邊緣計(jì)算
——走在智能制造的前沿（上）

★貝加萊工業(yè)自動(dòng)化（中國(guó)）有限公司 宋華振

邊緣計(jì)算
——走在智能制造的前沿（上）

★貝加萊工業(yè)自動(dòng)化（中國(guó)）有限公司 宋華振

關(guān)注邊緣計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟請(qǐng)掃二維碼

2016年11月30日，華為技術(shù)有限公司、中國(guó)科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所、中國(guó)信息通信研究院、英特爾公司、ARM和軟通動(dòng)力信息技術(shù)（集團(tuán)）有限公司六家單位聯(lián)合倡議發(fā)起邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC，Edge Computing Consortium），這引發(fā)了大家對(duì)邊緣計(jì)算未來發(fā)展的興趣。在國(guó)家大力倡導(dǎo)“互聯(lián)網(wǎng)+”的大背景下，邊緣計(jì)算將帶給我們什么？這值得我們?nèi)パ芯?，本文以邊緣?jì)算為中心，討論與之相關(guān)的話題。

1 邊緣計(jì)算并非新鮮詞匯

首先要說邊緣計(jì)算并非是一個(gè)新詞，早在2003年，AKMAAI與IBM即開始合作“邊緣計(jì)算”，AKAMAI是一家內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN和云服務(wù)的提供商，是世界上最大的分布式計(jì)算服務(wù)商之一，承擔(dān)了全球15%～30%的網(wǎng)絡(luò)流量，在2003年6月9日的一份內(nèi)部研究項(xiàng)目“開發(fā)邊緣計(jì)算應(yīng)用”[1]中即提出“邊緣計(jì)算”的目的和解決的問題，并通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基于Edge的服務(wù)。

2004年20屆IEEE國(guó)際會(huì)議上，Pang H提到了Edge Computing，這是比較早的關(guān)于Edge Computing的公開文獻(xiàn)，在這篇文章中，Pang H就提到了“邊緣計(jì)算是為了實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展且高可用的Web服務(wù)，它將推動(dòng)企業(yè)的邏輯與數(shù)據(jù)處理中心到代理服務(wù)的邊緣側(cè)，其優(yōu)勢(shì)在于應(yīng)用程序在邊緣側(cè)的運(yùn)行削減了網(wǎng)絡(luò)延遲，并產(chǎn)生更快的Web服務(wù)響應(yīng)”[2]。

基于移動(dòng)端的Mobile Edge Computing由歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)ETSI制定并發(fā)布白皮書，其構(gòu)架主要建立在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)與無線接入網(wǎng)絡(luò)，由其提供邊緣計(jì)算服務(wù)，這個(gè)簡(jiǎn)稱為MEC，這個(gè)技術(shù)規(guī)范由AT&T、華為、NEC、Motorola、CISCO等移動(dòng)通信領(lǐng)域的企業(yè)共同發(fā)起制定。

2016年11月30日，邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長(zhǎng)、中國(guó)科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所所長(zhǎng)于海斌在邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立大會(huì)上介紹了Edge Computing的定義，邊緣計(jì)算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。對(duì)物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計(jì)算技術(shù)取得突破，意味著許多控制將通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)而無需交由云端處理反饋，其處理過程也將在本地邊緣計(jì)算層完成。這無疑將大大提升處理效率，同時(shí)大大減輕云端的負(fù)荷，由于更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應(yīng)，將用戶需求解決在邊緣。

2 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用催生邊緣計(jì)算

其實(shí)無論是云、霧還是邊緣計(jì)算，本身只是實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)、智能制造的一種方法或者技術(shù)模式，其實(shí)霧計(jì)算和邊緣計(jì)算本身并沒有本質(zhì)的區(qū)別，都是在接近現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用端提供的計(jì)算。就其本質(zhì)而言，都是相對(duì)于“Cloud”的計(jì)算而言。

2.1 物聯(lián)網(wǎng)才是大背景

2014年，IBM中國(guó)研究院院長(zhǎng)沈曉衛(wèi)在財(cái)新峰會(huì)上介紹“邊緣計(jì)算”，將不便于云端計(jì)算的放在邊緣側(cè)計(jì)算，而云端可以訪問邊緣計(jì)算的歷史數(shù)據(jù)。如今全球智能手機(jī)的快速發(fā)展使得移動(dòng)終端成為了“邊緣計(jì)算”的發(fā)展對(duì)象，為此，沈曉衛(wèi)表示“構(gòu)建邊緣計(jì)算系統(tǒng)將是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一大趨勢(shì)?！?/p>

在邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立大會(huì)上，華為網(wǎng)絡(luò)研發(fā)總裁劉少偉提到“未來將是一個(gè)萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能的智能社會(huì)，而行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是構(gòu)建智能社會(huì)的支柱?！贬槍?duì)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)面臨的挑戰(zhàn)，聯(lián)盟提出了邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)價(jià)值CROSS，即在敏捷聯(lián)接（Connection）的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)（Real-time）、數(shù)據(jù)優(yōu)化（DataOptimization）、應(yīng)用智能（Smart）、安全與隱私保護(hù)（Security），為用戶在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)帶來更多行業(yè)創(chuàng)新和價(jià)值再造機(jī)會(huì)。劉少偉以“拉瓦爾噴管”比喻聯(lián)盟的“窄喉”作用，希望通過聯(lián)盟的運(yùn)作，支撐邊緣計(jì)算重點(diǎn)行業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)新與示范推廣，并通過廣泛的生態(tài)合作與營(yíng)銷推廣，進(jìn)一步助力更多行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)價(jià)值延伸。

2016年12月6日，世界智能制造大會(huì)在南京舉辦，來自美國(guó)機(jī)械工程師學(xué)會(huì)（ASME）的Keith Roe博士在他的演講中預(yù)測(cè)“物聯(lián)網(wǎng)將在2019年迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)”。

2.2 邊緣計(jì)算聚焦于IoT應(yīng)用

來自英國(guó)Queen's大學(xué)的Blesson Varghese教授在其《邊緣計(jì)算的挑戰(zhàn)與機(jī)會(huì)》[5]一文中較為有效地描述了邊緣計(jì)算的動(dòng)機(jī)、挑戰(zhàn)與機(jī)會(huì)，如圖1所示。

圖1 云、邊緣節(jié)點(diǎn)與邊緣設(shè)備

圖2 對(duì)于邊緣計(jì)算的研究是比較全面的，也是最新的研究。

圖2 邊緣計(jì)算的動(dòng)力、挑戰(zhàn)與機(jī)會(huì)

圖3 也同樣從延遲角度來分析邊緣側(cè)處于低延時(shí)段，而云更為“集中”。

圖3 邊緣計(jì)算在整個(gè)計(jì)算中的位置

2016年IEEE IoT雜志9月刊上，韋恩州立大學(xué)的史偉松在其文章《邊緣計(jì)算：遠(yuǎn)景與挑戰(zhàn)》[4]中闡述了邊緣計(jì)算產(chǎn)生的原因，主要聚焦于物聯(lián)網(wǎng)本身對(duì)于數(shù)據(jù)的傳輸需求，本地的低延遲對(duì)數(shù)據(jù)處理的迫切需求，并延伸了其在工業(yè)大數(shù)據(jù)、智慧城市、智能家居、健康醫(yī)療等重要領(lǐng)域的應(yīng)用。

2.3 IoT即將快速興起

事實(shí)上，物聯(lián)網(wǎng)的概念已經(jīng)提出超過15年的時(shí)間，然而，物聯(lián)網(wǎng)卻并未成為一個(gè)熱門應(yīng)用，任何技術(shù)的發(fā)展都是曲折的過程，概念到真正的大量應(yīng)用有一個(gè)較長(zhǎng)的過程，因?yàn)椋c之匹配的技術(shù)、產(chǎn)品設(shè)備的成本、應(yīng)用的接受程度、對(duì)應(yīng)用與實(shí)際結(jié)合的試錯(cuò)過程都是漫長(zhǎng)的，甚至可能是失敗的，因此，往往不能很快形成大量應(yīng)用的市場(chǎng)。

根據(jù)Gartner的技術(shù)成熟曲線理論來看，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)目前已逐漸進(jìn)入日常應(yīng)用領(lǐng)域，據(jù)預(yù)測(cè)，未來5～10年內(nèi)IoT平臺(tái)會(huì)有較大的發(fā)展，但I(xiàn)oT可能會(huì)比我們想像更快的速度進(jìn)入應(yīng)用爆發(fā)期，具體如圖4所示。

German

圖4 Gartner技術(shù)成熟曲線

2.4 邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟生逢其時(shí)

