1引言
邊緣計(jì)算近年來逐漸引起了產(chǎn)業(yè)界的普遍關(guān)注,尤其在2019年,資本市場(chǎng)對(duì)邊緣計(jì)算的投資熱潮愈發(fā)高漲。從客觀角度來看,雖然邊緣計(jì)算的概念早已被提出,但是能夠引發(fā)如此關(guān)注難免會(huì)有一些炒作的痕跡。當(dāng)然,隨著國(guó)家大力推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G大規(guī)模商用建設(shè),產(chǎn)業(yè)界普遍看好IT和OT的深度融合。邊緣計(jì)算作為云計(jì)算向用戶側(cè)和終端側(cè)的延伸,在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,其與云計(jì)算的協(xié)同運(yùn)作將成為主流模式。
2云邊協(xié)同的新發(fā)展
2.1邊緣計(jì)算概念簡(jiǎn)述
目前,歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)、Gartner、維基百科、邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、霧計(jì)算聯(lián)盟等都對(duì)邊緣計(jì)算的概念進(jìn)行了定義。雖然上述學(xué)術(shù)組織對(duì)邊緣計(jì)算的表述略有不同,但都表達(dá)了從更靠近終端或者是信息源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供服務(wù)的共識(shí)。如果僅僅從邊緣側(cè)本身對(duì)邊緣計(jì)算的概念進(jìn)行定義顯得過于片面,邊緣計(jì)算其實(shí)是云計(jì)算概念的延伸,是云計(jì)算向用戶側(cè)和終端側(cè)延伸而形成的解決方案,邊緣計(jì)算需要與云計(jì)算通過緊密協(xié)同才能更好地滿足各種應(yīng)用場(chǎng)景的需求。在云邊協(xié)同的過程中,邊緣計(jì)算主要對(duì)那些需要實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并為云端提供高價(jià)值的數(shù)據(jù);云計(jì)算則負(fù)責(zé)非實(shí)時(shí)、長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)的處理,并完成邊緣應(yīng)用的全生命周期管理[1]。
2.2邊緣計(jì)算產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式介紹
2.2.1互聯(lián)網(wǎng)廠商邊緣計(jì)算產(chǎn)品
在國(guó)際上,邊緣計(jì)算已經(jīng)被云計(jì)算巨頭亞馬遜、微軟和谷歌進(jìn)行廣泛的應(yīng)用。其中,亞馬遜推出AWSGreengrass功能軟件,在信息源頭處理數(shù)據(jù)信息;微軟發(fā)布Azure IoT Edge邊緣側(cè)產(chǎn)品,聚焦邊緣側(cè)的云分析和人工智能應(yīng)用;谷歌也推出了Edge TPU和Cloud IoT Edge等邊緣側(cè)的硬件芯片和軟件堆棧,在邊緣設(shè)備上擴(kuò)展數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)功能。
在國(guó)內(nèi),阿里巴巴、騰訊、百度、華為等云計(jì)算公司也推出了邊緣計(jì)算產(chǎn)品。阿里推出邊緣節(jié)點(diǎn)服務(wù)ENS,在邊緣側(cè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,有效降低計(jì)算時(shí)延和成本;騰訊推出IECP,在設(shè)備數(shù)據(jù)源頭增強(qiáng)云端計(jì)算能力;百度推出智能邊緣BIE,在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供臨時(shí)離線、低延時(shí)的計(jì)算服務(wù);華為推出了IEF平臺(tái),通過納管用戶的邊緣節(jié)點(diǎn),連接邊緣和云端數(shù)據(jù),將云上應(yīng)用向邊緣側(cè)延伸。
2.2.2工業(yè)企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)級(jí)應(yīng)用能力
海爾的COSMO-Edge作為一站式設(shè)備管理平臺(tái),支持多種工業(yè)協(xié)議解析,幫助用戶構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化生產(chǎn),助力工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型;樹根互聯(lián)通過打造開放物聯(lián)平臺(tái),將各類工業(yè)設(shè)備快速接入物聯(lián)網(wǎng)關(guān)、根云連接器等工業(yè)控制器。
2.2.3電信運(yùn)營(yíng)商MEC部署能力
2014年,歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)成立移動(dòng)邊緣計(jì)算規(guī)范工作組,推進(jìn)移動(dòng)邊緣計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化;2016年,ETSI把MEC概念擴(kuò)展為多接入邊緣計(jì)算(MAEC)。
目前,中國(guó)移動(dòng)已在全國(guó)10個(gè)省20多個(gè)地市現(xiàn)網(wǎng)開展MEC應(yīng)用試點(diǎn),嘗試構(gòu)建基于邊緣TIC的MEC端到端方案驗(yàn)證平臺(tái),并基于5G邊緣云技術(shù)在VR上進(jìn)行相關(guān)應(yīng)用,未來將從標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)3方面增強(qiáng)MEC與5G的結(jié)合;中國(guó)聯(lián)通已在15個(gè)省市進(jìn)行規(guī)模試點(diǎn)及試商用網(wǎng)絡(luò)建設(shè),基于Edge-Cloud平臺(tái)打造智慧港口、智能駕駛、智慧場(chǎng)館、智能制造、視頻監(jiān)控、云游戲、智慧醫(yī)療等30余個(gè)試商用樣板工程;中國(guó)電信自主研發(fā)了基于分布式開放平臺(tái)的邊緣計(jì)算MEC平臺(tái),該平臺(tái)就近提供邊緣智能服務(wù),支持固定/移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)接入、第三方能力/應(yīng)用靈活部署以及邊緣能力統(tǒng)一開放,可應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、高清視頻、車聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)[2]。
