邊緣計算
關注創建者：老驥伏櫪 創建時間：2018-08-15
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然而，智能制造的實現離不開大量的數據處理和分析，這就需要一個強大的計算平臺來支撐。邊緣計算網關應運而生，它能夠在數據產生的源頭進行實時處理和分析，為智能制造提供了強大的計算能力。
二、邊緣計算網關的概念
邊緣計算網關是一種位于網絡邊緣的設備，它能夠將分散在各個設備上的數據進行收集、處理和分析，然后將處理結果反饋給設備或者云端。邊緣計算網關的出現，使得數據處理和分析不再依賴于云端，而是可以在數據產生的源頭進行，大大提高了數據處理的效率。
三、邊緣計算網關在智能制造中的應用
在智能制造領域，邊緣計算網關的應用非常廣泛。它可以對生產線上的各種設備進行實時監控，通過收集設備的運行數據，實時分析設備的運行狀態，預測設備的故障，從而提前進行維修，避免設備的停機，保證生產的連續性。
1.從源頭獲取精準信息
在智能制造領域，數據是實現智能化的關鍵。而邊緣計算網關作為數據采集的重要工具，能夠從源頭獲取精準信息，為智能制造提供強大的數據支持。
邊緣計算網關通過與各種傳感器、設備和系統的連接，實時采集生產過程中的各種數據，如溫度、濕度、壓力、速度等。這些數據經過網關的處理和分析，可以為企業提供更加精準、實時的生產信息，幫助企業優化生產過程，提高生產效率。
2.實現數據的高效共享
隨著云計算技術的發展，越來越多的企業開始將數據上云，實現數據的高效共享。邊緣計算網關在這一過程中發揮著重要作用。
通過邊緣計算網關，企業可以將采集到的數據實時上傳至云端，實現數據的高效共享。這樣，企業可以隨時隨地查看生產數據，進行數據分析和決策。
展開 本地化數據處理和存儲對計算網絡的壓力更小。當發送到云的數據變少時，發生延遲的可能性——云端與物聯網設備之間的交互導致的數據處理延遲——就會降低。
這也讓基于邊緣計算技術的硬件承擔了更多的任務，它們包含用于收集數據的傳感器和用于處理聯網設備中的數據的CPU或GPU。
隨著邊緣計算的興起，理解邊緣設備所涉及的另一項技術也很重要，它就是霧計算。
邊緣計算具體是指在網絡的“邊緣”處或附近進行的計算過程，而霧計算則是指邊緣設備和云端之間的網絡連接。
換句話說，霧計算使得云更接近于網絡的邊緣；因此，根據OpenFog的說法，“霧計算總是使用邊緣計算，而不是邊緣計算總是使用霧計算。”
說回我們的火車場景：傳感器能夠收集數據，但不能立即就數據采取行動。例如，如果一名火車工程師想要了解火車車輪和剎車是如何運行的，他可以使用歷史累計的傳感器數據來預測零部件是否需要維修。
在這種情況中，數據處理使用邊緣計算，但它并不總是即時進行的（與確定引擎狀態不同）。而使用霧計算，短期分析可以在給定的時間點實現，而不需要完全返回到中央云。
圖示：云計算、霧計算與邊緣計算
因此，要記住的是，雖然邊緣計算給云計算帶來補充，并且與霧計算一起非常緊密地運作，但它絕不是二者的替代者。
邊緣計算的優勢
雖然邊緣計算是一個新興的領域，但是它擁有一些顯而易見的優點，包括：
·實時或更快速的數據處理和分析：數據處理更接近數據來源，而不是在外部數據中心或云端進行，因此可以減少遲延時間。
·較低的成本：企業在本地設備的數據管理解決方案上的花費比在云和數據中心網絡上的花費要少。
·網絡流量較少：隨著物聯網設備數量的增加，數據生成繼續以創紀錄的速度增加。因此，網絡帶寬變得更加有限，讓云端不堪重負，造成更大的數據瓶頸。
展開 邊緣計算正在走上行業舞臺，雖然還處于發展的初期階段，但其前景受到越來越多的重視，各大芯片和系統廠商都在磨刀霍霍，期待占領市場先機。
這樣的背景下，由英特爾和華為等幾家大企業牽頭，于2016年成立了邊緣計算產業聯盟ECC，在成立初期，ECC總共有62家成員單位，2017年，有40多家新成員加入，總數超過100，而到2018年底，成員單位已經超過200家。
在11月底于北京舉行的2018年邊緣計算產業峰會上，ECC發布了邊緣計算參考架構3.0。
