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1從分布式數(shù)計算開始 

　　邊緣計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“邊緣計算”。作為世界上大的分布式計算服務(wù)商之一，當時它承擔(dān)了全球15-30%的網(wǎng)絡(luò)流量。在其一份內(nèi)部研究項目中即提出“邊緣計算”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，邊緣計算技術(shù)取得突破，意味著許多控制將通過本地設(shè)備實現(xiàn)而無需交由云端，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，減輕云端的負荷。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。
 

2邊緣計算 vs 云計算 

　　在國外，以思科為代表的網(wǎng)絡(luò)公司以霧計算為主。思科已經(jīng)不再成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟的創(chuàng)立成員，但卻集中精力主導(dǎo)OpenFog開放霧聯(lián)盟。
 

　　無論是云、霧還是邊緣計算，本身只是實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)、智能制造等所需要計算技術(shù)的一種方法或者模式。嚴格講，霧計算和邊緣計算本身并沒有本質(zhì)的區(qū)別，都是在接近于現(xiàn)場應(yīng)用端提供的計算。就其本質(zhì)而言，都是相對于云計算而言的。
 

云計算的范式
 

　　邊緣計算的范式 從二者的計算范式可以看出來，邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)計算，一下子變得豐富起來。這里產(chǎn)生了全新的想象空間。
 

3物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用催生 

　　全球智能手機的快速發(fā)展，推動了移動終端和“邊緣計算”的發(fā)展。而萬物互聯(lián)、萬物感知的智能社會，則是跟物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展相伴而生，邊緣計算系統(tǒng)也因此應(yīng)聲而出。
 

　　事實上，物聯(lián)網(wǎng)的概念已經(jīng)提出有超過15年的歷史，然而，物聯(lián)網(wǎng)卻并未成為一個火熱的應(yīng)用。一個概念到真正的應(yīng)用有一個較長的過程，與之匹配的技術(shù)、產(chǎn)品設(shè)備的成本、接受程度、試錯過程都是漫長的，因此往往不能很快形成大量使用的市場。
 

　　邊緣計算在整個計算中的位置 根據(jù)Gartner的技術(shù)成熟曲線理論來說，在2015年IoT從概念上而言，已經(jīng)到達*位置。因此，物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應(yīng)用也開始加速。因此未來5-10年內(nèi)IoT會進入一個應(yīng)用爆發(fā)期，邊緣計算也隨之被預(yù)期將得到更多的應(yīng)用。
 

Gartner技術(shù)成熟曲線 邊緣計算邊緣計算的架構(gòu)
 

　　在中國，邊緣計算聯(lián)盟ECC正在努力推動三種技術(shù)的融合，也就是OICT的融合（運營Operational、信息Information、通訊Communication Technology）。而其計算對象，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、機制、協(xié)議都會有不同，因此，這里要解決傳輸?shù)臄?shù)據(jù)標準問題，當然，在OPC UA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)交互的機制和策略問題都是在這個領(lǐng)域里需要考慮的問題。
 

　　后一個，也是難的應(yīng)用域，這個可能是為難以解決的問題，針對這一領(lǐng)域的應(yīng)用模型尚未有較多的實際應(yīng)用。
 

　　邊緣計算聯(lián)盟ECC對于邊緣計算的參考架構(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。
 

　　
邊緣計算參考架構(gòu)1.0 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，實現(xiàn)實時業(yè)務(wù)（Real-time）、數(shù)據(jù)優(yōu)化（Data Optimization）、應(yīng)用智能（Smart）、安全與隱私保護（Security），為用戶在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)帶來價值和機會，也就是聯(lián)盟成員要關(guān)注的重點。
 

4計算的本質(zhì) 

　　自動化事實上是一個以“控制”為核心?？刂剖腔凇靶盘枴钡?，而“計算”則是基于數(shù)據(jù)進行的，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)點的運籌與規(guī)劃問題。邊緣計算在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用更多是這類“計算”。
 

