邊緣計算、物聯網與區塊鏈

持有BTM的相信最近都樂開了花。主網上線、礦池支援、交易所不斷增加等利好連番轟炸，幣價也連番上漲。

除此之外 ，我覺得有個資訊需要重點解讀，就是邊緣計算。這個概念與BTM人工智慧挖礦演算法Tensority息息相關。比原鏈CTO朗豫對邊緣計算有過闡述，他說：“邊緣計算所使用的晶片，一定會深入所有的終端裝置中。。。。。大家以後執行我們的全節點，可能不在PC機上，也可能不在伺服器上，而是在家裡各種各樣的路由器、攝象頭、手機這樣的AI裝置中。在這樣的情況下，比原就擁有了潛力非常巨大的市場，每個人都可以去參與，我們這個社群會變得越來越大。”

（悄悄告訴你，海康威視主打監控攝像頭，都在杭州哦。。。）

昨天另外一則訊息也引起了我的興趣：【深圳觸雲科技將推出“觸鏈邊緣計算生態”，推動邊緣計算應用在物聯網行業快速落地】該生態旨在推進邊緣計算應用在物聯網行業快速落地。“生態”是用區塊鏈技術的原生數字資產（貝貝）作獎勵，激勵使用者使用“礦盤”結合眾多智慧路由器等智慧節點去完成邊緣計算應用落地的任務，進而為邊緣計算在物聯網行業發展加速度。

那麼究竟什麼是邊緣計算，它又跟區塊鏈有什麼關係呢？本章將對此進行簡單介紹。

一 、邊緣計算與區塊鏈的關係

1 )邊緣計算是什麼？

邊緣計算是啥？網上的高手已經總結出來了（看懂了章魚，你就看懂了邊緣計算）。看下圖：

章魚擁有巨量的神經元，但有60%分佈在章魚的八條腿（腕足）上，腦部卻僅有40%。也就是說：

正兒八經的定義如下：邊緣計算(Edge computing )是一種在物理上靠近資料生成的位置處理資料的方法，邊緣計算是相對於雲計算而言的。

邊緣計算本質上是分散計算機服務並將它們更接近資料來源的過程。由於減少傳輸的資料量及其傳播距離，會大大降低延遲，並減少對頻寬的浪費。我們對周圍所發生的事件需要及時地做出響應，以獲得良好的使用者體驗（避開交通擁堵路段）或者避免災難（火災報警）。

2 ) 邊緣計算為什麼重要？

2.1 解決實時、互動性計算難題

既然邊緣計算相對雲計算而言，那麼雲計算當前的一些痛點就是邊緣計算的機會。

第一，邊緣計算的低延遲和互動性。雲計算有延遲，尤其是IoT產生的資料，上傳雲端計算，再返回裝置，時效性太差。應用場景如實時語音翻譯、無人駕駛等對實時性要求特別高。再舉個例子，假如煤氣洩漏，當IoT裝置收集到資料時，首先要做的是關閉煤氣閥門，而不是傳到雲端再去處理。這就是低延遲的重要性。

第二，可擴充套件性。雲計算滿足不了目前大規模爆發的物聯網資料計算需求。IoT聯網裝置和產生資料的增長量遠大於雲計算的增長。但邊緣節點可以迅速擴充。

第三，有許多資料可以本地計算，不需要雲計算。比如機器產生的資料、電錶資料、環境監測資料等資料並不需要雲端處理，在本地端或者邊緣端處理即可。可避免頻寬的浪費。再如海上鑽井平臺，只需要將監控有問題的資料傳給伺服器即可。

邊緣計算需要用到邊緣節點。邊緣節點離終端更近，承擔資料的儲存、計算和加密工作，完成實時、互動性的計算任務。

2.2 邊緣計算發展到什麼程度了？

邊緣計算對雲計算有衝擊也有補充。雲計算巨頭和裝置巨頭都有佈局。

雲計算三巨頭：阿里雲、亞馬遜的AWS、微軟的AZURE都在邊緣計算上進行了戰略佈局。

表1 2017年雲計算三巨頭髮布的邊緣計算產品

裝置巨頭思科、華為、戴爾等裝置巨頭也在積極佈局邊緣計算。

16年底，華為、英特爾、ARM、中科院瀋陽自動化研究所、中國資訊通訊研究院、軟通動力六家單位就聯合發起成立了邊緣計算產業聯盟（ECC）；戴爾EMC的微模組資料中心（MicroModule Data Centers）建立邊緣節點，具備本地計算、儲存和聯網功能，能快速處理附近資料，而無需將資料返回資料中心和雲服務商。

