边缘计算：新瓶装旧酒？

导读：当边缘计算概念第一次出现时，许多人的第一反应是哪个行业组织或公司创造了新词来刺激市场需求？

什么是边缘计算？为什么会有边缘计算？这是一个新概念吗？谁在边缘计算中发挥作用？最近的畅销书《工业物联网：平台架构、关键技术和应用实践》详细回答了这些问题。让我们通过这本书的内容来详细看看。

作者：胡典钢

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

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？这一范围相对较广。例如，在工厂车间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；在将整个工厂的数据上传到云平台之前，数据在工厂的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也属于边缘计算，以边缘云的形式下沉到靠近用户的基站侧，以缩短延迟。

Gartner指出2019年新兴技术成熟度报告^[1]，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)，易受到网络中断影响(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，边缘计算主要是为了解决实时性、网络可靠性、数据安全性等问题，如图1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。

▲图1 边缘计算的特点

工业现场许多数据的保存期很短。一旦处理不及时，就会迅速恶化，数据价值就会急剧下降。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，发现异常时立即发出预警。

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，均对数据处理的实时性（实效性）有明确要求，工业现场的数据处理类似于“走钢丝”，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，防患数据灾难的一个必要措施是采取隔离手段，边缘计算从根源上在本地保障数据安全。除了企业自身对数据安全的要求之外，有些出于国家政策层面的原因，要求数据脱敏后才能上传到云端，而边缘计算承担了数据脱敏预处理的工作。

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，主要分为工业网关、工控机和服务器三类。

介绍了《工业物联网：平台架构、关键技术与应用实践》第三章工业网关，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。

除了数据分析协议的转换外，工业网关还具有一定的数据处理能力。通过提供标准的开发框架，工业网关硬件制造商可以在框架内基于C和Python自定义逻辑嵌入到开发语言中。这些工业网关的名称变成了边缘计算网关。

当然，不仅改名字，作为边缘计算网关，还是比较强调其数据处理能力，例如，处理器主频、内存和FLASH存储高于普通工业网关配置；同时强调与云的对接，即不间断的互联网接入能力，它可以通过以太网、Wi-Fi或4G等待网络链接，确保设备可以在任何地方连接，这些边缘计算网关支持各种工业云平台，数据直接进入云。表1是一个典型的边缘计算网关配置示例。

▼表1 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5%～95%（非凝结状态）、防凝露
电源	供电范围9～32 VDC，紧凑插拔式接线端子

第二类承担边缘计算角色的是工控机，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。

笔者曾经与全球工控机出货量排名前三的一家公司探讨过，他们新出的边缘计算服务器和工控机有什么区别？当时得到的回答是没区别，就是工控机。

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。

第三类承担边缘计算角色的是服务器，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、云计算服务商以及移动运营商。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。

例如AWS在2017年推出了边缘计算框架AWS IoT Greengrass，通过Greengrass将AWS云端服务扩展到本地设备，能够在边缘对设备产生的数据进行操作和处理。

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。

MEC多接入边缘计算和网络切片是5G的两大关键技术，以支撑5G的三大应用场景。其中MEC对于eMBB移动增强带宽和uRLLC高可靠低时延连接两大场景而言非常重要。MEC并非一个新概念，在4G和5G网络中均可部署。

早在2014年欧洲电信标准协会ETSI就启动了MEC标准化参考模型项目，并成立了移动边缘计算规范工作组，以推动移动边缘计算标准化，基本思想是一样的，就是把云计算平台从移动核心网络内部迁移到移动接入网边缘，实现计算及存储资源的弹性利用。

这其实和云计算服务商的路线是一样的，只不过电信运营商的资源池位于移动核心网络和移动接入网络，而且现在的核心网，由于网元功能虚拟化，因此硬件方面也慢慢地由原来的专用硬件，变成了x86通用服务器。既然都是服务器，大家当然可以干某种程度上相似的事情。

MEC概念一方面将传统电信蜂窝网络与互联网业务深度融合，这样减少移动场景业务交付的端到端延迟，利用移动网络边缘就近提供电信用户IT所需服务和云端计算能力，创造高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务以及应用的高速下载，从而改善用户体验，同时节省带宽资源。

另一方面通过将计算能力下沉到移动边缘节点，提供第三方应用集成，为移动边缘入口的服务创新提供了更多的可能性。

ETSI在2016年的时候将MEC概念从移动边缘计算（Mobile Edge Computing）扩展为多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing），不再局限于蜂窝网络，而是延伸至其他无线接入网络如Wi-Fi等。至此，MEC可看作是一个运行在移动网络边缘的、运行特定任务的云服务器。

MEC改变了移动网络和业务分离的状态，可以将业务（包含内容、服务和应用）下沉到移动网络边缘，为移动用户提供服务。

电信运营商一直以来在努力避免被管道化（单纯为互联网提供数据服务的管道），由于当前电信市场的发展逐渐趋于饱和，因此单纯依靠流量业务的增量很难带来收入的快速增长，同时用户对于电信运营商提供的传统语音、短信服务的依赖度不断下降，运营商的利润也开始不断下降，MEC可理解为运营商的一个抓手，也就不难理解为什么运营商会花很大力气投入到MEC中。

本文主要介绍了边缘计算的相关内容，相信会对大家深入理解边缘计算有一定的帮助和启示。预测性维护是边缘计算的一个典型应用场景。关于这部分内容本文不展开讲。如果你对此感兴趣，推荐你详细阅读胡典钢老师的新作《工业物联网：平台架构、关键技术与应用实践》。

[1]地址为

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/

关于作者：胡典钢，资深工业物联网专家，顺丰物联网平台负责人，兼任顺丰集团职业发展评审委员和ZETA联盟工业物联网高级顾问，负责顺丰物联网平台建设及产品化工作。在物联网、边缘计算、工业大数据领域从业10余年，有丰富的实践经验。

本文摘编自《工业物联网：平台架构、关键技术与应用实践》，经出版方授权发布。（ISBN：978-7-111-70227-6）

推荐语：这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度全面讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结，得到了行业里近10位专家的一致推荐。它将帮助企业解决工业物联网推进过程中遇到的OT与IT融合困难、组织协作成本高昂、全局性技术栈选型难把握、项目规模化落地困难风险易低估、数字化转型难聚焦等系列问题。

感谢阅读，欢迎扩散传播！


边缘计算社区：促进边缘计算领域知识传播和生态建设，中立，客观，如果您关注边缘计算、5G、物联网、云原生等领域请关注我们。