邊緣計(jì)算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供zui近端服務(wù)。其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，滿足行業(yè)在實(shí)時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。邊緣計(jì)算處于物理實(shí)體和工業(yè)連接之間，或處于物理實(shí)體的頂端。而云端計(jì)算，仍然可以訪問邊緣計(jì)算的歷史數(shù)據(jù)。
邊緣計(jì)算并非是一個新鮮詞。作為一家內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN和云服務(wù)的提供商AKAMAI，早在2003年就與IBM合作“邊緣計(jì)算”。作為世界上zui大的分布式計(jì)算服務(wù)商之一，當(dāng)時它承擔(dān)了15-30%的網(wǎng)絡(luò)流量。在其一份內(nèi)部研究項(xiàng)目中即提出“邊緣計(jì)算”的目的和解決問題，并通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基于邊緣Edge的服務(wù)。
對物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計(jì)算技術(shù)取得突破，意味著許多控制將通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)而無需交由云端，處理過程將在本地邊緣計(jì)算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕云端的負(fù)荷。由于更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應(yīng)，將需求在邊緣端解決。
一、技術(shù)架構(gòu)
在中國，邊緣計(jì)算聯(lián)盟ECC正在努力推動三種技術(shù)的融合，也就是OICT的融合(運(yùn)營Operational、信息Information、通訊CommunicationTechnology)。而其計(jì)算對象，則主要定義的了四個領(lǐng)域，*個是設(shè)備域的問題，[1]出現(xiàn)的純粹的IoT設(shè)備，跟自動化的I/O采集相比較而言，有不同但也有重疊部分。那些可以直接用于在頂層優(yōu)化，而并不參與控制本身的數(shù)據(jù)，是可以直接放在邊緣側(cè)完成處理；第二個是網(wǎng)絡(luò)域。在傳輸層面，直接的末端IoT數(shù)據(jù)、與來自自動化產(chǎn)線的數(shù)據(jù)，其傳輸方式、機(jī)制、協(xié)議都會有不同，因此，這里要解決傳輸?shù)臄?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)問題，當(dāng)然，在OPCUA架構(gòu)下可以直接的訪問底層自動化數(shù)據(jù)，但是，對于Web數(shù)據(jù)的交互而言，這里會存在IT與OT之間的協(xié)調(diào)問題，盡管有一些的自動化企業(yè)已經(jīng)提供了針對Web方式數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C(jī)制，但是，大部分現(xiàn)場的數(shù)據(jù)仍然存在這些問題。第三是數(shù)據(jù)域，數(shù)據(jù)傳輸后的數(shù)據(jù)存儲、格式等這些數(shù)據(jù)域需要解決的問題，也包括數(shù)據(jù)的查詢與數(shù)據(jù)交互的機(jī)制和策略問題都是在這個領(lǐng)域里需要考慮的問題。
zui后一個，也是zui難的應(yīng)用域，這個可能是zui為難以解決的問題，針對這一領(lǐng)域的應(yīng)用模型尚未有較多的實(shí)際應(yīng)用。
邊緣計(jì)算聯(lián)盟ECC對于邊緣計(jì)算的參考架構(gòu)的定義，包含了設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)與應(yīng)用四域，平臺提供者主要提供在網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)(包括總線)、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)存儲與應(yīng)用方面的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施。
