在最近舉辦的connect();大會上，微軟發布了乙個名為iot edge的新版iot閘道器軟體開發包（sdk），該技術可為物聯網場景提供邊緣計算能力。
\\ 作為裝置訊息處理和發布工作的一部分，iot edge可通過「模組」提供執行單元，藉此對現有sdk進行擴充套件，使得這一處理過程支援容器的執行，並可同時相容適用於docker的linux和windows容器。
iot edge為原有sdk新增了下列功能：\\
ai toolkit包含一系列指令碼、**和教程，可以幫助使用者理解如何在邊緣位置應用機器學習能力。azure流分析可供使用者使用與雲端解決方案完全相同的sql語言，而azure函式可幫助開發者將azure函式開發流程不加改動，直接以容器的方式部署到iot edge。通過讓每個模組的開發流程與雲端版本保持相容，藉此實現**和解決方案的重用。
\\ 使用者可以通過多種語言建立自定義的iot edge模組，目前可支援c#、c和python，但隨後將支援更多語言，這一過程中可通過visual studio code開發、除錯和部署**，並通過容器部署到邊緣位置。
\\ 在裝置方面，這個iot解決方案可訪問裝置孿生（device twin）, 即amazon在aws iot core中所謂的裝置影子（device shadow），其中儲存了裝置的最新配置資訊。在iot edge中，微軟通過模組孿生對這一概念進行了擴充套件，藉此在邊緣裝置上的處理流程中提供與雲端模組相同樣式的配置。通過這種方式即可在常規生命週期管理過程中有需要的時候更新並重新配置網邊緣裝置或閘道器。
\\ iot edge的配置和容器可通過microsoft azure iot中心部署，並可沿用相同的安全流程。
\\ 很多物聯網場景可通過邊緣計算獲益，例如可通過影象處理能力檢測生產過程中的瑕疵，可預先將感測器資料彙總在一起隨後傳送到雲端，或通過機器學習演算法在邊緣位置獲得智慧型處理能力。
\\ 對於延遲或頻寬有較高要求的場合，或在無法提供可靠網際網路連線的情況下直接在本地處理並提供警報和預警時，這一能力尤為實用。
\\ 之前的內部預覽版iot edge已經被很多客戶採用。在此次發布過程中，schneider electric公司分析應用程式架構師matt boujonnier說：
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\\\azure iot edge可以幫助我們以更簡單的方式打包並部署機器學習應用程式。以前機器學習功能只能在雲端執行，因此很多物聯網場景根本無法使用，因為有時候我們需要在盡可能接近事件**的位置執行應用程式。現在我們可以根據需要，靈活地在雲端或邊緣位置執行。
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iot edge支援在x64或arm架構的硬體上執行，藉此微軟也具備了與諸如aws greengrass、ibm watson edge analytics以及sap leonardo iot edge類似的邊緣計算解決方案。
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微軟發布公開預覽版IoT Edge
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