3云邊協(xié)同在不同行業(yè)中的數(shù)字化應(yīng)用
3.1云邊協(xié)同在智慧交通行業(yè)中的應(yīng)用
3.1.1智慧交通發(fā)展中的痛點(diǎn)
城市交通系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜而巨大的系統(tǒng),如何提高整個(gè)交通系統(tǒng)效率、提升居民出行品質(zhì)是智慧交通最重要的關(guān)注點(diǎn)和挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)模式中,創(chuàng)新技術(shù)如何從實(shí)驗(yàn)室中落地到實(shí)際的交通應(yīng)用中、各種傳感器和終端設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)如何統(tǒng)一規(guī)范、信息如何共享、大量生成數(shù)據(jù)如何及時(shí)進(jìn)行處理等已經(jīng)成為制約智慧交通發(fā)展的瓶頸。
3.1.2智慧交通借助云邊協(xié)同向車路協(xié)同發(fā)展
車路協(xié)同是智慧交通的重要核心。車路協(xié)同系統(tǒng)將無線通信和新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)交通信息的全方位采集,并與各類交通參與者進(jìn)行交互,實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的主動(dòng)安全控制以及道路協(xié)同管理,從而達(dá)到人、車、路的有效協(xié)同配合,最終降低交通安全風(fēng)險(xiǎn),提高通行效率。據(jù)公安部統(tǒng)計(jì),截至2019年年底,我國(guó)汽車保有量已突破2.6億輛,汽車駕駛?cè)诉_(dá)到3.97億人[3]。由此可見,車路協(xié)同在我國(guó)有巨大的市場(chǎng)潛力,智慧交通在我國(guó)將會(huì)有廣闊的發(fā)展空間。
過去智能汽車的成本一直居高不下,主要原因是行業(yè)主要將車端作為智慧交通的核心關(guān)注點(diǎn),資金投入也是向該方向傾斜,如自動(dòng)駕駛等技術(shù),這對(duì)車的感知和計(jì)算能力提出了很高的要求。然而,車輛自動(dòng)駕駛技術(shù)在實(shí)際路況中的表現(xiàn)卻難以令人滿意,相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用尚不成熟。因此,產(chǎn)業(yè)界開始將關(guān)注點(diǎn)逐漸向道路側(cè)智能進(jìn)行轉(zhuǎn)移,通過實(shí)現(xiàn)人、車、路之間信息的互聯(lián)互通和共享構(gòu)建智慧交通。
在智慧交通應(yīng)用端,通過將邊緣計(jì)算應(yīng)用到道路側(cè),同時(shí)利用5G等通信手段與車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)信息交互,可以實(shí)現(xiàn)車與路的感知交互。未來,在道路邊緣節(jié)點(diǎn)還會(huì)通過多種傳感器接口來統(tǒng)一整合交通信號(hào)信息、局部地圖系統(tǒng)以及附近移動(dòng)目標(biāo)信息,為車輛提供事故預(yù)警等服務(wù)。同時(shí),車輛本身作為邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),將會(huì)通過云邊協(xié)同從云端獲得配置升級(jí)等其他增值服務(wù)。未來,在車輛中將集成各類傳感器設(shè)備,會(huì)將采集到的數(shù)據(jù)與道路側(cè)以及周邊車輛進(jìn)行交互,從而實(shí)現(xiàn)車車、車路協(xié)同。在云端,通過收集各地邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)計(jì)算交通系統(tǒng)整體運(yùn)行情況,同時(shí)為子系統(tǒng)下發(fā)合理的調(diào)度命令,解決目前交通中出現(xiàn)的擁堵等難題。
3.2云邊協(xié)同在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
3.2.1工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)助力工業(yè)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型
由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,在工業(yè)產(chǎn)品品質(zhì)要求不斷提高、人力成本逐年上漲以及材料成本不斷提升等各種因素的影響下,工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)立足于工業(yè)實(shí)際基礎(chǔ),通過實(shí)現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)與新一代信息技術(shù)的深度融合,成為工業(yè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
3.2.2云邊協(xié)同支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平穩(wěn)運(yùn)行