中國(guó)人做事講究“天時(shí)、地利、人和”，這和Gartner曲線有一定的共通之處，不過，歐美人的思維是設(shè)計(jì)一個(gè)工具、模型進(jìn)行研究，而中國(guó)的思維則有點(diǎn)“玄乎”，講究“悟性”。

盡管邊緣計(jì)算也不算新鮮概念，但是，ICT廠商華為敏銳地意識(shí)到“IoT、IIoT”的應(yīng)用正在“天時(shí)、地利”當(dāng)口，而成立聯(lián)盟則是取得“人和”，為此，聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所、中國(guó)信息通信研究院、英特爾公司、ARM和軟通動(dòng)力信息技術(shù)（集團(tuán)）有限公司共通打造“OICT”融合的平臺(tái)。

2.4.1 在邊緣計(jì)算里定義四個(gè)領(lǐng)域

設(shè)備域：數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的問題，目前出現(xiàn)的包括IoT設(shè)備以及自動(dòng)化的I/O采集，略有不同的在于純粹的IoT設(shè)備與自動(dòng)化的I/O采集有重疊部分，直接用于在頂層優(yōu)化并不參與控制本身的數(shù)據(jù)是可以直接到邊緣側(cè)的。

網(wǎng)絡(luò)域：來自自動(dòng)化產(chǎn)線的數(shù)據(jù)其傳輸方式、機(jī)制、協(xié)議都會(huì)有不同，因此，這里要解決傳輸?shù)臄?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)問題，當(dāng)然，在OPC UA架構(gòu)下可以直接訪問底層自動(dòng)化數(shù)據(jù)，但是，對(duì)于Web數(shù)據(jù)的交互而言，這里會(huì)存在IT與OT之間的協(xié)調(diào)問題，盡管有一些領(lǐng)先的自動(dòng)化企業(yè)已經(jīng)提供了針對(duì)Web方式數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C(jī)制，但是大部分現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)仍然存在這些問題。

數(shù)據(jù)域：需要解決數(shù)據(jù)傳輸后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、格式等，此外，數(shù)據(jù)的查詢與數(shù)據(jù)交互的機(jī)制和策略問題也需要考慮。

應(yīng)用域：這個(gè)可能是目前最難以解決的問題，針對(duì)這一領(lǐng)域的應(yīng)用模型尚未有較多的實(shí)際應(yīng)用。

2.4.2 邊緣計(jì)算的架構(gòu)理解

從圖5中，我們可以看到邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟對(duì)于邊緣計(jì)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，主要提供在網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)（包括總線）、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與應(yīng)用方面的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施。

邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟第一個(gè)將OICT融為一體的設(shè)想與生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建，按照其成立時(shí)反復(fù)強(qiáng)調(diào)的“不會(huì)成為一個(gè)開會(huì)的組織”，算是比較樸素、務(wù)實(shí)的市場(chǎng)聲音。

邊緣計(jì)算包括了基礎(chǔ)的傳輸設(shè)備（網(wǎng)關(guān)、路由，以及對(duì)應(yīng)的通信協(xié)議等）、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用分析軟件。AP

German

[1] IBM & AKAMAI. Develop Edge Computing Application. June 9, 2003.

[2] Pang H H, Tan K L. Authenticating query results in edge computing[C]. Data Engineering, 2004. Proceedings. 20th International Conference on. IEEE, 2004: 560 - 571.

[3] Grieco R, Malandrino D, Scarano V. A scalable cluster-based infrastructure for edge-computing services[J]. World Wide Web, 2006, 9(3): 317 - 341.

[4] Shi W, Cao J, Zhang Q, et al. Edge Computing: Vision and Challenges[J].IEEE IOT, 2016.

[5] Varghese B, Wang N, Barbhuiya S, et al. Challenges and Opportunities in Edge Computing[J]. arXiv preprint arXiv : 1609. 01967, 2016.

[6] 史揚(yáng). 邊緣計(jì)算參考1.0架構(gòu)分享[R]. 邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立大會(huì), 2016.

宋華振，貝加萊工業(yè)自動(dòng)化（中國(guó)）有限公司市場(chǎng)經(jīng)理，POWERLINK中國(guó)市場(chǎng)推廣經(jīng)理，SAC/TC124委員，并擔(dān)任邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）專家委員會(huì)專家，聯(lián)訊動(dòng)力特邀技術(shù)專家。