边缘计算：IoT 云计算的一线希望

是的。900 MHz 版本的 Digi XBee® 3 已列入未来发布的路线图中。 将在未来发布。

保持在线的有效范围为 30-1200 秒，默认值为 1200 秒。使用最大值 1200 可以最大限度地减少 ping 次数，并将数据使用量保持在最低水平。您的设备会定期发送数据吗？如果是，您可以将 "保持在线 "设置为略高于该周期，以有效消除 "保持在线"。如果该周期超过 1.5 * 1200 = 1800 秒，那么您必须考虑介于两者之间的时间。如果没有收到 ping 或发布，代理将在 Keep Alive 的 1.5 倍时终止连接。

在保持连接所需的 ping 次数与您能承受的数据使用量之间需要权衡。我很想听听您的经验。

您应该可以这样做，但这可能需要一些定制编程，以便将数据移动到存储设备上。当然，Digi WDS 可以为您提供定制方案所需的开发支持。在更简单的应用中，XBee 3 蜂窝（LTE Cat-1 或 Cat-M/NB-IoT ）无线电可作为本地传感器和 Zigbee/DigiMesh 无线电的网关。网关功能可用 MicroPython 实现。网络协议的选择通常取决于应用的需要。我们在开发这些解决方案方面拥有丰富的专业知识，非常乐意与您进一步讨论。

这听起来像是 Digi 销售人员的问题。假设连接器是兼容的（否则一根简单的电缆就可以解决这个问题），我认为 WVA 与 Android 演示应用程序（或定制版本）结合使用，应该可以提供总线监控功能。市面上还有其他专门用于此类总线监控的 COTS 硬件加密狗和软件包。我自己就拥有几个。

以下是联系我们的链接：www.digi.com/contactWDS

我们不断看到客户对功能更强的网关的需求。客户对 ML（机器学习）的需求也越来越多。与 i.MX6 版本相比，Digi ConnectCore® 8X SOM 和 SBC 的计算能力更强，因此我们使用得更多。

对于更简单的应用，有一些新型/小型/廉价的微控制器即将面世，它们内置了对人工智能/移动语言应用的支持。如果与适当的无线电配对，这些微控制器可用作 "智能边缘网关"。Digi WDS 可根据具体情况开发此类定制网关。

这一概念已经存在了一段时间，但随着一个新的市场友好型名称的出现，它正受到越来越多的关注。其基本概念是在远程端和云端维护各个项目的副本，如配置、设备状态、健康状况、指令状态等。更高级的版本包括云孪生能够模拟和预测远程孪生的行为。这个主题可以作为未来的网络研讨会主题。

Digi SOM 和 SBC 基于 Linux。在单个设备内存允许的范围内，可以使用适用于该环境的应用程序或第三方软件包。

Digi XBee 3 设备可以运行 MicroPython 应用程序，Digi 为此提供了相关库（请参阅Digi XBee MicroPython Github 库）。此外，普通 Python 库在许多情况下也可以移植到 MicroPython 上。

我们倾向于将 sub-GHz 无线电设备用于远距离边缘传感器。Digi 有多种型号可供选择：Digi XBee-PRO 900HP 和Digi XBee SX 900 的两个版本。

• 20mW XBee SX 无线电模块配备高增益天线，最大 LOS 距离为 9 英里。
• 1 瓦 XBee SX 无线电模块的额定最大距离为 65 英里（LOS）。
• Digi XBee-PRO 900HP 配有高增益天线，额定最大传输距离为 28 英里。

所有 XBee 无线电设备均可配置为多种模拟/数字、输入/输出和串行通信应用，无需任何编码。至于 MicroPython，它已列入 900 MHz 无线电设备的路线图。以下是两者的链接：

• Digi XBee 专业 900 马力
• Digi XBee SX 900

我们认为这是指网关。Digi 有几款网关产品支持将 Zigbee 作为本地射频介质，并使用 4G 蜂窝网络作为回程。在这种情况下，网关将充当 Zigbee 网络协调器。这些设备可配置不同的固件，以支持 DigiMesh 或基本 802.15.4 协议。

对于IoT 应用程序来说，两者都是不错的选择。两者的主要区别在于带宽和移动性。Cat-M 拥有完整的 LTE 信令，可支持移动应用。Cat-M 还可支持语音。NB-IoT 适用于停车计时器、公用事业等固定应用。NB-IoT 具有更高的链路预算，因此比其他蜂窝类别更能穿透建筑物。NB-IoT 最适用于数据量较小、数据报告不频繁的应用，只需一小块电池即可运行数年。

对于正在决定使用哪种服务类型的客户，我们通常建议使用Digi XBee LTE-M/NB-IoT 模块，该模块本机支持两种协议。该模块可根据需要通过应用软件配置为任一协议。如有需要，Digi WDS 可提供进一步的建议和/或编程支持。

显然，微控制器的能力和资源将限制可支持的人工智能类型。尽管如此，仍有现成的推理引擎可用于裸机或 RTOS 环境以及应用处理器和 GPU。

对于更简单的应用，有一些新型/小型/低成本的微控制器即将面世，它们内置了对人工智能/ML 应用的支持。这些设备可能适合许多监控应用。