據(jù)IDC預(yù)測(cè),到2020年全球?qū)⒂谐^50%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將在邊緣處理[2],作為物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的延伸,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將會(huì)迎來快速的發(fā)展。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,邊緣側(cè)的設(shè)備只能對(duì)局部數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析并實(shí)時(shí)響應(yīng),而非將所有的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到云端進(jìn)行處理,極大地降低了時(shí)延,同時(shí)也由于數(shù)據(jù)處理分散化降低了網(wǎng)絡(luò)流量,但仍然對(duì)全局認(rèn)知存在局限,需要借助云端來對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和深入分析,通過云邊協(xié)同實(shí)現(xiàn)各類信息的融合交互,支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平穩(wěn)運(yùn)行。
3.3云邊協(xié)同在能源行業(yè)中的應(yīng)用
3.3.1能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型難題
電力、石油石化等傳統(tǒng)能源行業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中面臨著很多的難題,如接入設(shè)備多、服務(wù)對(duì)象廣、信息量大、業(yè)務(wù)周期峰值明顯等。雖然云計(jì)算技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中能夠解決服務(wù)對(duì)象廣泛及業(yè)務(wù)周期峰值等問題,但能源行業(yè)由于分布廣泛、體量巨大,因此若將所有的數(shù)據(jù)全部上傳到云端及逆行向那個(gè)處理,既會(huì)帶來計(jì)算壓力,也會(huì)給網(wǎng)絡(luò)帶寬資源造成巨大負(fù)擔(dān)。此外,在能源行業(yè)中部署設(shè)備時(shí)往往存在環(huán)境惡劣、地理位置偏遠(yuǎn)等難題,網(wǎng)絡(luò)傳輸條件難以滿足大批量的數(shù)據(jù)傳輸,因此能源行業(yè)單純上云難以解決根本問題,無法推動(dòng)能源行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
3.3.2云邊協(xié)同助力能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)
能源互聯(lián)網(wǎng)是傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)運(yùn)用邊緣計(jì)算與云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行升級(jí)的新的形態(tài),它將新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)能源技術(shù)進(jìn)行深度融合,具備設(shè)備智能、多能協(xié)同等主要特征。
以石油為例,石油在開采、運(yùn)輸、儲(chǔ)存等各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),會(huì)產(chǎn)生大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。溫度、濕度以及壓力傳感器等設(shè)備能夠?qū)⑹蛷拈_采至之后各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集并匯集到邊緣節(jié)點(diǎn),邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步計(jì)算,在邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化處理、事故故障自動(dòng)處理等操作,解決了傳統(tǒng)模式下通過人工收集數(shù)據(jù)的難題,提高了數(shù)據(jù)分析效率,從而全方位掌握各關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)。云端實(shí)時(shí)與邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,為云端解決了因設(shè)備采集導(dǎo)致的多源數(shù)據(jù)異構(gòu)問題,降低了計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)帶寬負(fù)擔(dān)。云端運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)對(duì)各邊緣節(jié)點(diǎn)上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別以及策略改進(jìn)等操作,對(duì)全網(wǎng)進(jìn)行安全與風(fēng)險(xiǎn)分析。
3.4云邊協(xié)同在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用
3.4.1傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展困境
農(nóng)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模龐大,達(dá)到了萬億量級(jí),但是在現(xiàn)階段,我國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度較低,存在數(shù)據(jù)采集不準(zhǔn)確、網(wǎng)絡(luò)覆蓋不全面、生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)不可控這3個(gè)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)。未來農(nóng)業(yè)的數(shù)字化升級(jí)必將向智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展,以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)化、智能化、數(shù)字化農(nóng)業(yè)將成為農(nóng)業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)。
