边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在CROSS(敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护)等方面的关键需求。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁,使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。
边缘计算是联接物理世界与数字世界的桥梁,具备下述基本特点与属性:
联接性
联接性是边缘计算的基础。所联接物理对象的多样性及应用场景的多样性,需要边缘计算具备丰富的联接功能,如各种网络接口、网络协议、网络拓扑、网络部署与配置、网络管理与维护。联接性需要充分借鉴吸收网络领域先进研究成果,如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等,同时还要考虑与现有各种工业总线的互联、互通、互操作。
数据第一入口
边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁,是数据的第一入口,拥有大量、实时、完整的数据,可基于数据全生命周期进行管理与价值创造,将更好的支撑预测性维护、资产管理与效率提升等创新应用;同时,作为数据第一入口,边缘计算也面临数据实时性、确定性、完整性、准确性、多样性等挑战。
约束性
边缘计算产品需适配工业现场相对恶劣的工作条件与运行环境,如防电磁、防尘、防爆、抗振动、抗电流/电压波动等。在工业互联场景下,对边缘计算设备的功耗、成本、空间也有较高的要求。边缘计算产品需要考虑通过软硬件集成与优化,以适配各种条件约束,支撑行业数字化多样性场景。
分布性
边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。
融合性
OT与ICT的融合是行业数字化转型的重要基础。边缘计算作为“OICT”融合与协同的关键承载,需要支持在联接、数据、管理、控制、应用、安全等方面的协同。
中国工业互联网产业联盟AII发布的工业互联网平台白皮书中关于工业互联网平台功能架构图的描述中,已经初步呈现了边云协同的理念。
通过大范围、深层次的数据采集,以及异构数据的协议转换与边缘处理,构建工业互联网平台的数据基础。
一是通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品,采集海量数据。
二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成。
三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理,并实现数据向云端平台的集成。
边云协同总体能介绍
边缘计算不是单一的部件,也不是单一的层次,而是涉及到EC-IaaS、EC-PaaS、EC-SaaS的端到端开放平台。典型的边缘计算节点一般涉及网络、虚拟化资源、RTOS、数据面、控制面、管理面、行业应用等,其中网络、虚拟化资源、RTOS等属于EC-IaaS能力,数据面、控制面、管理面等属于EC-PaaS能力,行业应用属于EC-SaaS范畴。
边云协同的能力与内涵,涉及IaaS、PaaS、SaaS各层面的全面协同。EC-IaaS与云端IaaS应可实现对网络、虚拟化资源、安全等的资源协同;EC-PaaS与云端PaaS应可实现数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同;EC-SaaS与云端SaaS应可实现服务协同。
资源协同:边缘节点提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源、具有本地资源调度管理能力,同时可与云端协同,接受并执行云端资源调度管理策略,包括边缘节点的设备管理、资源管理以及网络联接管理。
数据协同:边缘节点主要负责现场/终端数据的采集, 按照规则或数据模型对数据进行初步处理与分析,并将处理结果以及相关数据上传给云端;云端提供海量数据的存储、分析与价值挖掘。边缘与云的数据协同,支持数据在边缘与云之间可控有序流动,形成完整的数据流转路径,高效低成本对数据进行生命周期管理与价值挖掘。
智能协同:边缘节点按照AI模型执行推理,实现分布式智能;云端开展AI的集中式模型训练,并将模型下发边缘节点。
应用管理协同:边缘节点提供应用部署与运行环境,并对本节点多个应用的生命周期进行管理调度;云端主要提供应用开发、测试环境,以及应用的生命周期管理能力。
业务管理协同:边缘节点提供模块化、微服务化的应用/数字孪生/网络等应用实例;云端主要提供按照客户需求实现应用/数字孪生/网络等的业务编排能力。
服务协同:边缘节点按照云端策略实现部分ECSaaS服务,通过ECSaaS与云端SaaS的协同实现面向客户的按需SaaS服务;云端主要提供SaaS服务在云端和边缘节点的服务分布策略,以及云端承担的SaaS服务能力
并非所有的场景下都涉及到上述边云协同能力。结合具体的使用场景,边云协同的能力与内涵会有所不同,同时即使是同一种协同能力,在与不同场景结合时其能力与内涵也会不尽相同。
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