边缘计算，是在炒概念吗？
时间：2022-12-03 14:00:00
边缘计算是在炒概念吗？
- 01 边缘计算为何提出？
- 02 谁是边缘计算的角色？
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- 1、工业网关
- 2、工控机
- 3、服务器
- 03 边缘计算领域有哪些公司？
边缘计算概念刚出来，很多人的第一反应是这是哪个行业组织或公司为了刺激市场需求而创造的新词汇？”
什么是边缘计算？边缘计算系统的组成和概念
边缘计算有什么作用？为什么会爆发？
边缘计算和云计算有什么区别？
边缘计算产业联盟将边缘计算定义为：
集网络、计算、存储、应用核心能力于一体的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全隐私保护等行业数字化的关键需求。
OpenStack边缘计算的定义是：
在网络边缘提供云服务和服务IT环境服务。边缘计算的目标是在数据输入或用户附近提供计算、存储和网络带宽。
近年来，云计算得到了普及，云计算的价值和商业模式也逐渐被公众接受。与云计算相比，边缘计算将云计算的计算、存储和网络能力降低到接近数据源的地方。
虽然有些领域称边缘计算为分布式云计算或第四代数据中心，但工业领域的人不同意这个名称。对于工业领域来说，边缘计算的应用是很自然的。许多工业现场应用系统自然涉及数据的即时处理，但过去受硬件处理能力的限制。他们反对将边缘计算定义为纯互联网词汇和概念。
什么是靠近数据源？
- 这一范围相对较泛。例如，在工厂车间现场接近传感器数据采集的地方，使用工业网关或工业控制机提供附近的数据分析和处理能力，属于边缘计算；在整个工厂数据上传到云平台之前，数据在工厂本地服务器上进行预处理，本地服务器属于边缘计算。
为了获得高性能、低延迟的服务，如支持无人驾驶、虚拟现实和远程医疗等应用场景，移动运营商部署了多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing，MEC），MEC以边缘云的形式下沉到靠近用户的基站侧，以达到缩短延迟的效果，也属于边缘计算。
Gartner根据2019年新兴技术成熟度报告，边缘分析（Edge Analysis）和边缘人工智能（Edge AI）在预期增长阶段，边缘分析和边缘人工智能将越来越多地用于对时延敏感(如自动驾驶)，易受网络中断的影响(如远程监测、面部识别、自然语言处理)或数据密集型(如视频分析)的应用。
01 边缘计算为何提出？
从边缘计算的定义来看，边缘计算主要是解决实时性、网络可靠性、数据安全等问题，如下图所示。
随着物联网时代的到来，数字化和智能化的浪潮开始席卷制造、能源和电力、交通、物流、农业、医疗和政府公共事业等各行各业。随着互联网设备数量的增加，越来越多的终端和设备连接将给云带来网络带宽压力。
如果将所有设备数据传输到云处理，不仅成本巨大，而且需要更多的时间。由于网络不稳定，系统可用性较差，未来将直接分析和处理相当大比例的数据，这是边缘计算的实际场景。
如果将大脑比作云，则边缘计算为神经末梢，自行处理前端刺激，并将处理后的特征信息反馈给大脑。
许多工业现场数据的保存期很短，一旦处理不及时，就会迅速恶化，数据价值就会急剧下降。
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例如，在车床刀具监测过程中，通过收集机床主轴负载数据，实现边缘加工过程中的实时状态监测和寿命预测管理，立即发现异常预警。
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在钢厂轧制钢板的过程中，轧机依靠多个伺服电机协同驱动轧制过程，伺服电机控制不允许出现任何偏差，否则可能导致整个钢板报废。为了保证绑扎质量，伺服电机的运行是否正常，应采用微毫秒的采样率进行实时监控。
这两个例子对数据处理的实时性（有效性）有明确的要求。工业现场的数据处理类似于钢丝，边缘计算将发挥不可替代的作用。
除了网络可靠性和实时性外，工业领域对数据安全也有严格的要求。例如，在石化行业，设备和工艺参数决定了其产品质量和生产成本，这是企业的核心数据。如果将这些关键数据上传到云中，则存在企业核心知识产权泄露的风险。边缘计算将数据从原始的集中管理转变为分布式管理，提高了数据的安全性。
近年来，物联网安全攻击事件频发。防止数据灾难的必要措施之一是采取隔离手段，边缘计算从根本上保证当地数据安全。除了企业自身对数据安全的要求外，一些国家政策层面要求数据脱敏后才能上传到云，边缘计算承担数据脱敏的预处理。
02 谁是边缘计算的角色？
在边缘计算的特点及其要解决的问题有了基本的了解后，谁扮演边缘计算的角色？
综上所述，主要分为三类：工业网关、工控机、服务器。
1、工业网关
1、工业网关，由于工业通信网络接口种类繁多，协议复杂，不兼容，需要通过工业网关进行各种协议转换。工业网关支持常用的工业协议，通过协议转换降低设备访问难度，实现访问统一。业内部分公司专门开发这类工业网关，推出标准化产品，与市场上众多工业控制器兼容。
