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邊緣計算——走在智能制造的前沿(上)
2016年11月30日,華為技術有限公司、中國科學院沈陽自動化研究所、中國信息通信研究院、英特爾公司、ARM和軟通動力信息技術(集團)有限公司六家單位聯合倡議發(fā)起邊緣計算產業(yè)聯盟(ECC,Edge Computing Consortium),這引發(fā)了大家對邊緣計算未來發(fā)展的興趣。在國家大力倡導“互聯網+”的大背景下,邊緣計算將帶給我們什么?這值得我們去研究,本文以邊緣計算為中心,討論與之相關的話題。
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2016年11月30日,華為技術有限公司、中國科學院沈陽自動化研究所、中國信息通信研究院、英特爾公司、ARM和軟通動力信息技術(集團)有限公司六家單位聯合倡議發(fā)起邊緣計算產業(yè)聯盟(ECC,Edge Computing Consortium),這引發(fā)了大家對邊緣計算未來發(fā)展的興趣。在國家大力倡導“互聯網+”的大背景下,邊緣計算將帶給我們什么?這值得我們去研究,本文以邊緣計算為中心,討論與之相關的話題。

1 邊緣計算并非新鮮詞匯

首先要說邊緣計算并非是一個新詞,早在2003年,AKMAAI與IBM即開始合作“邊緣計算”,AKAMAI是一家內容分發(fā)網絡CDN和云服務的提供商,是世界上最大的分布式計算服務商之一,承擔了全球15%~30%的網絡流量,在2003年6月9日的一份內部研究項目“開發(fā)邊緣計算應用”[1]中即提出“邊緣計算”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。

2004年20屆IEEE國際會議上, Pang H提到了EdgeComputing,這是比較早的關于EdgeComputing的公開文獻,在這篇文章中,Pang H就提到了“邊緣計算是為了實現可擴展且高可用的Web服務,它將推動企業(yè)的邏輯與數據處理中心到代理服務的邊緣側,其優(yōu)勢在于應用程序在邊緣側的運行削減了網絡延遲,并產生更快的Web服務響應”[2]。

基于移動端的Mobile Edge Computing由歐洲電信標準協會ETSI制定并發(fā)布白皮書,其構架主要建立在移動通信網絡與無線接入網絡,由其提供邊緣計算服務,這個簡稱為MEC,這個技術規(guī)范由AT&T、華為、NEC、Motorola、CISCO等移動通信領域的企業(yè)共同發(fā)起制定。

2016年11月30日,邊緣計算產業(yè)聯盟理事長、中國科學院沈陽自動化研究所所長于海斌在邊緣計算產業(yè)聯盟成立大會上介紹了Edge Computing的定義,邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺,就近提供邊緣智能服務,滿足行業(yè)數字化在敏捷聯接、實時業(yè)務、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。對物聯網而言,邊緣計算技術取得突破,意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由云端處理反饋,其處理過程也將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率,同時大大減輕云端的負荷,由于更加靠近用戶,還可為用戶提供更快的響應,將用戶需求解決在邊緣。

2 物聯網應用催生邊緣計算

其實無論是云、霧還是邊緣計算,本身只是實現物聯網、智能制造的一種方法或者技術模式,其實霧計算和邊緣計算本身并沒有本質的區(qū)別,都是在接近現場應用端提供的計算。就其本質而言,都是相對于“Cloud”的計算而言。

2.1 物聯網才是大背景

2014年,IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)在財新峰會上介紹“邊緣計算”,將不便于云端計算的放在邊緣側計算,而云端可以訪問邊緣計算的歷史數據。如今全球智能手機的快速發(fā)展使得移動終端成為了“邊緣計算”的發(fā)展對象,為此,沈曉衛(wèi)表示“構建邊緣計算系統(tǒng)將是物聯網發(fā)展的一大趨勢。”

在邊緣計算產業(yè)聯盟成立大會上,華為網絡研發(fā)總裁劉少偉提到“未來將是一個萬物感知、萬物互聯、萬物智能的智能社會,而行業(yè)數字化轉型是構建智能社會的支柱。”針對行業(yè)數字化轉型在網絡邊緣側面臨的挑戰(zhàn),聯盟提出了邊緣計算產業(yè)價值CROSS,即在敏捷聯接(Connection)的基礎上,實現實時業(yè)務(Real-time)、數據優(yōu)化(Data Optimization)、應用智能(Smart)、安全與隱私保護(Security),為用戶在網絡邊緣側帶來更多行業(yè)創(chuàng)新和價值再造機會。劉少偉以“拉瓦爾噴管”比喻聯盟的“窄喉”作用,希望通過聯盟的運作,支撐邊緣計算重點行業(yè)的應用創(chuàng)新與示范推廣,并通過廣泛的生態(tài)合作與營銷推廣,進一步助力更多行業(yè)的數字化轉型,實現價值延伸。

2016年12月6日,世界智能制造大會在南京舉辦,來自美國機械工程師學會(ASME)的Keith Roe博士在他的演講中預測“物聯網將在2019年迎來爆發(fā)式增長”。

