面向物联网的边缘计算,本文是物联网有关开题报告范文与边缘和边缘计算研究和联网相关论文范文检索.
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摘 要：面向物联网的边缘计算在云计算不足和新产业发展需求的双轮驱动下受到全球关注.本文阐述了面向物联网的边缘计算的概念和特征、应用情况、产业界动态、标准化情况,在此基础上总结了目前的发展问题并提出建议.
关键词：边缘计算；物联网；产业；标准
1 引言
云计算自身不足和新产业发展带动面向物联网的边缘计算理念的加速形成.从内因看,云计算的中心化能力在网络边缘存在诸多不足,主要体现在：一是计算能力不足,线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据；二是传输能力不足,传输带宽负载急剧增加造成较长网络延迟,难以满足控制类数据、实时数据传输需求；三是安全能力不足,云计算的安全与应用软件、平台、操作系统、多段网络、权限管理等多方面因素有关,边缘数据安全隐私受到极大关注；四是能源消耗较大,边缘设备传输数据到云平台消耗较大电能,从云平台获取数据到设备现场也需要二次消耗电能.从外因看,数字经济与实体经济结合的需求进一步旺盛.一方面消费物联网发展迅速,随着网络覆盖的扩大、带宽的增强、资费的下降,万物互联触发了新的数据生产模式和消费模式；另一方面工业互联网蓬勃兴起,实现IT 技术与OT 技术的深度融合迫切需要在工厂内网络边缘处加强网络、数据、安全体系建设.
受内因和外因双轮驱动,边缘计算产业热情高涨,然而面向物联网的边缘计算仍处与发展初期,边缘计算的基本认识、应用场景以及相关标准化研究均在探索推进之中.
2 边缘计算的概念及特征
2.1 边缘计算的概念
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求.
2.2 边缘计算的特征
边缘计算具有连接性、数据第一入口、约束性、分布性、融合性5个基本特征.
（1）联接性
联接性是边缘计算的基础.所联接物理对象的多样性及应用场景的多样性,边缘计算应具备丰富的联接功能,如各种网络接口、网络协议、网络拓扑、网络部署与配置、网络管理与维护等.联接性宜充分借鉴吸收网络领域先进研究成果,如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等,同时还应考虑与现有各种工业总线的互联互通.
（2）数据第一入口
边缘计算是数据的第一入口,拥有大量、实时、完整的数据.它应基于数据全生命周期进行管理与价值创造,可支撑预测性维护、资产效率与管理等应用.边缘计算作为数据的第一入口,还应确保数据的实时性、确定性、多样性.
（3）约束性
边缘计算产品应适配工业现场相对恶劣的工作条件与运行环境,如防电磁、防尘、防爆、抗振动、抗电流/电压波动等.在工业互联场景下,边缘计算设备应考虑功耗、成本、空间等问题.
边缘计算产品还应考虑通过软硬件集成与优化,以适配各种条件约束,支撑行业数字化多样性场景.
（4）分布性
边缘计算实际部署具备分布式特征.这要求边缘计算应支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力.
（5）融合性
OT 与ICT 的融合是行业数字化转型的重要基础.边缘计算作为“OICT”融合与协同的关键承载,应支持在联接、数据、管理、控制、应用、安全等方面的协同.
3 面向物联网的边缘计算应用分析
面向物联网的边缘计算应用率先在工业领域落地.一方面,边缘计算在工厂内部发挥重要作用.可应用在产线级的控制器和网关上,形成边缘控制器和边缘网关,能够实现生产现场的控制反馈；也可应用在工厂级数据平台上,形成边缘云,利用数据分析能力形成实时决策反馈.另一方面,边缘设备将与工厂外的云平台协同联动.边缘侧聚焦于实时、小数据的数据处理,而云平台侧聚焦在长周期、大数据的处理,满足大数据量、高计算需求等场景需求.边缘计算将成为实现生产过程优化、敏捷柔性生产、产品全生命周期优化等应用重要的手段.
（1）生产过程优化类应用
基于边缘计算可实现企业内各层级数据的纵向集成,借助高级数据分析与智能化控制管理设备,形成透明、精确的生产过程优化应用模式,为工艺优化、生产管理优化、质量管理优化提供重要手段.
