边缘计算的两种处理机制介绍

边缘计算在2017年、2018年被炒作的很热，进入2019年感觉边缘计算的热度有所下降。边缘计算在物联网的框架中非常重要、也非常复杂，边缘计算的完善需要不断探索、不断验证。

在2016年初，就意识到边缘计算的重要性，借鉴生物学的经验，对边缘计算进行了深度思考后，做了很多类比。

但最先发表的类比是：将手指碰到火，手指缩回的处理的方式，可以类比物联网在边缘计算的处理方式。

这个类比被一个比较有影响力的媒体引用，并没有注明借鉴我的观点，经过沟通后，这个媒体将边缘计算的比喻改为用人处理“眉毛着火”的机制，是边缘计算的处理方式。

本文通过讨论眉毛着火与手指遇火，处理方式的不同，来讨论边缘计算的两种实现方式。

眉毛着火与手指遇火的处理方式是不同的。

人的眉毛着火，人处理的机制是什么呢？如果眉毛着火，人是通过挤眉弄眼这样动用眉毛周边的肌肉群来处理，还是用手等灵活的器官帮忙扑火？

眉毛周边的肌肉，在眉毛着火之后，是会有反应，但仅是受痛后的收缩，而不会有灭火的效果。眉毛着火之后，最快的是借助手臂的辅助，利用外力将眉毛的火扑灭。眉毛与手属于不同的脊神经反映群，眉毛着火引起手的反应，必须经过大脑来协同。流程是：眉毛着火反馈到大脑，大脑指挥手处理。

类比与物联网的处理：设备遇到紧急情况，反馈到云计算中心，云计算中心调用其他设备处理。

这种处理方式还是云计算中心为主的控制方式。

手指遇火的处理机制：手指遇火，手指感到疼痛后，手指附近肌肉立即收缩。之后大脑才感觉到疼痛。

物联网的类似处理：设备遇到紧急情况，直接用边缘测的逻辑处理后，上报到云计算中心。

不过说眉毛着火，就不是边缘计算机制也不严谨。眉毛着火也有一种情况是边缘计算的处理机制：就是一个人，天天眉毛都着火，第一天着火，经过大脑控制手来把问题解决了；第二天眉毛又着火，又经过大脑控制手把问题解决了；经过了很多次之后，这个人的大脑就认为，眉毛着火这件事是常态，以后不需要大脑处理，直接将处理的权力交给了脊神经。从此以后，眉毛再着火，就不经过大脑处理，而手直接通过脊神经控制，直接处理。

手指碰到火的模式，属于人低级神经处理系统的非条件反射，这个处理机制是已经存在的。

眉毛着火的模式，正常情况下必须经过高级神经处理的。但如果某些人一定要用眉毛着火来类比边缘计算，那么可以想象这个人经常眉毛着火，最后形成了条件反射，条件反射就不需要通过高级神经处理，属于边缘计算处理机制。

边缘计算的两种机制

类比于生物的非条件反射和条件反射，边缘计算有两种处理机制：

1、固定逻辑的处理方式；

2、人工智能的处理方式。

人的手指遇到火的处理机制，是人在进化过程中，不断进化出来的固有规律：在遇到疼痛时，附近肌肉会收缩。这个反馈在绝大多数的情况下，对人而言是可以避免伤害的。这样就把这个机制固化下来。是固定逻辑的处理方式。

人有很多时候学习的很多处理经验是会固定在低级神经系统。比如我们上学的时候学的广播体操，在学习广播体操的时候，我们是需要动脑去学习，去记忆体操每一节的动作。在学会体操之后，我们每天上学都做一遍操，久而久之，我们做操的时候，就不用动脑筋，到了那个动作的时候，自然而然就能够记住。

这种模式就是人工智能的处理模式：很多处理的决策机制在云计算中心，边缘测的人工智能技术，学习云计算处理的模式，发现每一次云计算的处理模式都是类似的时候，就将决定权下放到边缘测。这种处理模式就是人工智能的处理模式。

未来边缘计算的发展需要循序渐进

物联网技术是经过实践逐步完善的。边缘计算的发展也需要逐步完善。虽然边缘计算未来会复杂，但在实践中，需要根据需求逐步发展功能。

有一些应用，理论已经非常完善，处理逻辑非常清晰，这样的应用，在边缘测处理机制，可以通过写程序的模式固定。

而有一些应用，没有理论支撑，需要通过实践逐步摸索处理机制，这就需要借助云计算的大数据，通过人工智能不断学习处理机制，这个时候就需要人工智能的技术，逐步学习处理机制，逐步由云计算处理，过渡到边缘处理。

边缘计算的发展，首先以解决难题开始切入。当完善之后，要支持不同的模式。