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IT運維小知識邊緣計算與云計算的協同


2020-04-18 19:25 作者:艾銻無限 瀏覽量:


IT運維 | 邊緣計算與云計算的協同
 
1.1 邊緣計算概念

      邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺,就近提供邊緣智能服務,滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。它可以作為聯接物理和數字世界的橋梁,使能智能資產、智能網關、智能系統和智能服務。

 
 
邊緣計算是聯接物理世界與數字世界的橋梁,具備下述基本特點與屬性:
聯接性

       聯接性是邊緣計算的基礎。所聯接物理對象的多樣性及應用場景的多樣性,需要邊緣計算具備豐富的聯接功能,如各種網絡接口、網絡協議、網絡拓撲、網絡部署與配置、網絡管理與維護。聯接性需要充分借鑒吸收網絡領域先進研究成果,如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等,同時還要考慮與現有各種工業總線的互聯、互通、互操作。
 
數據第一入口

      邊緣計算作為物理世界到數字世界的橋梁,是數據的第一入口,擁有大量、實時、完整的數據,可基于數據全生命周期進行管理與價值創造,將更好的支撐預測性維護、資產管理與效率提升等創新應用;同時,作為數據第一入口,邊緣計算也面臨數據實時性、確定性、完整性、準確性、多樣性等挑戰。
 
約束性

     邊緣計算產品需適配工業現場相對惡劣的工作條件與運行環境,如防電磁、防塵、防爆、抗振動、抗電流/電壓波動等。在工業互聯場景下,對邊緣計算設備的功耗、成本、空間也有較高的要求。邊緣計算產品需要考慮通過軟硬件集成與優化,以適配各種條件約束,支撐行業數字化多樣性場景。
 
分布性

     邊緣計算實際部署天然具備分布式特征。這要求邊緣計算支持分布式計算與存儲、實現分布式資源的動態調度與統一管理、支撐分布式智能、具備分布式安全等能力。
 
融合性

    OT與ICT的融合是行業數字化轉型的重要基礎。邊緣計算作為“OICT”融合與協同的關鍵承載,需要支持在聯接、數據、管理、控制、應用、安全等方面的協同。
 
1.2 邊緣計算CROSS價值聯接的海量與異構(Connection)    網絡是系統互聯與數據采集傳輸的基石。伴隨聯接設備數量的劇增,網絡靈活擴展、低成本運維和可靠性保障面臨巨大挑戰。同時,工業現場長期以來存在大量異構的總線聯接,多種制式的工業以太網并存,如何兼容多種聯接并且確保聯接的實時可靠是必須要解決的現實問題。

業務的實時性 (Real-time)   工業系統檢測、控制、執行,新興的VR/AR等應用的實時性高,部分場景實時性要求在10ms以內甚至更低,如果數據分析和處理全部在云端實現,難以滿足業務的實時性要求,嚴重影響終端客戶的業務體驗。
數據的優化 (Optimization)   當前工業現場與物聯網末端存在大量的多樣化異構數據,需要通過數據優化實現數據的聚合、數據的統一呈現與開放,以靈活高效地服務于邊緣應用的智能。

應用的智能性 (Smart)   業務流程優化、運維自動化與業務創新驅動應用走向智能,邊緣側智能能夠帶來顯著的效率與成本優勢。以預測性維護為代表的智能化應用場景正推動行業向新的服務模式與商業模式轉型。

安全與隱私保護(Security)    安全跨越云計算和邊緣計算之間的縱深,需要實施端到端防護。網絡邊緣側由于更貼近萬物互聯的設備,訪問控制與威脅防護的廣度和難度因此大幅提升。邊緣側安全主要包含設備安全、網絡安全、數據安全與應用安全。此外,關鍵數據的完整性、保密性,大量生產或人身隱私數據的保護也是安全領域需要重點關注的內容。

1.3 邊云協同放大邊緣計算與云計算價值

   邊緣計算的CROSS價值推動計算模型從集中式的云計算走向更加分布式的邊緣計算,邊緣計算正在快速興起,未來幾年將迎來爆炸式增長。
 
    Gartner認為到2022年,隨著數字業務的不斷發展,75%的企業生成數據將會在傳統的集中式數據中心或云端之外的位置創建并得到處理Gartner IT基礎架構、運營管理與數據中心大會(2017年12月)發布的調研數據顯示,84%的企業將在四年內將邊緣計算納入企業規劃
 
    另一方面,邊緣計算與云計算各有所長,云計算擅長全局性、非實時、長周期的大數據處理與分析,能夠在長周期維護、業務決策支撐等領域發揮優勢;邊緣計算更適用局部性、實時、短周期數據的處理與分析,能更好地支撐本地業務的實時智能化決策與執行。
 
    因此,邊緣計算與云計算之間不是替代關系,而是互補協同關系。邊緣計算與云計算需要通過緊密協同才能更好的滿足各種需求場景的匹配,從而放大邊緣計算和云計算的應用價值。邊緣計算既靠近執行單元,更是云端所需高價值數據的采集和初步處理單元,可以更好地支撐云端應用;反之,云計算通過大數據分析優化輸出的業務規則或模型可以下發到邊緣側,邊緣計算基于新的業務規則或模型運行。
 
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