而從產(chǎn)業(yè)價值鏈整合角度而言，ECC提出了CROSS，即在敏捷聯(lián)接(Connection)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)實(shí)時業(yè)務(wù)(Real-time)、數(shù)據(jù)優(yōu)化(DataOptimization)、應(yīng)用智能(Smart)、安全與隱私保護(hù)(Security)，為用戶在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)帶來價值和機(jī)會，也就是聯(lián)盟成員要關(guān)注的重點(diǎn)。
二、計(jì)算的本質(zhì)
自動化事實(shí)上是一個以“控制”為核心。控制是基于“信號”的，而“計(jì)算”則是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行的，更多意義是指“策略”、“規(guī)劃”，因此，它更多聚焦于在“調(diào)度、優(yōu)化、路徑”。就像對全國的高鐵進(jìn)行調(diào)度的系統(tǒng)一樣，每增加一個車次減少都會引發(fā)調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)整，它是基于時間和節(jié)點(diǎn)的運(yùn)籌與規(guī)劃問題。邊緣計(jì)算在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用更多是這類“計(jì)算”。
簡單地說，傳統(tǒng)自動控制基于信號的控制，而邊緣計(jì)算則可以理解為“基于信息的控制”。
值得注意的是，邊緣計(jì)算、霧計(jì)算雖然說的是低延時，但是其50mS、100mS這種周期對于高精度機(jī)床、機(jī)器人、高速圖文印刷系統(tǒng)的100μS這樣的“控制任務(wù)”而言，仍然是非常大的延遲的，邊緣計(jì)算所謂的“實(shí)時”，從自動化行業(yè)的視角來看——很不幸，依然被歸在“非實(shí)時”的應(yīng)用里的。
三、融合分工
在工業(yè)領(lǐng)域，邊緣應(yīng)用場景包括能源分析、物流規(guī)劃、工藝優(yōu)化分析等。就生產(chǎn)任務(wù)分配而言，需根據(jù)生產(chǎn)訂單為生產(chǎn)進(jìn)行*的設(shè)備排產(chǎn)排程，這是APS或者廣義MES的基本任務(wù)單元，需要大量計(jì)算。這些計(jì)算是靠具體MES廠商的軟件平臺，還是“邊緣計(jì)算”平臺—基于Web技術(shù)構(gòu)建的分析平臺，在未來并不會存在太多差別。從某種意義上說MES系統(tǒng)本身是一種傳統(tǒng)的架構(gòu)，而其核心既可以在的軟件系統(tǒng)，也可以存在于云、霧或者邊緣側(cè)。在這樣的應(yīng)用場景，總體而言，在整個智能制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用中，各自分工如下。
自動化廠商提供“采集”，包括數(shù)據(jù)源的作用，這是利用自動化已經(jīng)在分布式I/O采集、總線互聯(lián)、以及控制機(jī)器所產(chǎn)生的機(jī)器生產(chǎn)、狀態(tài)、質(zhì)量等原生“信息”。
ICT廠商則提供“傳輸”，實(shí)現(xiàn)工業(yè)連接。因?yàn)樵谌绾翁峁?shù)據(jù)的傳輸、存儲、計(jì)算方面，ICT廠商有其傳統(tǒng)優(yōu)勢，包括成本方面，已經(jīng)云平臺的優(yōu)勢。
傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和知識，則為分析軟件(獨(dú)立的或者企業(yè)內(nèi)部)廠商提供“分析”的依據(jù)。這些業(yè)務(wù)過程的理解，仍然是*。產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同，*目標(biāo)，仍然是解決“質(zhì)量、成本、交付”的核心問題。
四、三種類型
1)個人邊緣(PersonaLEDge)
這個邊緣計(jì)算(Edgecomputing)圍繞著我們個人，有時就在我們的身邊，就在我們的家里;它包括家庭機(jī)器人，智能眼鏡，智能藥片，以及您皮膚下的傳感器，手表，家庭自動化系統(tǒng)，您的AmazonEcho(回聲)和智能手機(jī)。
個人邊緣(PersonalEdge)總體上是移動的。當(dāng)我們在家庭和工作場所之間移動時，個人邊緣(PersonalEdge)計(jì)算設(shè)備進(jìn)出于商業(yè)邊緣(BusinessEdge)區(qū)。
隨著智能家居設(shè)備，數(shù)字健康和其他個人設(shè)備的普及，我們將在未來5年里聽到更多關(guān)于個人邊緣(PersonalEdge)計(jì)算的信息。
2)業(yè)務(wù)邊緣(BusinessEdge)
