詳細解讀邊緣計算的概念與發展

邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的頂端。而雲端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

對物聯網而言，邊緣計算技術取得突破，意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由雲端，處理過程將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕雲端的負荷。由於更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應，將需求在邊緣端解決。

技術架構

在中國，邊緣計算聯盟ECC正在努力推動三種技術的融合，也就是OICT的融合。而其計算對象，則主要定義的了四個領域，第一個是設備域的問題，出現的純粹的IoT設備，跟自動化的I/O採集相比較而言，有不同但也有重疊部分。那些可以直接用於在頂層優化，而並不參與控制本身的數據，是可以直接放在邊緣側完成處理；第二個是網路域。在傳輸層面，直接的末端IoT數據、與來自自動化產線的數據，其傳輸方式、機制、協議都會有不同，因此，這裡要解決傳輸的數據標準問題，當然，在OPCUA架構下可以直接的訪問底層自動化數據，但是，對於Web數據的交互而言，這裡會存在IT與OT之間的協調問題，儘管有一些領先的自動化企業已經提供了針對Web方式數據傳輸的機制，但是，大部分現場的數據仍然存在這些問題。第三是數據域，數據傳輸後的數據存儲、格式等這些數據域需要解決的問題，也包括數據的查詢與數據交互的機制和策略問題都是在這個領域裡需要考慮的問題。

最後一個，也是最難的應用域，這個可能是最為難以解決的問題，針對這一領域的應用模型尚未有較多的實際應用。

邊緣計算聯盟ECC對於邊緣計算的參考架構的定義，包含了設備、網路、數據與應用四域，平台提供者主要提供在網路互聯、計算能力、數據存儲與應用方面的軟硬體基礎設施。

而從產業價值鏈整合角度而言，ECC提出了CROSS，即在敏捷聯接的基礎上，實現實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護，為用戶在網路邊緣側帶來價值和機會，也就是聯盟成員要關注的重點。

計算的本質

自動化事實上是一個以「控制」為核心。控制是基於「信號」的，而「計算」則是基於數據進行的，更多意義是指「策略」、「規劃」，因此，它更多聚焦於在「調度、優化、路徑」。就像對全國的高鐵進行調度的系統一樣，每增加一個車次減少都會引發調度系統的調整，它是基於時間和節點的運籌與規劃問題。邊緣計算在工業領域的應用更多是這類「計算」。

簡單地說，傳統自動控制基於信號的控制，而邊緣計算則可以理解為「基於信息的控制」。

值得注意的是，邊緣計算、霧計算雖然說的是低延時，但是其50mS、100mS這種周期對於高精度機床、機器人、高速圖文印刷系統的100μS這樣的「控制任務」而言，仍然是非常大的延遲的，邊緣計算所謂的「實時」，從自動化行業的視角來看——很不幸，依然被歸在「非實時」的應用里的。

融合分工

在工業領域，邊緣應用場景包括能源分析、物流規劃、工藝優化分析等。就生產任務分配而言，需根據生產訂單為生產進行最優的設備排產排程，這是APS或者廣義MES的基本任務單元，需要大量計算。這些計算是靠具體MES廠商的軟體平台，還是「邊緣計算」平台—基於Web技術構建的分析平台，在未來並不會存在太多差別。從某種意義上說MES系統本身是一種傳統的架構，而其核心既可以在專用的軟體系統，也可以存在於雲、霧或者邊緣側。在這樣的應用場景，總體而言，在整個智能製造、工業物聯網的應用中，各自分工如下。

自動化廠商提供「採集」，包括數據源的作用，這是利用自動化已經在分散式I/O採集、匯流排互聯、以及控制機器所產生的機器生產、狀態、質量等原生「信息」。

ICT廠商則提供「傳輸」，實現工業連接。因為在如何提供數據的傳輸、存儲、計算方面，ICT廠商有其傳統優勢，包括成本方面，已經雲平台的優勢。

傳統工業企業的業務經驗和知識，則為分析軟體(獨立的或者企業內部)廠商提供「分析」的依據。這些業務過程的理解，仍然是必不可少。產業鏈的協同，終極目標，仍然是解決「質量、成本、交付」的核心問題。

三種類型

1、個人邊緣

這個邊緣計算圍繞著我們個人，有時就在我們的身邊，就在我們的家裡;它包括家庭機器人，智能眼鏡，智能藥片，以及您皮膚下的感測器，手錶，家庭自動化系統，您的AmazonEcho和智能手機。

個人邊緣總體上是移動的。當我們在家庭和工作場所之間移動時，個人邊緣計算設備進出於商業邊緣區。

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