工艺优化.采集装备运行状态数据,在具备边缘计算能力的控制系统中进行实时优化分析,寻找并反馈最佳工作参数,提升工作品质.
系统级优化.包括生产管理优化和质量管理优化.其中生产管理优化将能在数据平台中实现底层装备运行数据和上层企业管理数据的纵向集成,基于边缘计算提供的内嵌智能算法进行数据分析,从而提高排产、调度、人员等管理准确性；生产管理优化将在数据平台中进行产品质量数据与其他生产数据之间的关联性分析,辅助MES与控制软件进行实时质量管控与反馈调节,降低产品不良率.
（2）敏捷柔性生产类应用
依托具备管理壳的智能化装备模块,可利用边缘计算设备,提升设备编排的灵活性,实现订单到加工全流程产品与设备数据的端到端集成,实现混线生产、产线重构等敏捷柔性生产.其中：
混线柔性生产.依托柔性加工装备,利用边缘计算技术,实时对比产品订单和生产状态数据,并根据策略下达指令动态调节生产流程与工艺参数,实现单条产线中不同型号产品的混线生产.
产线柔性重构.将构建生产装备的管理壳,实现模块化封装,利用边缘计算技术,实现从订单到加工过程的数据集成,在软件中利用“搭积木”方式进行产线重构设计和自动化配置,快速满足产线变更需求.
（3）产品全生命周期优化类应用
在产品进行实际制造之前,可通过边缘计算提供的能力和算法模型,可以优化制造工艺,降低成本,提升效率.
可制造性预测和智能服务.利用边缘计算设备在协议和网络上的兼容性,打通设计数据与制造装备数据.利用边缘控制器上的工艺仿真软件对制造过程进行模拟,在设计阶段进行成产效果的预测和优化.智能服务.利用边缘计算设备采集的数据和加载在边缘计算设备上的智能服务APP,对产品情况进行实时分析,提供预测性维护等智能服务.
4 面向物联网的边缘计算产业发展现状
4.1 产业联盟发展情况
边缘计算发展需求OT和ICT产业融合,产业联盟在推进开放协作、孵化行业应用最佳实践、促进边缘计算产业健康与可持续发展方面将发挥重要作用.国际上,全球性产业组织工业互联网联盟IIC 在2017 年成立Edge Computing TG.国内主要有边缘计算产业联盟和工业互联网联盟.边缘计算产业联盟由华为技术有限公司、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔公司、ARM和软通动力信息技术（集团）有限公司等联合倡议发起,联盟成员目前已有150余家,包括来自智能制造、智慧城市、能源电力和ICT行业的领军企业,以及相关领域研究院所和大专院校,目前完成了21 个测试床方案,形成一定影响力.工业互联网产业联盟设立边缘计算特设组,并与边缘计算产业联盟在边缘计算架构与关键技术、标准研制、试验平台/测试床等方面开展联合研究.
4.2 产业巨头推进情况
目前,互联网、工业、通信巨头从自身优势出发,加快差异化布局.其中,互联网企业主要在数据处理能力方面发力,工业企业在基础平台（操作系统）方面布局,通信企业主要在分层分级的综合性体系架构方面布局.
（1）互联网企业
该类企业主要以消费物联网为主要阵地,试图将缘由公有云服务能力优势扩展到边缘侧.微软公司发布“Azure IoT Edge”等边缘侧产品,并为Azure 云服务增强流数据分析能力；亚马逊公司发布“AWSGreengrass”边缘侧软件,将AWS 云服务无缝扩展至设备；
Google 发布全新的边缘计算服务Cloud IoT Core,帮助用户使用谷歌云提供的数据分析和机器学习能力.
（2）工业企业
该类企业主要以工业互联网为主要阵地,试图发挥自身工业网络联接和工业互联网平台服务的领域优势.国际上,德国西门子公司发布“MindConnectNano”、“MindConnect IoT2040”等两款工业网关设备,可以支持诸如OPC UA或S7 等不同工业网络通信协议；美国GE 公司通过Predix 平台的边缘侧设备“Predix Machine”为边缘计算提供数据总线服务,并与Predix 平台协同工作.国内,航天云网推出一款连接INDICS 工业互联网平台的工业物联网网关“SmartIoT”产品,提供采集、转换、处理和传输不同厂商品牌工业设备数据、工厂OT组网和通信协议转化等功能;树根互联推出“根-云盒”,包括实现设备认证鉴权和确保合法设备接入平台的物联盒、实现设备和根云M2M平台对接的物联模块、实现本地设备数据汇聚的物联网关等.
