cookieOptions = {...}; .什麼是 Edge Computing 邊緣運算 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2019年8月5日 星期一

edge computing



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邊緣計算起源於傳媒領域,是指在靠近物或數據源頭的一側,採用網路、運算、儲存 、應用核心能力為一體的開放平台,就近提供最近端服務。

碎碎念邊界運算(Edge Computing) | 小朱® 的技術隨手寫- 點部落

其應用程序在邊緣側發起,產生更快的網路服務響應,滿足行業在即時業務、應用智慧、安全與隱私保護等方面的基本需求。

邊緣計算處於物理實體和工業連接之間,或處於物理實體的頂端。而雲端運算,仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

雲計算的範式

從分布式開始
邊緣運算並非是一個新鮮詞。作為一家內容分發網路 CDN ,和雲端服務的提供商 AKAMAI,早在 2003 年就與 IBM 合作「邊緣運算」。作為世界上最大的分布式計算服務商之一,當時它承擔了全球 15-30% 的網路流量。


在其一份內部研究項目中,即提出「邊緣運算」的目的和解決問題,並透過 AKAMAI 與 IBM,在其 WebSphere 上,提供以邊緣 Edge 的服務。

對物聯網而言,邊緣運算技術取得突破,意味著許多控制,將透過本地設備,實現而無需交由雲端,處理過程將在本地邊緣運算層完成。這無疑將大大提升處理效率,減輕雲端的負荷。由於更加靠近用戶,還可為使用端提供更快的響應,將需求在邊緣端解決。

vs雲計算
在國際上,以思科為代表的網路公司,以霧運算為主。思科已經不再成為工業網路聯盟的創立成員,但卻集中精力主導 Open Fog 開放霧聯盟。

無論是雲、霧還是邊緣計算,本身只是實現物聯網、智慧製造等,所需要運算技術的一種方法或者模式。嚴格講,霧運算和邊緣運算,本身並沒有本質的區別,都是在接近於現場應用端提供的運算。就其本質而言,都是相對於雲端運算而言的。

從二者的運算範式可以看出來,邊緣側的數據運算,一下子變得豐富起來。這裡產生了全新的想像空間。

【3S MARKET】我們認為:邊雲運算即現場端的數位化與智慧化。我們不站在邊緣側這樣的立場,因為容易誤導。

物聯網應用
全球智慧手機的快速發展,推動了行動終端和「邊緣運算」的發展。而萬物互聯、萬物感知的智慧社會,則是跟物聯網發展相伴而生,邊緣運算系統也因此應聲而出。

事實上,物聯網的概念,已經提出有超過 15 年的歷史,然而,物聯網卻並未成為一個火熱的應用。一個概念到真正的應用有一個較長的過程,與之匹配的技術、產品設備的成本、接受程度、試錯過程都是漫長的,因此往往不能很快形成大量使用的市場。(3S MARKET:物聯網被認知,實際上是這五年的事。)

根據 Gartner 的技術成熟曲線理論來說,在 2015 年 IoT 從概念上而言,已經到達頂峰位置。因此,物聯網的大規模應用也開始加速。因此未來 5-10 年內 IoT 會進入一個應用爆發期,邊緣運算也隨之被預期,將得到更多的應用。


架構
在對岸中國,邊緣運算聯盟 ECC 正在努力推動三種技術的融合,也就是 OICT 的融合(運營 Operational、資訊Information、通訊 Communication Technology)。

而其運算對象,則主要定義的了四個領域,第一個是設備域的問題, 出現的純粹的 IoT 設備,跟自動化的 I/O 採集相比較而言,有不同但也有重疊部分。那些可以直接用於在頂層優化,而並不參與控制本身的數據,是可以直接放在邊緣側完成處理;第二個是網路域。

傳輸層面,直接的末端 IoT 數據、與來自自動化產線的數據,其傳輸方式、機制、協議都會有不同,因此,這裡要解決傳輸的數據標準問題。

當然,在 OPC UA 架構下,可以直接的訪問底層自動化數據,但是,對於 Web 數據的交互而言,這裡會存在 IT 與 OT 之間的協調問題,儘管有一些領先的自動化企業,已經提供了針對 Web 方式數據傳輸的機制,但是,大部分現場的數據,仍然存在這些問題。

第三是數據域,數據傳輸後的數據儲存、格式等這些數據域需要解決的問題,也包括數據的查詢,與數據交互的機制,和策略問題,都是在這個領域裡需要考慮的問題。

最後一個,也是最難的應用域,這個可能是最為難以解決的問題,針對這一領域的應用模型尚未有較多的實際應用。

邊緣運算聯盟 ECC 對於邊緣運算的參考架構的定義,包含了設備、網路、數據與應用四域,平台提供者主要提供在網路互聯(包括總線)、運算能力、數據儲存與應用方面的軟硬體基礎設施。