這是zui受關(guān)注的邊緣計(jì)算(Edgecomputing)類型。在業(yè)務(wù)邊緣(BusinessEdge)處連接的機(jī)器和人在這里匯聚。業(yè)務(wù)邊緣(BusinessEdge)在我們鋪有地毯的辦公室中，也可以在無地毯的領(lǐng)域，甚至在我們工作和娛樂的開放的地方。
許多物聯(lián)網(wǎng)的討論似乎假設(shè)這是*的邊緣，同時每個物聯(lián)網(wǎng)的討論都表達(dá)了這種邊緣計(jì)算(Edgecomputing)的好處。關(guān)鍵任務(wù)(Mission-critical)SPA(“感知，處理和行動”，“Sensing-Processing-Acting”))在這一領(lǐng)域尤其如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IndustrialIoT)領(lǐng)域中集中發(fā)展的勢頭強(qiáng)勁。
許多供應(yīng)商正在提供這類應(yīng)用的開發(fā)環(huán)境，以幫助客戶開發(fā)邊緣應(yīng)用和分析。AmazonLambdaGreengrass(https://aws.amazon.com/cn/lambda/)和AzureIoTHub是此類軟件的示例。
【注1：AmazonLambdaGreengrass是Amazon的云計(jì)算服務(wù)，通過AWSLambda，無需配置或管理服務(wù)器即可運(yùn)行代碼。您只需按消耗的計(jì)算時間付費(fèi)–代碼未運(yùn)行時不產(chǎn)生費(fèi)用。借助Lambda，您幾乎可以為任何類型的應(yīng)用程序或后端服務(wù)運(yùn)行代碼，而且全部無需管理。只需上傳您的代碼，Lambda會處理運(yùn)行和擴(kuò)展高可用性代碼所需的一切工作。您可以將您的代碼設(shè)置為自動從其他AWS服務(wù)觸發(fā)，或者直接從任何Web或移動應(yīng)用程序調(diào)用?！?br />
【注2：AzureIoTHub是微軟面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的云計(jì)算，AzureIoTHub意為物聯(lián)網(wǎng)中心，是為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供注冊、管理、溝通的云服務(wù)。它是微軟AzureIoTSuite的重要組成部分，也是微軟物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的重要基礎(chǔ)。微軟AzureIoTHub可用于管理數(shù)十億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，提供云端與設(shè)備之間的雙向通信支持，每月可處理數(shù)以萬億計(jì)信息，并簡化了與其他Azure服務(wù)之間的集成，包括Azure機(jī)器學(xué)習(xí)以及Azure流分析等。】
3)多云邊緣(CloudyEdge)
這是目前zui少談?wù)摰囊活愡吘売?jì)算(Edgecomputing)，但是它是zui老的一類邊緣。多云邊緣(CloudyEdge)是服務(wù)提供商或企業(yè)網(wǎng)絡(luò)邊緣的拓?fù)湫g(shù)語，其中業(yè)務(wù)首先從撥號調(diào)制解調(diào)器進(jìn)入到家庭或者遠(yuǎn)程分支機(jī)構(gòu)中的。
多云邊緣(CloudyEdge)從前只是一個沒有任何計(jì)算能力的網(wǎng)絡(luò)邊緣。它們被稱為PoP(存在的節(jié)點(diǎn)，points-of-presence)。
對應(yīng)用性能和內(nèi)容傳送的需求需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣(networkedge)中添加應(yīng)用和數(shù)據(jù)處理能力?，F(xiàn)代的邊緣數(shù)據(jù)中心(EdgeDataCenters)能夠滿足這一需求。內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)(CDN，ContentDeliveryNetworks)就是在利用它們以便我們能夠獲得更好的頁面和視頻加載效果。移動邊緣計(jì)算(EdgeComputing)增強(qiáng)了這一邊緣的優(yōu)勢，因?yàn)槿藗冃枰玫囊苿討?yīng)用程序(app)的性能。
所以老PoP在內(nèi)容和計(jì)算方面變得沒有前途。而SP邊緣(SPedge)，移動邊緣(edge)和企業(yè)邊緣(enterpriseedge)共同形成了云端。這類邊緣仍然與確保應(yīng)用程序性能和內(nèi)容傳遞順暢等相關(guān)。
