实时数据的场景。在这种场景下，对大型发电设备进行提前预警或发电效率的提升，它对最终的经济收益的影响是非常大的。
通过云端的 MaxCompute 功能将风机的数据从边缘端Modbus采集到之后导入到云端的 MaxCompute 功能之中，可以计算出风机的发电模型，通过优化风机的发电模型来得到控制的优化逻辑，提高优化效率，最终将模型导入到本地边缘网关之中，通过边缘网关根据模型来控制风机的曲线与控制逻辑，最终提高风机发电的效率。
