[ 億歐導讀 ]  隨著(zhù)5G、物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到來(lái)以及云計算應用增加，傳統的云計算技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足終端側“大連接、低時(shí)延、大帶寬”的需求，邊緣計算應運而生。本文分析了邊緣計算的發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)，總結了在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的需求，并提出了解決方案。

目前業(yè)界對邊緣計算（Edge Computing，EG）的定義有很多種。ISO/IEC JTC1/SC38對邊緣計算的定義：邊緣計算是將主要處理和數據存儲放在網(wǎng)絡(luò )的邊緣節點(diǎn)的分布式計算形式^[1]。歐洲電信標準協(xié)會(huì )（ETSI）的定義：在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )邊緣提供IT服務(wù)環(huán)境和計算能力，強調靠近移動(dòng)用戶(hù)，以減少網(wǎng)絡(luò )操作和服務(wù)交付的時(shí)延，提高用戶(hù)體驗^[2]。邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）的定義：在靠近物或數據源頭的網(wǎng)路邊緣側，滿(mǎn)足行業(yè)數字化在敏捷連接、實(shí)施業(yè)務(wù)、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求^[3]。

對邊緣計算的定義雖然表述上各有差異，但可以達成共識：在更靠近終端的網(wǎng)絡(luò )邊緣上提供服務(wù)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通信技術(shù)與現代工業(yè)技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，是制造業(yè)數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化的重要載體。邊緣計算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中的位置如下圖所示。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺由邊緣層、Iaas層、平臺層和應用層組成^[4]。邊緣計算技術(shù)涵蓋設備接入、協(xié)議轉換和邊緣數據處理，極大地拓展了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺收集和管理數據的范圍和能力。

邊緣計算發(fā)展歷程

從近5年的谷歌趨勢可看出，邊緣計算的關(guān)注度持續走高，表明邊緣計算在當前信息科技發(fā)展中的重要性愈加凸顯。從圖2中也看出，2016年前，邊緣計算處于原始技術(shù)積累階段，2017年開(kāi)始邊緣計算開(kāi)始被熟知，進(jìn)入快速發(fā)展期。

注：圖中數字代表相對于圖標中最高點(diǎn)的搜索熱度，例如，熱度最高得100分。

邊緣計算的發(fā)展與面向數據的計算模型的發(fā)展密不可分。為解決面向數據傳輸、計算和存儲過(guò)程中的計算負載和帶寬問(wèn)題，在邊緣計算產(chǎn)生前，研究者進(jìn)行了數據邊緣處理和計算任務(wù)遷移的研究，主要包括分布式數據庫模型、對等網(wǎng)絡(luò )、內容分發(fā)網(wǎng)絡(luò )等。分布式數據庫主要包括SQL、NoSQL以及NewSQL分布式數據庫等，主要用于實(shí)現大數據的分布式存儲和共享，較少關(guān)注設備端的異構計算和存儲能力，且所需空間較大，數據隱私性較低^[5]。P2P計算技術(shù)與邊緣計算模式具有很大程度的相似性，但邊緣計算將P2P的概念擴展到網(wǎng)絡(luò )邊緣設備，涵蓋了P2P計算和云計算的融合^[6]。內容分發(fā)網(wǎng)絡(luò )（CDN）是AKAMAI公司提出的一種基于互聯(lián)網(wǎng)的緩存網(wǎng)絡(luò )^[7]。邊緣計算的概念最早可以追溯到2000年左右CDN的大規模部署，隨著(zhù)技術(shù)發(fā)展，邊緣計算遠遠超過(guò)CDN的范疇，不局限于邊緣節點(diǎn)且更強調計算功能。

隨著(zhù)數據的爆發(fā)性增長(cháng)，研究者開(kāi)始探索萬(wàn)物互聯(lián)服務(wù)功能的上行，具有代表性的是移動(dòng)邊緣計算（MEC）、霧計算和海云計算。