而從產業價值鏈整合角度而言,ECC 提出了 CROSS,即在敏捷聯接(Connection)的基礎上,實現即時業務(Real-time)、數據優化(Data Optimization)、應用智慧(Smart)、安全與隱私保護(Security),為使用端在網路邊緣側,帶來價值和機會,也就是聯盟成員要關注的重點。


運算的本質
自動化事實上是一個以「控制」為核心。控制是基於「信號」的,而「運算」則是以數據進行的,更多意義是指「策略」、「規劃」,因此,它更多聚焦於在「調度、優化、路徑」。

就像對高鐵進行調度的系統一樣,每增加、減少一個車次,都會引發調度系統的調整,它是以時間和節點的運籌與規劃問題。邊緣運算在工業領域的應用,更多是這類「運算」。

簡單地說,傳統自動控制以信號的控制,而邊緣運算則可以理解為「根據資訊的控制」。

值得注意的是,邊緣運算、霧運算雖然說的是低延時,但是其 50mS、100mS 這種週期,對於高精度機床、機器人、高速圖文印刷系統的 100μS 這樣的「控制任務」而言,仍然是非常大的延遲的,邊緣計算所謂的「即時」,從自動化行業的視角來看 —— 很不幸,依然被歸在「非即時」的應用裡的。

產業
邊緣運算是在高頻寬、時間敏感型、物聯網整合,這個背景下發展起來的技術,「Edge」這個概念的確較早為包括 ABB、B&R、Schneider、KUKA 這類自動化/機器人廠商所提及,其本意是涵蓋那些「貼近用戶與數據源的 IT 資源」。


這是屬於從傳統自動化廠商,向 IT 廠商延伸的一種設計, 2016 年 4 月 5 日 Schneider 已經號稱可以為邊緣運算定義了實體基礎設施——儘管,主打的還是其「微數據中心」的概念。而其它自動化廠商提及運算,都是表現出與 IT 融合的一種趨勢,並且同時具有邊緣與泛在的概念在其中。

IT 與 OT 事實上也是在相互滲透的,自動化廠商都已經開始在延伸其產品中的 IT 能力,包括 Bosch、SIEMENS、GE 這些大的廠商在資訊化、數位化軟體平台方面,也包括了像貝加萊、羅克韋爾等都在提供基礎的 IoT 整合、Web 技術的融合方面的產品與技術。

事實上IT技術,也開始在其產品中整合總線接口、HMI 功能的產品,以及工業現場傳輸設備 Gateway、交換機等產品。

IoT 被視為未來快速成長的一個領域,包括最前導的,已經出現了各種基於 Internet 的技術,高通已經提出了 Internet of Everything — 可以稱為 IoX。

因此新一個產業格局呼之欲出,邊緣運算聯盟 ECC 的邊界定義而言,中國華為其主旨在提供運算平台,包括基礎的網路、雲、邊緣伺服器、傳輸設備與接口標準等,而 Intel、ARM 則提供為邊緣運算的晶片,與處理能力保障,信通院則扮演傳輸協議與系統實現的整合,而瀋陽自動化所、軟通動力則扮演實際應用的角色。

但是,邊緣計算/霧計算要落地,尤其是在工業中,「應用」才是最為核心的問題,所謂的IT與OT的融合,更強調在OT側的應用,即運營的系統所要實現的目標。

大融合下分工
在工業領域,邊緣應用場景包括能源分析、物流規劃、工藝優化分析等。就生產任務分配而言,需根據生產訂單,為生產進行最優的設備排產排程,這是 APS 或者廣義 MES 的基本任務單元,需要大量運算。

這些計算是靠具體 MES 廠商的軟體平台,還是「邊緣運算」平台 — 以 Web 技術建構的分析平台,在未來並不會存在太多差別。從某種意義上說,MES 系統本身是一種傳統的架構,而其核心既可以在專用的軟體系統,也可以存在於雲、霧端或者邊緣側。

在這樣的應用場景,總體而言,在整個智慧製造、工業物聯網的應用中,各自分工如下。

自動化廠商提供「採集」,包括數據源的作用,這是利用自動化已經在分布式 I/O 採集、總線互聯、以及控制機器所產生的機器生產、狀態、品質等原生「資訊」。

ICT廠商則提供「傳輸」,實現工業連接。因為在如何提供數據的傳輸、儲存、運算方面,ICT 廠商有其傳統優勢,包括成本方面,已經雲平台的優勢。


傳統工業企業的業務經驗和知識,則為分析軟體(獨立的或者企業內部)廠商提供「分析」的依據。這些業務過程的理解,仍然是必不可少。產業鏈的協同,終極目標,仍然是解決「品質、成本、交付」的核心問題。

延伸閱讀:什麼是邊緣計算(Edge computing)? 邊緣計算的解釋和三種類型

(按此回今日3S Market新聞首頁

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