【新时代】当家居步入物联网新时代：如何将机器学习引入边缘计算？

    当家居步入物联网新时代：如何将机器学习引入边缘计算？

自2006年云计算正式在科技世界中展露头角，近13年的迅猛发展，2019年云计算市场早已不同以往。

回顾昨日，2018年风口浪尖上的云计算，“人人说云，事事上云”，各大中型企业到初创企业纷纷把不同类型的应用服务迁移到云上，寻找上云最佳途径。

再看今朝，ai、物联网、5g等新兴技术的发展落地，不断拓宽着云计算的实践边界与应用空间。

与云计算互补：ai推动边缘计算应运而生从云计算对传统it架构的颠覆性变革，到ai构建模型与算法的智能世界，再到万物互联的iot悄然崛起，云计算以排山倒海之势拉动着it产业链的发展，而人工智能和物联网也一直都是社会普遍关注的焦点话题。

值得注意的是，近两年，与我们生活息息相关的智能服务随处可见，但其底层的ai技术或者说机器学习技术却已拥有着超过50年的悠久历史。

2006年云计算的诞生，预示着人工智能拐点的到来，数据量越来越大，计算能力越来越强，过去不实用的ai技术到了2006年也都逐步进入实用阶段，可以说，是云计算让ai技术更加接近企业与消费者，并不断利用ai技术驱动着产业变革。

技术发展总是相互贯通的，随着数十亿的智能设备在住房、工厂、医院、汽车等地普及开来，物联网技术的兴起必然是这个时代的又一场革命。

事实上，要想确保iot应用程序能够快速响应本地事件，则必须以非常低的延迟获得推理结果，但这时如果把数据发送至云端，再等待云端的推理决策，这个过程就很难满足一些业务场景的需求。

以格兰仕的智慧家居数字化转型为例，自1978年9月28日创立以来，格兰仕历经多次转型，从轻纺明星企业，到微波炉“黄金品牌”，再到综合性白色家电集团，成为中国家电产业的龙头企业之一。

用户首先可将训练数据上传至存储桶中，并选择sagemaker提供的现有算法生成训练模型，该模型以压缩zip文件的形式被复制到另一amazons3存储桶内。

其中，在iotgreengrass上运行推理过程所收集到的数据可发送回sagemaker，进行就地标记，并用于不断提高机器学习模型的质量。

在边缘端，这些机器学习模型作为一个serverless函数部署，该函数则由应用程序直接调用（图中2和6）。

在每个边缘位置，由于faas中的部署单元为一个函数，因此它比推送到虚拟机或容器要更高效得多，而且一旦有新的机器学习模型在云端产生时，都会为其分配一个新版本，并将其同步到边缘端去运行（图中2，3之间的交互）。

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