1、移動(dòng)邊緣計算

移動(dòng)邊緣計算技術(shù)出現于2013年，是在接近移動(dòng)用戶(hù)的無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)范圍內，提供信息技術(shù)服務(wù)和云計算能力的一種新的網(wǎng)絡(luò )結構，并已成為一種標準化、規范化的技術(shù)^[8]。2014年ETSI提出移動(dòng)邊緣計算術(shù)語(yǔ)的標準化，并指出：移動(dòng)邊緣計算提供一種新的生態(tài)系統和價(jià)值鏈。利用移動(dòng)邊緣計算可將密集型移動(dòng)計算任務(wù)遷移到附近的網(wǎng)絡(luò )邊緣服務(wù)器。移動(dòng)邊緣計算同時(shí)也是發(fā)展5G的關(guān)鍵技術(shù)之一，有助于從延時(shí)、可編程性、擴展性等方面滿(mǎn)足5G的高標準要求。

移動(dòng)邊緣計算模型強調在云計算中心與邊緣設備之間建立邊緣服務(wù)器，在邊緣服務(wù)器上完成終端數據的計算任務(wù)，但移動(dòng)終端設備基本被認為不具有計算能力。相比而言，邊緣計算模型中的終端設備具有較強的計算能力，因此，移動(dòng)邊緣計算類(lèi)似一種邊緣計算服務(wù)器的架構和層次，作為邊緣計算模型的一部分。

2、霧計算

霧計算于2012年由思科（Cisco）提出，并被定義為遷移云計算中心任務(wù)到網(wǎng)絡(luò )邊緣設備執行的一種高度虛擬化的計算平臺[9]。霧計算通過(guò)在云與移動(dòng)設備之間引入中間層，擴展基于云的網(wǎng)絡(luò )結構，而中間層實(shí)質(zhì)是由部署在網(wǎng)絡(luò )邊緣的霧服務(wù)器組成的“霧層”。通過(guò)霧計算服務(wù)器，可以顯著(zhù)減少主干鏈路的帶寬負載和能耗，此外，霧計算服務(wù)器可以與云計算中心互連，并使用云計算中心強大的計算能力、豐富的應用和服務(wù)。

邊緣計算和霧計算概念具有很強的相似性，在很多場(chǎng)合表示同一個(gè)意思。二者的區別上主要體現在處理能力的位置：霧計算的處理能力在IoT設備的LAN里，網(wǎng)絡(luò )內的IoT網(wǎng)關(guān)（霧節點(diǎn)）用于數據收集、處理和存儲，處理后的數據發(fā)送回需要該數據的設備。而邊緣計算進(jìn)一步推進(jìn)了霧計算LAN內處理的理念，在網(wǎng)絡(luò )內的各設備中實(shí)施處理，處理能力更靠近數據源。

3、海云計算

萬(wàn)物互聯(lián)背景下，待處理數據量將達到ZB級，信息系統的感知、傳輸、存儲和處理的能力需相應提高。針對這一挑戰，中國科學(xué)院于2012年啟動(dòng)了下一代信息與通信技術(shù)倡議(NICT倡議)。倡議的主旨是要開(kāi)展“海云計算系統項目”的研究，其核心是通過(guò)“云計算”系統與“海計算”系統的協(xié)同和集成，增強傳統云計算能力，其中，“?！倍酥赣扇祟?lèi)本身、物理世界的設備和子系統組成的終端(客戶(hù)端)。

與邊緣計算相比而言，海云計算關(guān)注“?！钡慕K端設備，而邊緣計算關(guān)注從“?！钡健霸啤睌祿窂街g的任意計算、存儲和網(wǎng)絡(luò )資源，海云計算是邊緣計算的一個(gè)非常好的子集實(shí)例。

