主页（http://www.cnwulian.net）：流动计算与机器学习将全面释放物联网潜能
其中一个关键是云架构的利用，而不是继续构建客户定制的嵌入式解决方案。要做到这一点并不容易，而更大的挑战在于如何有效地做到这一点，同时保持关键基础设施所必须达到的系统完整性、性能和确定性。
一段时期以来，嵌入式系统开发人员已经在左右横向坐标轴上实现了工作负载的综合化。他们已经能够实现嵌入式虚拟化技术在联合制系统中的综合运用，从而降低了整体成本。下一个挑战就是，如何实现纵向上下坐标上（边缘、雾和云之间）实现工作负载的和协调和综合。
以软件定义推动商业模式转型
流动计算
计算资源究竟应该部署在整个物联网的哪些部位，这是一个十分重要的议题。计算能力在过去的四十年中一直在集中式于分布式之间摇摆，而最新的趋势是云计算——这也是一种集中化的方法。市场上有一种观念，认为我们正在回到分布式计算模式，但我不认为这种情况必然会发生。是的，我们需要把更多的计算能力部署到网络边缘，但为了充分发挥物联网的应有潜力，真正需要实现的是流动计算（Fluid Computing）。
风河公司一直专注于帮助客户应对计算资源方面的挑战，努力实现物联网的愿景，同时也关注着未来市场将会创造出的商业模式。随着我们在物联网完整体系上的加速推进，必须考虑到实质上的商业模式转型。推动云计算和电信数据中心向软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的转型，这已经对传统设备供应商的商业模式产生了深远的影响。他们以往的盈利策略都是与专用解决方案紧紧捆绑在一起的。
让计算能力在边缘、雾和云之间流动起来
我们风河公司一直在与客户一起规划他们的未来，并向他们展示如何接受流动计算的概念并加以扩展，目标就是在物联网的边缘、雾和云之间实现工作负载的最佳均衡。创建一个拓扑结构，允许企业以流动的方式使用任何层次的计算资源，这样就可以按照需要将工作负载部署到最佳的计算资源之上。
大多数企业机构都把物联网看作是由多个阶段构成的整体。大致的思路都是先把设备连接起来，然后使它们智能化，最后使它们自主化。例如，自动驾驶汽车就是典型的自主化。早期人们首先关注的是把各种设备通过网络互连起来。但是，当你注意到它是一个整体系统之后，就会发现其背后所潜藏的其他组成部分，也就是更多的技术需求和业务需求。
流动计算与机器学习将全面释放物联网潜能
2018-03-08 来源：中国信息产业网 作者：Jim Douglas，风河总裁
为了让物联网充分发挥其潜力，系统需要能够以流动为基础来获取和使用计算资源。在云端，企业级的虚拟化能力推动了弹性计算，于是企业可以让应用软件运行在任何可利用的计算资源之上，而不论这些资源位于何处。
关键词：
网络化、智能化、自主化
目前的现状是，所有这些组成部分都还不那么成熟，甚至还有些技术尚未找到适当的方式，使其能够有效地支持物联网愿景中的智能化和自主化的需求。例如，计算资源的布局方法就是一个值得讨论的方面。
物联网（IoT)最初是脱胎于机对机（M2M）技术，如今不仅已被各行各业的企业机构列为头等大事，而且已经好几年了。尽管如此，这个概念距离达到成熟期还有很长的路要走。这条道路将技术、经济和社会等诸多因素汇聚起来，共同创造新的数字化舞台，服务于我们的生活、工作和娱乐。这是一个长远的愿景，我们目前仅仅只是走在旅程的起步阶段。
最终，这将创造一种环境，其中的计算资源可以满足各种应用需求，并且实现资源利用效率的最大化。然而，这是很复杂的工程，对于许多人来说，它代表了一个全新的IT愿景。