3.4.2云邊協(xié)同推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向智慧農(nóng)業(yè)升級(jí)
智慧農(nóng)業(yè)是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新階段,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)部署傳感器收集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù),依托無線通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,運(yùn)用新一代信息技術(shù)對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中對(duì)環(huán)境進(jìn)行感知、預(yù)警和分析等,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供可視化管理、智能化決策等能力。
以智慧大棚為例,農(nóng)戶可以通過在大棚內(nèi)安裝的各類傳感器接收溫濕度、二氧化碳、光照等數(shù)據(jù),通過云端遠(yuǎn)程控制大棚內(nèi)的水閥、排風(fēng)機(jī)、卷簾機(jī)等機(jī)電設(shè)備;同時(shí),也可以通過設(shè)定控制策略,由邊緣控制節(jié)點(diǎn)收集傳感器上傳的數(shù)據(jù),根據(jù)控制策略自動(dòng)調(diào)整各類設(shè)備的開啟與關(guān)閉。
4云邊協(xié)同發(fā)展趨勢(shì)
4.1以典型應(yīng)用為導(dǎo)向,提升邊緣側(cè)計(jì)算能力
市場(chǎng)對(duì)邊緣計(jì)算的炒作其實(shí)并不利于邊緣計(jì)算的發(fā)展,不能將各類靠近用戶側(cè)的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)都當(dāng)作邊緣計(jì)算統(tǒng)一進(jìn)行考慮,產(chǎn)業(yè)界對(duì)邊緣計(jì)算的發(fā)展要保持理性,這樣才能推進(jìn)云邊協(xié)同扎實(shí)落地。云邊協(xié)同的發(fā)展依然要遵循市場(chǎng)發(fā)展規(guī)律,從典型行業(yè)應(yīng)用的實(shí)際業(yè)務(wù)需求出發(fā),綜合考量實(shí)際效果,逐步探索將部分計(jì)算能力下沉到邊緣側(cè),同時(shí)發(fā)揮云邊協(xié)同的重要作用,促進(jìn)各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
4.2完善標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè),推動(dòng)云邊協(xié)同能力進(jìn)一步發(fā)展
進(jìn)一步完善云邊協(xié)同標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)。目前,圍繞邊緣云等邊緣側(cè)的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)初步形成,但針對(duì)云邊協(xié)同的標(biāo)準(zhǔn)仍需要繼續(xù)完善擴(kuò)展。建議相關(guān)研究機(jī)構(gòu)繼續(xù)就中心云與邊緣側(cè)的協(xié)同框架的標(biāo)準(zhǔn)化做進(jìn)一步完善。在不同行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景下,豐富完善在云邊協(xié)同應(yīng)用場(chǎng)景下的整體解決方案能力要求,從相關(guān)協(xié)同技術(shù)、服務(wù)和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)等方面進(jìn)行統(tǒng)一考量,提升企業(yè)云邊協(xié)同服務(wù)水平,推動(dòng)云邊協(xié)同持續(xù)健康發(fā)展。只有云邊協(xié)同成熟發(fā)展,才能滿足部分場(chǎng)景在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、安全與隱私保護(hù)等方面的計(jì)算需求。
5結(jié)束語
云邊協(xié)同在各個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景中的應(yīng)用還處于初級(jí)階段,產(chǎn)業(yè)各方還在不停探索落地路徑??上驳氖牵絹碓蕉嗟臋C(jī)構(gòu)和公司開始重視云邊協(xié)同,并積極進(jìn)行布局。相信未來云邊協(xié)同會(huì)在越來越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用,為產(chǎn)業(yè)各方創(chuàng)造新的價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1]徐恩慶,董恩然.云計(jì)算與邊緣計(jì)算協(xié)同發(fā)展的探索與實(shí)踐[J].通信世界,2019(9):46-47.
[2]中國(guó)信息通信研究院.云計(jì)算與邊緣計(jì)算協(xié)同九大應(yīng)用場(chǎng)景[R],2019.
[3]中商情報(bào)網(wǎng).我國(guó)汽車消費(fèi)發(fā)展?jié)摿薮?020年末汽車保有量將有望超越美國(guó)[EB/OL].(2020-04-10)[2020-04-13].https://xw.qq.com/cmsid/20200410A094WK00?f=newdc.
免責(zé)聲明:凡注明為其它來源的信息均轉(zhuǎn)自其它平臺(tái),由網(wǎng)友自主投稿和發(fā)布、編輯整理上傳,對(duì)此類作品本站僅提供交流平臺(tái),不為其版權(quán)負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。若有來源標(biāo)注錯(cuò)誤或侵犯了您的合法權(quán)益,請(qǐng)作者持權(quán)屬證明與本站聯(lián)系,我們將及時(shí)更正、刪除,謝謝。聯(lián)系郵箱:xiali@infoobs.com