4、邊緣計算的發(fā)展現狀

邊緣計算因為其突出的優(yōu)點(diǎn)，滿(mǎn)足未來(lái)萬(wàn)物互聯(lián)的需求，引起國內外的密切關(guān)注。2015年，思科、ARM、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學(xué)聯(lián)合成立了Openfog聯(lián)盟。歐洲電信標準化協(xié)會(huì )（ETSI）于2017年3月，將移動(dòng)邊緣計算行業(yè)規范工作組正式更名為多接入邊緣計算，致力于更好地滿(mǎn)足邊緣計算（包括IoT）的應用需求。全球性產(chǎn)業(yè)組織工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟ICC在2017年成立Edge Computing TG，致力于定義邊緣計算參考架構。2016年11月30日，邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在北京正式成立，旨在搭建邊緣計算產(chǎn)業(yè)合作平臺，推動(dòng)運行技術(shù)（OT）和信息與通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)開(kāi)放協(xié)作，引領(lǐng)邊緣計算產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，深化行業(yè)數字化轉型。美國聯(lián)邦政府，包括國家科學(xué)基金會(huì )和美國國家標準局，在2016年分別把邊緣計算列入項目申請指南。目前，多所大學(xué)和企業(yè)展開(kāi)關(guān)于邊緣計算的研究，邊緣計算領(lǐng)域的相關(guān)國際會(huì )議已經(jīng)開(kāi)始興起，ACM和IEEE從2016年開(kāi)始聯(lián)合舉辦邊緣計算的頂級年會(huì )IEEE/ACM SEC，ICDCS、INFOCOM MiddleWare等重要國際會(huì )議也都開(kāi)始增加邊緣計算的分會(huì )或專(zhuān)題研討會(huì )。在標準化方面，2017年IEC發(fā)布了VEI白皮書(shū)，介紹了邊緣計算對于制造業(yè)等垂直行業(yè)的重要價(jià)值。ISO/IEC JTC1 SC41成立了邊緣計算研究小組，以推動(dòng)邊緣計算標準化工作。

邊緣計算關(guān)鍵技術(shù)

1、網(wǎng)絡(luò )

邊緣計算將計算推至靠近數據源的位置，甚至于將整個(gè)計算部署于從數據源到云計算中心的傳輸路徑上的節點(diǎn)，因此對現有的網(wǎng)絡(luò )結構提出了新的要求。軟件定義網(wǎng)絡(luò )（software defined network， SDN）采用網(wǎng)絡(luò )控制平面和轉發(fā)平面分離的架構，利用集中控制替代原有分布式控制，并通過(guò)開(kāi)放和可編程接口實(shí)現“軟件定義”，可以很好地支持計算服務(wù)和數據的遷移。國際標準組織IEEE制訂了TSN（Time-Sensitive Networking）系列標準，針對實(shí)時(shí)優(yōu)先級、時(shí)鐘等關(guān)鍵服務(wù)定義了統一的技術(shù)標準，是工業(yè)以太聯(lián)接未來(lái)的發(fā)展方向。

5G數據通信技術(shù)是下一代移動(dòng)通信發(fā)展新時(shí)代的核心技術(shù)，三個(gè)典型技術(shù)場(chǎng)景為增強移動(dòng)寬帶、海量機器類(lèi)通信和超可靠低時(shí)延通信。邊緣設備通過(guò)處理部分或全部計算任務(wù)，過(guò)濾無(wú)用信息和敏感信息后，仍需將中間或追中數據上傳到云中心，因此5G技術(shù)將是移動(dòng)邊緣終端設備降低數據傳輸延時(shí)的必要解決方案。