3 )邊緣計算與區塊鏈相關嗎？

你看過《白晝追兇》沒？裡面胖子駭客黑監控是分分鐘啊。你可能說電視不足信。好吧！那你看過前段時間辣眼睛的360水滴攝像頭拍的情趣酒店影片麼？什麼？你有種子？趕緊發給我！

說這麼多都只為一句話：

攝像頭所代表的IoT裝置安全性差啊。邊緣計算裝置由於數量眾多，位置分佈比較分散且環境十分複雜，很多裝置內部是計算能力較弱的嵌入式晶片系統，很難實現自我安全保護，很容易成為駭客的接入點。

那麼怎麼辦？

二、邊緣計算為什麼需要區塊鏈

1 ）以人臉識別技術為例強調邊緣計算的安全性

愛國主旋律記錄片《大國重器》播出了天網工程的人臉識別技術。在《贏在網際網路中》，介紹了我國杭州市（又是杭州，杭州真的很火）率先使用中國天網的人臉識別技術，使用上萬個攝像頭，透過人臉庫檢索系統對檢測到的面部影象進行身份認證，依次比對，在短短4秒鐘就搜尋到了走失老人。

紀錄片中老人從走失到找到總共耗時4小時，活動範圍5KM。這在個範圍內，居住10萬人，涉及上千個高畫質攝像頭。假設高畫質攝像頭為100萬畫素，那麼1小時產生資料1G，1000個攝像頭4小時產生4T資料。如果採用雲計算，那麼對10萬人的面部資料進行每一幀的對比，4T的資料還是要花很長時間的。

但邊緣計算的使用，即強化攝像頭終端的運算處理能力，可讓其所搭載的人臉識別功能不再依賴雲端伺服器，避免耗費時間上傳影象，節省了大量頻寬資源。而且透過在本地裝置上直接完成臉部辨識，進而讓識別過程縮短至1。5秒內。

同志們，我們真的是生活在一個“安全”的天網之下啊。千萬不要作奸犯科。當然這個天網掌握在警察叔叔手中，要是掌握在壞人手中呢？

2 ）邊緣計算安全體系與區塊鏈技術

我們來看下邊緣計算的安全體系，包括資料安全、身份認證、隱私保護、訪問控制。

資料安全。 資料的主要內容包括資料保密性與安全共享、完整性審計和可搜尋加密。終端產生的資料儲存在第三方，造成資料的所有權和使用權分離。資料丟失、資料洩露、非法資料操作（複製、釋出、傳播）等問題頻發，資料安全無法保證。

Facebook的隱私洩露炒的沸沸揚揚，解決方案自然是使用區塊鏈技術對資料進行加密確權，只有授權後才能使用。區塊鏈的儲存網路，也保證了資料的完整性，比如IPFS。

身份認證。 下圖是一張移動手機邊緣計算區塊鏈網路圖，在接近資料端，有區塊鏈的私有網路，可視為單一域。在邊緣節點有WIFI和WLAN等邊緣計算裝置，對於私有區塊鏈網路而言又是跨域網路。

由於百萬級IoT終端集中上線、集中認證，傳統的集中式認證機制無法實現，所以，去中心化的分散式認證機制，或區塊鏈技術邊緣計算安全方面進行探索的。使用區塊鏈技術，每個裝置可以生成自己唯一的基於公共金鑰的地址（雜湊元素值）， 從而能夠和其他終端進行加密訊息的收發。

隱私保護。 主要內容包括資料隱私保護、位置隱私保護和身份隱私保護。

如何在保護個人隱私的情況下，最大化的獲得資料的價值？幸好我們有零知識證明，它既是最基礎的數學，又能在資料市場裡面保護個人的隱私，也能夠做出合理的統計性計算。它能夠向你證明我的資料是非常有價值的，但是又不告訴你真正隱私的資料在哪。（零知識證明是指，證明者能夠在不向驗證者提供任何有用的資訊的情況下，使驗證者相信某個論斷是正確的。）

訪問控制。傳統的訪問控制方案大多假設使用者和功能實體在同一信任域中，並不適用於邊緣計算中基於多信任域的授權基礎架構。因此，邊緣計算中的訪問控制系統在原則上應適用於不同信任域之間的多實體訪問許可權控制，同時還應考慮地理位置和資源所有權等各種因素。

