微軟Build 2017大會，納德拉表示，在計算力的飛速發展中，微軟要做的就是將計算的能力賦權給普通用戶，讓技術為更多用戶所用，讓計算機視覺、文本理解等技術變得更加普惠（inclusive），同時構建對技術的信任。這也是微軟“雲優先，移動優先”戰略的出發點。納德拉稱，微軟預見到了一個新的世界，它是智能雲（Intelligent Cloud）與智能邊緣（Intelligent Edge）的世界，它會改變所有的事。
這種改變會帶來兩個變化。
- 一是用戶體驗與交互上的變化，同樣的體驗會普及到各設備中，就像個人助理小娜，可以在所有設備上運行，無論是PC、手機、汽車。
- 二是計算能力要到邊緣去，因為物聯網終端數據越來越多，會要求更多的計算能力下沉，這也意味着更加分布式的AI（distributed AI）和分布式的計算（distributed computing）。
為此，微軟在Build大會上發布了Azure IoT Edge服務，一個為物聯網准備的雲服務。它會有各傳感器和小型計算設備追蹤工業場景中的數據，然后由微軟的雲和AI工具分析。Azure IoT Edge可以在本地計算設備上進行計算，節省時間。它同時也是跨平台的，支持Linux和Windows。
Azure IoT Edge 是基於邊緣智能計算，將雲功能提供到邊緣設備的，一種混合雲和邊緣設備的物聯網解決方案。用戶可以根據自己的業務邏輯自定義創建物聯網（IoT）應用，在邊緣設備本地完成數據處理任務，同時享受大規模雲平台的配置、部署和管理功能。即便在離線或間歇性連接狀態下，邊緣設備也可實現人工智能和高級分析，簡化開發，並降低物聯網解決方案成本。
Azure ACS: Manage Azure Container Services (https://docs.microsoft.com/en-us/cli/azure/acs?view=azure-cli-latest)
傳統的物聯網：智在數據中心，不在邊緣設備
目前主流的物聯網技術，基本遵循這樣的思路——邊緣設備采集到數據之后，發送給數據中心進行運算處理分析，然后由數據中心下發操作指令，由邊緣設備執行。即便所有設備都在同一地區甚至同一建築內，都必須要和遠在十萬八千里的數據中心通信，才能實現用戶請求。這些采集到的大量的原始數據，都需傳輸至數據中心進行分析處理，對網絡帶寬和存儲容量要求很高，同時給數據中心帶來了不小的處理負荷。因此容易出現延遲，或網絡不穩定等引起的系統不可用的情形。
這種模式下，邊緣設備只具備簡單的數據采集、傳輸、最終指令執行等功能，整個物聯網的智能程度完全取決於數據中心。一旦邊緣設備與數據中心的網絡通信中斷，整個物聯網系統就可能無法使用。這和真正的“智能”還有不小的距離。
智能邊緣計算：讓所有邊緣設備隨處皆智能
智能邊緣計算提出了一種新模式：利用雲（Cloud），大規模進行安全配置、部署和管理邊緣設備，並根據邊緣設備類型和場景進行智能分配，讓物聯網的每個邊緣設備都具備數據采集、分析計算、通信、以及最重要的智能，實現智能在雲和邊緣設備間的流動。
例如，在一個監控溫度的物聯網系統中，通過雲和智能邊緣計算，邊緣傳感器不再需要持續不斷向數據中心傳輸讀取的溫度數據，而是可以自主判斷溫度情況，只將重大讀數變化的情況傳輸給數據中心，等待反饋，再決定具體如何操作。此外，邊緣設備還能獲得更進一步的智能。當溫度突變，邊緣設備無需聯系數據中心，可直接作出判斷並進行適當操作，即便網絡暫時中斷也不受影響。
在這種模式下，邊緣設備憑借自身的運算和處理能力可直接就近處理絕大部分物聯網任務，不僅降低了數據中心工作負擔，還提升了邊緣設備對不同狀態做出響應的准確度和效率。智能邊緣計算讓邊緣設備真正變得智能起來！
參考：