邊緣計算產業聯盟理事長，沈陽自動化研究所所長于海斌先生表示，隨著各界對邊緣計算認識的深入，以及聯盟對邊緣計算的理解，我們推出了邊緣計算的參考架構3.0，對邊緣計算的技術體系進行更加系統的歸納總結和梳理。為了推動邊緣計算行業的應用，聯盟又繼續發出八大測試床，至此已基本完成覆蓋智能制造、智能交通、智慧水務、智慧照明、TSN+OPC UA以及邊緣云平臺等典型領域和技術的測試床部署與發布。
芯片廠商助力邊緣計算前行
作為ECC的主要發起者，英特爾一直在芯片層面關注并推動著邊緣計算的發展。目前來看，有著巨大市場增長空間和應用場景的物聯網將是邊緣計算的主陣地，而其中具體的應用場景還在開發和探索之中。
據英特爾物聯網事業部中國區首席技術官張宇先生介紹，英特爾所提供的物聯網產品是全棧式的物聯網解決方案，里面涵蓋了計算、存儲、通信所需要的芯片。
在計算領域，該公司能夠提供從低壓、低功耗的凌動處理器，到靈活的酷睿處理器，再到高性能的至強處理器，通過一系列的產品組合來滿足不同的物聯網行業，以及不同網源對計算的要求。除了通用類型的處理器以外，人工智能的計算正在興起，因此，英特爾也提供FPGA和一些專門用于視頻加速的專用芯片。
展開 設備邊緣（Device Edge）
最后一公里網絡的設備端或用戶端的邊緣計算能力。通常依賴于現場的網關或類似設備來收集和處理來自設備的數據?？赡苓€會使用用戶設備(如智能手機、筆記本電腦和傳感器)有限的備用計算和數據存儲能力來處理邊緣計算工作負載。與基礎設施邊緣不同，因為它使用設備資源。
設備邊緣云（Device Edge Cloud）
邊緣云概念的擴展，其中某些工作負載可以在設備邊緣可用的資源上運行。通常不提供類似云的彈性分配資源，但對于零延遲工作負載來說可能是最佳選擇。
分布式天線系統 (DAS) 集線器
用作許多無線電通信設備的聚合點的位置，通常用于支持蜂窩網絡?？赡馨蛑苯舆B接到部署在基礎設施邊緣的邊緣數據中心。
邊緣云
位于基礎設施邊緣的類云功能，包括從用戶角度訪問彈性分配的計算、數據存儲和網絡資源。通常作為集中式公有或私有云的無縫擴展運行，由部署在基礎設施邊緣的微型數據中心構建。有時也稱為分布式邊緣云。
邊緣計算
邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。通過縮短設備與為其服務的云資源之間的距離，并減少網絡跳數，邊緣計算緩解了當今互聯網的延遲和帶寬限制，從而迎來了新的應用類別。邊緣計算處于物理實體和工業連接之間，或處于物理實體的頂端。而云端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。
邊緣數據中心
與傳統的集中式數據中心相比，邊緣數據中心能夠盡可能靠近網絡邊緣的地方。盡管單獨使用規模較小，但能夠執行與集中式數據中心相同的功能。由于高度分布式的物理位置產生的獨特約束，邊緣數據中心通常采用自主操作、多租戶、分布式和本地彈性以及開放標準。邊緣指的是這些數據中心通常部署的位置。
展開 邊緣節點
一種計算節點，例如單個服務器或一組計算資源，作為邊緣計算基礎設施的一部分運行。通常位于運行在基礎設施邊緣的邊緣數據中心內，因此比集中式數據中心中的云節點在物理上更接近其目標用戶。
邊緣增強應用（Edge-Enhanced Application）
一種能夠在集中式數據中心運行的應用程序，但在使用邊緣計算運行時有性能(通常是在延遲方面)或功能優勢。這些應用程序可以改編自集中式數據中心的現有應用程序，或者可能不需要更改。
邊緣原生應用（Edge-Native Application）
原生構建的利用邊緣計算能力的應用程序。邊緣原生應用程序利用云原生原則，同時考慮到邊緣在資源限制、安全性、延遲和自主性等領域的獨特特征。邊緣原生應用程序以利用云并與上游資源協同工作的方式開發。
霧計算
一種早期的邊緣計算概念，它規定了計算和數據存儲資源以及應用程序及其數據位于用戶和云之間的最佳位置，目標是提高性能和冗余。霧計算一詞最初是由思科創造的，作為邊緣計算的替代品，但如今已被棄用。
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