邊緣計算有四個領域：裝置域（感知與控制層）、網路域（連線和網路層）、資料域（儲存和服務層）、應用域（業務和智慧層）。這四個“層域”就是邊緣計算的計算物件。對於各層級獨有的業務，只需在對應層級獨立部署針對性的計算能力。圖 區塊鏈分散式層級控制系統

在邊緣計算模型中，需要計算接近資料。但是，在某些使用情況下，需要為更復雜的演算法提供更高的級別，需要對分散式控制系統的運營進行戰略決策，並且該部分被提議在區塊鏈上執行，透過智慧合約在所有網路節點上實現的，這些合約是儲存集合程式，只是等待事件發生才能執行。

三、聊聊CDN，這裡已經有了邊緣計算+區塊鏈的專案，也有一些新的變化

1）CDN是啥

CDN（Content DeliveryNetwork）即內容分發網路，說白了就是讓我們上網速度變得更快的技術。其基本思路是依靠部署在各地的邊緣伺服器，儘可能避開網際網路上有可能影響資料傳輸速度和穩定性的瓶頸和環節，使內容傳輸的更快、更穩定。實現上，在網路上佈置儘可能多的帶有內容伺服器的節點，我們訪問一個內容時，可以訪問就近的伺服器，這樣會縮短響應時間，提高網路速度。

2)CDN與區塊鏈

CDN分傳統CDN、雲CDN和共享型CDN。傳統CDN和雲服務商都是骨幹網架構，擴建資料中心和機房節點數量成本較高，因此CDN提速能力有限。共享CDN就是可以把個人閒置不用的電腦儲存空間與網路頻寬共享出去，達到改善網路速度和利用閒置資源的目的。

共享CDN的分散式節點類似區塊鏈的分散式網路，吸引了一些CDN商家加入挖礦場景。像迅雷的玩客雲、流量礦石的流量寶盒等。透過把普通使用者的閒置頻寬與上網裝置（如 PC、路由、手機等智慧裝置）變成 CDN 網路中的節點，使得節點數量無限增多。這樣不僅提供者可以獲得Token，也可以使得 CDN 的成本更加低廉廉。

3 )CDN再出發——邊緣計算

3.1CDN節點搖身變為CDN智慧節點

下一代CDN將從以傳輸服務為主轉變為倚重邊緣計算，以計算能力替換傳輸能力，計算能力包括諸如終端能力適配和邊緣轉碼等。經改造的CDN節點可升級為具備儲存、計算、傳輸、安全功能雲計算節點，形成處理高頻、高互動的海量資料的能力。

3.2 網宿科技邊緣計算分發彈幕的案例

影片直播已逐步成為一種流行的網際網路應用，前景廣闊。全國有近八成的直播網站使用了網宿科技提供的CDN加速服務。針對流媒體直播業務，網宿科技將邊緣計算技術應用到直播解決方案中。

直播彈幕兩大難題：高併發之痛+實時分發之難

下圖是知名主播直播時的彈幕，百萬粉絲全部線上、千萬彈幕同時併發的效果圖，結果就是卡、卡、卡。另外主播與玩家互動的實時互動訊息屬於高併發的動態小資料，對網路實時動態傳輸能力要求很高，在直播中常常因為網路波動等因素導致延遲、丟包。

網宿基於邊緣計算的方式，採用APPA訊息分發解決方案成功研發出邊緣彈幕分發技術，所有的彈幕在網宿平臺上直接進行分發，不用再回源，解救了直播平臺彈幕壓力大的一大痛點。

當前高畫質影片、VR＼AR、大資料、物聯網、人工智慧的發展，傳輸需求劇增，僅透過集中式大型雲計算中心，很難承擔所有資料的儲存、計算及互動，將給網路頻寬帶來極大壓力，這要求CDN必須從傳統的以快取業務為中心的IO密集型系統演化為邊緣計算系統，構架內容計算網路，以解決未來物聯網帶來的連線挑戰，在這一過程中，CDN行業也必將完成二次迭代。

4 ) 關於直播平臺的一個設想

還是要再來看一遍這則新聞：

【深圳觸雲科技將推出“觸鏈邊緣計算生態”，推動邊緣計算應用在物聯網行業快速落地】該生態旨在推進邊緣計算應用在物聯網行業快速落地。“生態”是用區塊鏈技術的原生數字資產（貝貝）作獎勵，激勵使用者使用“礦盤”結合眾多智慧路由器等智慧節點去完成邊緣計算應用落地的任務，進而為邊緣計算在物聯網行業發展加速度。