（3）通信企业
该类企业主要以边缘计算为契机,希望盘活网络联接设备的剩余价值,开放接入侧网络能力,挺进消费物联网和工业互联网阵地.思科作为开放雾计算联盟（OFC）的牵头发起单位,从战略高度规划了边缘计算/雾计算的整体框架,包括发布Cisco 829 工业路由器等面向智能制造或物联网场景的边缘侧专用网络硬件设备,利用软件定义等技术打造IOx 应用框架重组边缘侧能力,推出“Fog Director”产品系统性管理边缘计算应用服务,依托DevNet 开发者社区提供API、SDK 等培育产业生态.华为发布轻量计算系统和融合网关设备,推动面向制造业应用场景的实时以太网TSN技术,逐步形成边缘计算整体解决方案.
5 面向物联网的边缘计算标准化进展
5.1 国际标准化情况
主要国际标准化组织纷纷成立相关工作组,开展边缘计算标准化工作.2014 年,欧洲电信标准化协会成立移动边缘计算标准化工作组；2015 年,思科、ARM、戴尔、英特尔、微软、普林斯顿大学等机构联合发起成立开放雾计算联盟；2017 年ISO/IEC JTC1S1成立了边缘计算研究小组,以推动边缘计算标准化工作.2017 年IEC 发布了VEI（Vertical Edge Intelligence）白皮书,介绍了边缘计算对于制造业等垂直行业的重要价值.2018 年初,ITU-TSG20（国际电信联盟物联网和智慧城市研究组）成功立项首个物联网领域边缘计算项目《IoT Requirements for Edge Computing》,该项目由中国信息通信研究院与中国联通联合主导,我国初步取得边缘计算标准化上的主导权和话语权.
5.2 国内标准化情况
为满足产业不同层次的需求,国家标准、行业标准、联盟标准正在同步协调推进.工业互联网产业联盟边缘计算特设组开展了边缘计算应用场景、技术架构、主要技术能力等方面的研究工作,并在中国通信标准化协会CCSA 工业互联网特设组牵头开展《物联网边缘计算总体架构与要求》和《物联网边缘计算边缘节点模型与要求》两项行标的立项.边缘计算产业联盟与工业互联网产业联盟联合发布《边缘计算参考架构2.0》,国内边缘计算主要推进企业对边缘计算架构已达成初步共识.
6 面向物联网的边缘计算发展问题及建议
面向物联网的边缘计算整体仍处于发展初期,虽然已成为全球产业界关注和研究的热点技术方向之一,但仍有很长的路要走.从当前应用、产业、技术标准来看,整体呈现“三多三少”的情况.
（1）ICT 企业谈的多,行业用户谈的少.行业用户对边缘计算理念尚未形成广泛的认可,边缘计算目前主要是供给侧创新,与需求侧对接仍需一段时间.
（2）应用模式创新多,核心技术创新少.边缘计算与云计算核心技术基本一致,也集中在虚拟化、资源调度、服务开放等能力方面,差异主要体现在计算资源下沉带来的应用模式创新.
（3）锦上添花的应用多,必不可缺的应用少.除了工业互联网、车联网等行业应用,其他行业应用多为带来的性能提升、时延的降低,并未有较为共识的离开了边缘计算无法完成的应用.
因此,对我国来说,应尽快依托联盟推进形成产业界共识,研判边缘计算与重点行业领域的深度融合应用,加快相关系统架构和产品标准研制,开展相关试验验证,产学研用联合推进产业化进程,推进国际标准化,努力奠定我国在边缘计算领域的技术和产业化基础,争取更多话语权.
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张喻平 付 沛（武汉城市职业学院计算机与电子信息工程学院 湖北 · 武汉 430064）中图分类号 X928 7 文献标识码 A DOI 10 16871j cnki kjwhc 201.