2.2 邊緣計算聚焦于IoT應用

來自英國Queen's大學的Blesson Varghese教授在其《邊緣計算的挑戰(zhàn)與機會》[5]一文中較為有效地描述了邊緣計算的動機、挑戰(zhàn)與機會,如圖1所示。

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圖1 云、邊緣節(jié)點與邊緣設備

圖2對于邊緣計算的研究是比較全面的,也是最新的研究。

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圖2 邊緣計算的動力、挑戰(zhàn)與機會

圖3也同樣從延遲角度來分析邊緣側處于低延時段,而云更為“集中”。

2016年IEEE IoT雜志9月刊上,韋恩州立大學的史偉松在其文章《邊緣計算:遠景與挑戰(zhàn)》[4]中闡述了邊緣計算產生的原因,主要聚焦于物聯網本身對于數據的傳輸需求,本地的低延遲對數據處理的迫切需求,并延伸了其在工業(yè)大數據、智慧城市、智能家居、健康醫(yī)療等重要領域的應用。

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圖3 邊緣計算在整個計算中的位置

2.3 IoT即將快速興起

事實上,物聯網的概念已經提出超過15年的時間,然而,物聯網卻并未成為一個熱門應用,任何技術的發(fā)展都是曲折的過程,概念到真正的大量應用有一個較長的過程,因為,與之匹配的技術、產品設備的成本、應用的接受程度、對應用與實際結合的試錯過程都是漫長的,甚至可能是失敗的,因此,往往不能很快形成大量應用的市場。

根據Gartner的技術成熟曲線理論來看,物聯網、大數據目前已逐漸進入日常應用領域,據預測,未來5~10年內IoT平臺會有較大的發(fā)展,但IoT可能會比我們想像更快的速度進入應用爆發(fā)期,具體如圖4所示。

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圖4 Gartner技術成熟曲線

2.4 邊緣計算產業(yè)聯盟生逢其時

中國人做事講究“天時、地利、人和”,這和Gartner曲線有一定的共通之處,不過,歐美人的思維是設計一個工具、模型進行研究,而中國的思維則有點“玄乎”,講究“悟性”。

盡管邊緣計算也不算新鮮概念,但是,ICT廠商華為敏銳地意識到“IoT、IIoT”的應用正在“天時、地利”當口,而成立聯盟則是取得“人和”,為此,聯合中國科學院沈陽自動化研究所、中國信息通信研究院、英特爾公司、ARM和軟通動力信息技術(集團)有限公司共通打造“OICT”融合的平臺。

2.4.1 在邊緣計算里定義四個領域

設備域:數據節(jié)點的問題,目前出現的包括IoT設備以及自動化的I/O采集,略有不同的在于純粹的IoT設備與自動化的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據是可以直接到邊緣側的。

網絡域: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,這里要解決傳輸的數據標準問題,當然,在OPC UA架構下可以直接訪問底層自動化數據,但是,對于Web數據的交互而言,這里會存在IT與OT之間的協調問題,盡管有一些領先的自動化企業(yè)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。

數據域:需要解決數據傳輸后的數據存儲、格式等,此外,數據的查詢與數據交互的機制和策略問題也需要考慮。

應用域:這個可能是目前最難以解決的問題,針對這一領域的應用模型尚未有較多的實際應用。

2.4.2 邊緣計算的架構理解

從圖5中,我們可以看到邊緣計算產業(yè)聯盟對于邊緣計算的參考架構的定義,包含了設備、網絡、數據與應用四域,主要提供在網絡互聯(包括總線)、計算能力、數據存儲與應用方面的軟硬件基礎設施。

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圖5 邊緣計算參考架構1.0(來自ECC-需求與架構組)[6]

從產業(yè)價值鏈整合角度而言,邊緣計算產業(yè)聯盟提出了CROSS,即在敏捷聯接(Connection)的基礎上,實現實時業(yè)務(Real-time)、數據優(yōu)化(Data Optimization)、應用智能(Smart)、安全與隱私保護(Security),為用戶在網絡邊緣側帶來的價值和機會,也即聯盟成員要關注的重點。

邊緣計算產業(yè)聯盟第一個將OICT融為一體的設想與生態(tài)系統(tǒng)構建,按照其成立時反復強調的“不會成為一個開會的組織”,算是比較樸素、務實的市場聲音。

邊緣計算包括了基礎的傳輸設備(網關、路由,以及對應的通信協議等)、實時數據庫、應用分析軟件。

作者簡介:

宋華振,貝加萊工業(yè)自動化(中國)有限公司市場經理,POWERLINK中國市場推廣經理,SAC/TC124委員,并擔任邊緣計算產業(yè)聯盟(ECC)專家委員會專家,聯訊動力特邀技術專家。

參考文獻:

[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. 邊緣計算參考1.0架構分享[R]. 邊緣計算產業(yè)聯盟成立大會, 2016.

摘自《自動化博覽》2017年3月刊

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