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边缘计算

边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术,“Edge”这个概念的确较早为包括ABB、B&R、Schneider、KUKA这类自动化/机器人厂商所提及,其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的IT资源”。这是属于从传统自动化厂商向IT厂商延伸的一种设计,2016年4月5日Schneider已经号称可以为边缘计算定义了物理基础设施——尽管,主打的还是其“微数据中心”的概念。而其它自动化厂商提及计算,都是表现出与IT融合的一种趋势,并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。IT与OT事实上也是在相互渗透的,自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的IT能力,包括Bosch、SIEMENS、GE这些大的厂商在信息化、数字化软件平台方面,也包括了像贝加莱、罗克韦尔等都在提供基础的IoT集成、Web技术的融合方面的产品与技术。事实上IT技术也开始在其产品中集成总线接口、HMI功能的产品,以及工业现场传输设备网关、交换机等产品。IoT被视为未来快速成长的一个领域,包括前沿的已经出现了各种基于Internet的技术,高通已经提出了Internet of Everything—可以称为IoX。因此新一个产业格局呼之欲出,边缘计算联盟ECC的边界定义而言,华为其主旨在提供计算平台,包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等,而Intel、ARM则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障,信通院则扮演传输协议与系统实现的集成,而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。但是,智能边缘计算设备,边缘计算/雾计算要落地,尤其是在工业中,“应用”才是较为的问题,所谓的IT与OT的融合,网关边缘计算设备,更强调在OT侧的应用,即运营的系统所要实现的目标。



哪些场景需要用到边缘计算?

边缘计算的前身是内容分发网络(CDN),它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求,让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸,以及人工智能等新技术的兴起,云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求,新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延,新基建边缘计算设备,其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。

以自动驾驶为例,它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全,而它主要由云端系统响应时延决定,但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm,那么系统整体响应时延不能超过10毫秒,而且越低越好。因此,重要的移动通信技术标准化组织3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景,主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延 智能计算”的场合,就必须用到边缘计算了。

再来看智慧工厂,由于制造业的智能化,一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况,毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故,这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高,生产过程会产生海量实时数据,但其中只有部分是关键数据,需要存储到云端进行挖掘和分析(例如为供应链优化提供依据),所以需要对采集数据进行过滤,以缓解云端和网络压力。这时候,就需要边缘计算来帮忙了。





什么是边缘计算(MEC)?

为避免技术的枯燥,我举个例子,自然界有种非常聪明的动物——章鱼。

它是无脊椎动物里面智商很高的,无论是逃生还是捕食,又多又长的触角运用得收放自如。

科学家研究发现,章鱼的触角里布满了神经元,可以独立处理许多动作,章鱼的大脑只占40%的处理,其它的处理能力分布在其8条触角上,这样便大大增强了其应变处理能力。

如果说人体是大脑中央集中处理的方式,99%的能力需要大脑做出反应的话,章鱼就是一个分布式处理系统,60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。

没错,这就是边缘计算的原理。

将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成,安徽边缘计算设备,大部分不需要与网络交互,少数与网络互通完成,这就是边缘计算。




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