1從分布式數(shù)計算開始
邊緣計算并非是一個新鮮詞。作為一家內容分發(fā)網絡CDN和云服務的提供商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商之一，當時它承擔了全球15-30%的網絡流量。在其一份內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。
對物聯(lián)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(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，將需求在邊緣端解決。
2邊緣計算 vs 云計算
在國外，以思科為代表的網絡公司以霧計算為主。思科已經不再成為工業(yè)互聯(lián)網聯(lián)盟的創(chuàng)立成員，但卻集中精力主導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、智能制造等所需要計算技術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的區(qū)別，都是在接近于現(xiàn)場應用端提供的計算。就其本質而言，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，邊緣側的數(shù)據計算，一下子變得豐富起來。這里產生了全新的想象空間。
3物聯(lián)網應用催生
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)網發(fā)展相伴而生，邊緣計算系統(tǒng)也因此應聲而出。
事實上，物聯(lián)網的概念已經提出有超過15年的歷史，然而，物聯(lián)網卻并未成為一個火熱的應用。一個概念到真正的應用有一個較長的過程，與之匹配的技術、產品設備的成本、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Gartner的技術成熟曲線理論來說，在2015年IoT從概念上而言，已經到達*位置。因此，物聯(lián)網的大規(guī)模應用也開始加速。因此未來5-10年內IoT會進入一個應用爆發(fā)期，邊緣計算也隨之被預期將得到更多的應用。
Gartner技術成熟曲線 邊緣計算邊緣計算的架構
在中國，邊緣計算聯(lián)盟ECC正在努力推動三種技術的融合，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域，個是設備域的問題，[1] 出現(xiàn)的純粹的IoT設備，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，是可以直接放在邊緣側完成處理；第二個是網絡域。在傳輸層面，直接的末端IoT數(shù)據、與來自自動化產線的數(shù)據，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)據標準問題，當然，在OPC UA架構下可以直接的訪問底層自動化數(shù)據，但是，對于Web數(shù)據的交互而言，這里會存在IT與OT之間的協(xié)調問題，盡管有一些的自動化企業(yè)已經提供了針對Web方式數(shù)據傳輸?shù)臋C制，但是，大部分現(xiàn)場的數(shù)據仍然存在這些問題。第三是數(shù)據域，數(shù)據傳輸后的數(shù)據存儲、格式等這些數(shù)據域需要解決的問題，也包括數(shù)據的查詢與數(shù)據交互的機制和策略問題都是在這個領域里需要考慮的問題。
后一個，也是難的應用域，這個可能是為難以解決的問題，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(lián)盟ECC對于邊緣計算的參考架構的定義，包含了設備、網絡、數(shù)據與應用四域，平臺提供者主要提供在網絡互聯(lián)（包括總線）、計算能力、數(shù)據存儲與應用方面的軟硬件基礎設施。
邊緣計算參考架構1.0 而從產業(yè)價值鏈整合角度而言，ECC提出了CROSS，即在敏捷聯(lián)接（Connection）的基礎上，實現(xiàn)實時業(yè)務（Real-time）、數(shù)據優(yōu)化（Data Optimization）、應用智能（Smart）、安全與隱私保護（Security），為用戶在網絡邊緣側帶來價值和機會，也就是聯(lián)盟成員要關注的重點。
4計算的本質
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)據進行的，更多意義是指“策略”、“規(guī)劃”，因此，它更多聚焦于在“調度、優(yōu)化、路徑”。就像對全國的高鐵進行調度的系統(tǒng)一樣，每增加一個車次減少都會引發(fā)調度系統(tǒng)的調整，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)領域的應用更多是這類“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”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”的應用里的。
云計算—邊緣計算區(qū)分處理數(shù)據 邊緣計算“邊緣計算”產業(yè)
邊緣計算是在高帶寬、時間敏感型、物聯(lián)網集成這個背景下發(fā)展起來的技術，“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廠商延伸的一種設計，2016年4月5日Schneider已經號稱可以為邊緣計算定義了物理基礎設施——盡管，主打的還是其“微數(shù)據中心”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，自動化廠商都已經開始在延伸其產品中的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的IoT集成、Web技術的融合方面的產品與技術。事實上IT技術也開始在其產品中集成總線接口、HMI功能的產品，以及工業(yè)現(xiàn)場傳輸設備網關、交換機等產品。
IoT被視為未來快速成長的一個領域，包括前沿的已經出現(xiàn)了各種基于Internet的技術，高通已經提出了Internet of Everything—可以稱為IoX。因此新一個產業(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，包括基礎的網絡、云、邊緣服務器、傳輸設備與接口標準等，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，“應用”才是為核心的問題，所謂的IT與OT的融合，更強調在OT側的應用，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)領域，邊緣應用場景包括能源分析、物流規(guī)劃、工藝優(yōu)化分析等。就生產任務分配而言，需根據生產訂單為生產進行優(yōu)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廠商的軟件平臺，還是“邊緣計算”平臺—基于Web技術構建的分析平臺，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，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。[2]
在這樣的應用場景，總體而言，在整個智能制造、工業(yè)物聯(lián)網的應用中，各自分工如下。
自動化廠商提供“采集”，包括數(shù)據源的作用，這是利用自動化已經在分布式I/O采集、總線互聯(lián)、以及控制機器所產生的機器生產、狀態(tài)、質量等原生“信息”。
邊緣計算（橙色部分）的連接架構 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，已經云平臺的優(yōu)勢。
傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的業(yè)務經驗和知識，則為分析軟件（獨立的或者企業(yè)內部）廠商提供“分析”的依據。這些業(yè)務過程的理解，仍然是*。產業(yè)鏈的協(xié)同，目標，仍然是解決“質量、成本、交付”的核心問題。
參考資料
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