假如礦盤和智慧路由器就是CDN邊緣計算節點，場景就用在影片直播上，再加入直播TOKEN，那麼會不會打造成一個去中心化的直播平臺呢？

在這個系統中：

專案方生產智慧硬體並開發平臺；

礦工購入智慧硬體作為邊緣節點，提供邊緣計算服務（頻寬這一塊簡直就是燒錢，沒有大的投入，平臺打造不起來，因此適合採用挖礦機制調動民間力量）；

主播生產內容賺取TOKEN；

粉絲觀看內容並使用TOKEN打賞，發掘優秀直播內容或者獲得主播互動的粉絲都可以獲得TOKEN獎勵。

貌似已經有了這樣的專案，叫YOULIVE，然鵝他的CDN還停留在內容分發階段。有感興趣的可以研究下。

四 、IPFS挖礦，談談我對未來IPFS挖礦行業的判斷。

IPFS挖礦

嚴格來講應該是Filecoin的挖礦。在《IPFS×國脈科技研究院技術分享會》上董天一老師講過Filecoin挖礦必備三要素是：網路、硬碟、硬體（礦機）。挖礦效率與頻寬和區域位置都有關，客戶優先向高網速和低延遲的節點下單，資料優先儲存在離客戶近的地方。

如果你認真讀過前面三篇文章，一定會有所反應：

Filecoin提供的服務不就是與CDN相似嘛。

這就非常有趣了。個人挖能挖過CDN節點嗎？雖然IPFS希望更多的人來參與挖Filecoin，但是挖礦巨大利益，一定會促使逐利的礦工想辦法挖的更快更好。鑑於此，我們可以大膽的預測一下，即便是硬碟挖礦，未來也一定會走向算力集中的老路。這次的算力集中更高階一些，不是在硬碟上突破，而是使用更高階的帶有邊緣計算能力的CDN智慧節點進行大規模算力集中。

在內容挖礦領域我一直認為會誕生一家類似位元大陸的公司。即便不誕生新的，也會吸引現有的CDN巨頭湧入。我認為突破點極有可能在邊緣計算裝置晶片上。透過加入邊緣計算功能的晶片，在檢索還未發生之時，就已經預測到區域內客戶的檢索需求，這必然能做到低延遲。這並非不可能，想想每天使用今日頭條的你，所獲得的推送新聞是不是基本上都是你想要的？而在下一代網際網路IPFS上，你喜歡做的事情同樣可以用AI計算出來。

挖礦為何算力總是會集中？

算力集中已經不是什麼新鮮事了。你帶著鐵鍬來挖礦，別人開著挖掘機來挖。當然是別人挖的又好又快，淘汰你是分分鐘的事。

這個事情如果按照我設想的發展，未來的批評聲肯定不會斷，就像總有人詬病BTC的幾大礦池控制大部分算力一樣，也像大家批評EOS的21個節點一樣。效率的提高必然會導致公平下降。

這好像是技術發展的規律。遙想中本聰對BTC挖礦的設計，一CPU一票。不過事情並沒有按照他設想的發展。挖礦從CPU到GPU再到ASIC，算力越來越集中，這些大家都比較熟知了。

昨天比較火的文章《比壟斷還可怕的科技寡頭》談的就是科技壟斷的弊端。區塊鏈儘管提供了一種解決方案，但是在某些區域性機制設計上，比如使用諸如POW、POS等演算法達成共識上（俗稱挖礦），並沒有做的非常完美。

即便如此，我認為

新的節點集中模式還是比舊的伺服器模式要好

成千上萬的CDN智慧節點，比起目前的HTTP協議的客戶端和伺服器模式，共享和效率的提高是不言而喻的。借用董天一老師的話作為本篇的結束語吧：

世界發展的規律告訴我們，凡是符合“共享的，提升效率的”一定是未來的趨勢。IPFS和Filecoin的誕生極大提高了我們資料儲存的共享，這就是價值。

最佳化全球儲存：由IPFS網路提供冗餘和備份，極大節約儲存空間。

最佳化全球網路：疏通了網路，能夠節省60%的頻寬，即增加60%的資料儲存量。

資源的最佳化配置：IPFS從根本上提升人類的效率。是真正的共享經濟。