表格为某边缘计算网关典型配置示例。
| 指标项 | 指标说明 |
|---|---|
| CPU | ARM Cortex-A8，主频1 GHz |
| 内存 | 512 MB DDR3 |
| 存储 | 16 GB FLASH |
| 以太网端口 | 2个100 Mbps以太网接口 |
| 数字输入输出 | 4路数字输入，4路数字输出 |
| 蜂窝通信系统 | LTE、WCDMA、CDMA2000 EVDO、EDGE、GPRS |
| SIM卡座 | 抽屉式卡座x2，双SIM卡备份 |
| 工业串行接口 | RS-232x1、RS-485x1 |
| Console端口 | RS-232x1 |
| Wi-Fi | 可选，802.11 a/b/g/n |
| 定位 | 三重定位，GPS/BDS/LBS定位 |
| 机械特性 | 导轨或壁挂式安装，无风扇散热，金属外壳，IP30防护等级 |
| 工作环境 | 工作温度-30～ 65 ℃、存储温度-40～ 85 ℃、工作湿度范围为5%~95%(非凝结状态) |
| 电源 | 供电范围9～32 VDC，紧凑插拔式接线端子 |
2、工控机
2、工控机，工控机大量用于测控和自动化领域，如DCS、SCADA以及数控系统CNC等。关于工控机的定义：工控机（Industrial Personal Computer，IPC）是一种加固的增强型个人计算机，采用总线结构，是一种对生产过程及机电设备、工艺装备进行检测与控制的硬件总称。
工控机具有典型的计算机特征，如CPU、硬盘、内存和外设接口，并具有操作系统、控制网络和协议、计算能力以及友好的人机界面。不同的是，工控机能够在环境恶劣的条件下运行，由于对数据安全性要求更高，因此通常会对工控机进行加固、防尘、防潮、防腐蚀和防辐射等特殊设计。
通俗地讲，工控机是专为工业现场而设计的计算机，而工业现场环境振动大、灰尘多、电磁干扰强，经常要求连续不间断作业。与普通计算机相比，工控机应具备更高的可靠性和更好的扩展性。与工业网关或其他小型微控制器相比，工控机具有更高的数据处理性能。
无论是工业网关还是工控机，当它们承担了边缘计算的角色时，难免会有人觉得，这是不是新瓶装旧酒？在边缘计算概念出来之前，它们就一直地存在着，在工业现场运行并发挥着作用。
最近一些厂商在推边缘智能服务器（Edge Intelligence Server，EIS），如果看硬件载体本身，好像也没有多少创新，很多基于工控机或标准x86服务器，被人说成新瓶装旧酒似乎也不为过，不过有一个区别是非常重要的，软件架构层面，边缘智能服务器采用的是云原生思维，边缘与云端紧密协同，由云端全局统一调度与管控边缘节点资源，软件功能随时更新与分发，支持物联网平台连接、数据管理及边缘分析。
如果回忆一下以往工控机上的软件升级（备份、补丁、更新、以及监视）、硬件资源的分配，就能体会这种理念的巨大差别。目前西门子、戴尔、因特尔和研华等都在推出各自的边缘智能服务器。
3、服务器
3、服务器，将数据中心的服务器搬到现场的机房，它就变成边缘计算服务器了，由云端的集中式变为现场的分布式。
服务器部署到现场之后，需考虑其多节点管理问题，当企业同时拥有成千上万个分布式边缘计算节点时，将给管理人员和运维人员带来非常大的挑战，以标准化方式对边缘节点纳管和统一维护就变得非常重要，不同的工业解决方案商会有不同的应对策略，从目前来看，边云协同是主流思想，基于云的管理工具以实现对边缘节点的远程可视化管理。
事实上，应当把边缘计算理解为一种理念，任何具备一定程度的数据计算、存储、网络通信能力的硬件设施都可以称之为边缘计算。
03 边缘计算领域有哪几类公司
边缘计算领域目前主要有三类公司，分别是硬件厂商、云计算服务商、移动运营商。
第一类硬件厂商包括工业网关、工控机、服务器硬件厂商。硬件厂商根据市场的需求，致力于不断推出能满足行业应用场景的边缘计算产品，同时在边缘智能服务器上发力，影响整个边端云端架构。
第二类是云计算服务商，例如前面OpenStack基金会将边缘计算定义为在网络边缘侧提供云服务和IT环境服务，有些公司将边缘计算称为分布式云计算或第四代数据中心，在边缘计算玩家里，自然有云计算服务商。
以亚马逊AWS、微软Azure、阿里云和华为云为代表的云计算服务商，在云计算领域积累了庞大的用户群，并拥有先进的大数据处理能力，这些公司发展边缘计算的整体思路，就是边云协同，将边缘和云端紧密结合，充分发挥边缘的低延迟、安全等特性，同时结合云端的强大数据分析能力。
第三类是电信运营商，一直以来，运营商的角色是提供数据管道服务，数据通过蜂窝网络实现长距离传输，好像边缘计算和运营商扯不上什么关系。但运营商显然不满足于被管道化，尤其是5G时代，为了获得高性能低延迟的服务，移动运营商纷纷部署多接入边缘计算MEC。
MEC属于核心网部分，如果和接入网的集中单元（Centralized Unit，CU）一起下沉到离基站更近的地方，将进一步推动网络实现超低时延，并带来更佳的用户体验。