　　簡單地說，傳統(tǒng)自動控制基于信號的控制，而邊緣計算則可以理解為“基于信息的控制”。
 

　　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這種周期對于高精度機床、機器人、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，邊緣計算所謂的“實時”，從自動化行業(yè)的視角來看——很不幸，依然被歸在“非實時”的應(yīng)用里的。
 

云計算—邊緣計算區(qū)分處理數(shù)據(jù) 邊緣計算“邊緣計算”產(chǎn)業(yè)
 

　　邊緣計算是在高帶寬、時間敏感型、物聯(lián)網(wǎng)集成這個背景下發(fā)展起來的技術(shù)，“Edge”這個概念的確較早為包括ABB、B&R、Schneider、KUKA這類自動化/機器人廠商所提及，其本意是涵蓋那些“貼近用戶與數(shù)據(jù)源的IT資源”。這是屬于從傳統(tǒng)自動化廠商向IT廠商延伸的一種設(shè)計，2016年4月5日Schneider已經(jīng)號稱可以為邊緣計算定義了物理基礎(chǔ)設(shè)施——盡管，主打的還是其“微數(shù)據(jù)中心”的概念。而其它自動化廠商提及計算，都是表現(xiàn)出與IT融合的一種趨勢，并且同時具有邊緣與泛在的概念在其中。
 

　　IT與OT事實上也是在相互滲透的，自動化廠商都已經(jīng)開始在延伸其產(chǎn)品中的IT能力，包括Bosch、SIEMENS、GE這些大的廠商在信息化、數(shù)字化軟件平臺方面，也包括了像貝加萊、羅克韋爾等都在提供基礎(chǔ)的IoT集成、Web技術(shù)的融合方面的產(chǎn)品與技術(shù)。事實上IT技術(shù)也開始在其產(chǎn)品中集成總線接口、HMI功能的產(chǎn)品，以及工業(yè)現(xiàn)場傳輸設(shè)備網(wǎng)關(guān)、交換機等產(chǎn)品。
 

　　IoT被視為未來快速成長的一個領(lǐng)域，包括前沿的已經(jīng)出現(xiàn)了各種基于Internet的技術(shù)，高通已經(jīng)提出了Internet of Everything—可以稱為IoX。因此新一個產(chǎn)業(yè)格局呼之欲出，邊緣計算聯(lián)盟ECC的邊界定義而言，華為其主旨在提供計算平臺，包括基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)、云、邊緣服務(wù)器、傳輸設(shè)備與接口標準等，而Intel、ARM則提供為邊緣計算的芯片與處理能力保障，信通院則扮演傳輸協(xié)議與系統(tǒng)實現(xiàn)的集成，而沈陽自動化所、軟通動力則扮演實際應(yīng)用的角色。
 

　　但是，邊緣計算/霧計算要落地，尤其是在工業(yè)中，“應(yīng)用”才是為核心的問題，所謂的IT與OT的融合，更強調(diào)在OT側(cè)的應(yīng)用，即運營的系統(tǒng)所要實現(xiàn)的目標。
 

5大融合下的大分工 

　　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)進行優(yōu)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，需要大量計算。這些計算是靠具體MES廠商的軟件平臺，還是“邊緣計算”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)，而其核心既可以在專用的軟件系統(tǒng)，也可以存在于云、霧或者邊緣側(cè)。[2]
 

　　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)、以及控制機器所產(chǎn)生的機器生產(chǎn)、狀態(tài)、質(zhì)量等原生“信息”。
 

　　邊緣計算（橙色部分）的連接架構(gòu) ICT廠商則提供“傳輸”，實現(xiàn)工業(yè)連接。因為在如何提供數(shù)據(jù)的傳輸、存儲、計算方面，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)驗和知識，則為分析軟件（獨立的或者企業(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，仍然是解決“質(zhì)量、成本、交付”的核心問題。