2、計算

異構計算是邊緣側關(guān)鍵的計算硬件架構，旨在協(xié)同和發(fā)揮各種計算單元的獨特優(yōu)勢，目標是整合同一個(gè)平臺上分立的處理單元使之成為緊密協(xié)同的整體來(lái)協(xié)同處理不同類(lèi)型的計算負荷。同時(shí)通過(guò)開(kāi)放統一的編程接口，實(shí)現軟件跨多種平臺。異構計算架構的關(guān)鍵技術(shù)包括：內存處理優(yōu)化、任務(wù)調度優(yōu)化和集成工具鏈等。同時(shí)，以深度學(xué)習為代表的新一代AI在邊緣側應用也需進(jìn)一步優(yōu)化。優(yōu)化方向包括自頂向下的優(yōu)化，即把訓練完的深度學(xué)習模型進(jìn)行壓縮來(lái)降低推理階段的計算負載；或自底向上的優(yōu)化，即重新定義一套面向邊緣側嵌入系統環(huán)境的算法架構。

3、存儲

邊緣計算在數據存儲和處理方面具有較強的實(shí)時(shí)性要求，相比嵌入式存儲系統而言，邊緣計算存儲系統具有低延遲、大容量、高可靠性等特點(diǎn)。高效存儲和訪(fǎng)問(wèn)連續不間斷的實(shí)時(shí)數據是存儲需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。

新一代時(shí)序數據庫TSDB是存放時(shí)序數據的數據庫，采用分布式存儲、分級存儲和基于分片的查詢(xún)優(yōu)化[10]。TSDB支持時(shí)序數據的快速寫(xiě)入、持久化、多緯度的聚合查詢(xún)等基本功能，但依然面臨成本敏感等挑戰。

4、安全

邊緣計算設備通常處于靠近用戶(hù)側或者傳輸路徑上，具有更高的潛在可能被攻擊者入侵，因此邊緣計算節點(diǎn)自身安全性是一個(gè)不可忽略的問(wèn)題。邊緣計算節點(diǎn)的分布式和異構型也導致一系列新的安全問(wèn)題和隱私泄露問(wèn)題，同時(shí)，也普遍存在共性安全問(wèn)題，包括應用安全、網(wǎng)絡(luò )安全、信息安全和系統安全等。

目前常采用傳統安全方案來(lái)進(jìn)行防護，如通過(guò)基于密碼學(xué)的方法進(jìn)行信息安全保護、通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)控制策略來(lái)對越權訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)行防護等?？尚艌绦协h(huán)境包括Intel軟件防護擴展，Intel管理引擎、X86系統管理模式、AMD內存加密技術(shù)、AMD平臺安全處理器和ARM TrustZone技術(shù)[11]。通過(guò)將應用運行與可信執行環(huán)境中并且對外部存儲進(jìn)行加解密，可以在邊緣計算節點(diǎn)被攻破時(shí)，仍然保證應用及數據的安全性。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的行業(yè)需求分析

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用場(chǎng)景相對孤立，不同行業(yè)的數字化和智能化水平不同，對邊緣計算的需求也存在較大差別。以機械制造行業(yè)為例對行業(yè)需求進(jìn)行分析。

機械制造業(yè)在國家行業(yè)中處于基礎性地位，同時(shí)也是一個(gè)國家的支柱型行業(yè)。通過(guò)企業(yè)現場(chǎng)調研，查閱資料、文獻等方式對機械制造行業(yè)邊緣計算現狀和需求進(jìn)行分析，機械制造行業(yè)整體基礎設施建設水平不一，建設質(zhì)量參差不齊，普遍面臨如下問(wèn)題：

1、數據開(kāi)放性差且工業(yè)協(xié)議標準不統一

目前在機械制造行業(yè)領(lǐng)域，設備基本具有數據接口，但設備和系統的數據開(kāi)放性不夠，缺乏數據開(kāi)放接口及文檔說(shuō)明。存在RS232、RJ45、Profibus、MTConnect、MODBUS/TCP、Profinet等多種工業(yè)協(xié)議標準，各個(gè)自動(dòng)化設備生產(chǎn)及集成商還會(huì )自己開(kāi)發(fā)各種私有的工業(yè)協(xié)議，各種協(xié)議標準不統一、互不兼容，導致協(xié)議適配、協(xié)議解析和數據互聯(lián)互通困難。

2、數據采集種類(lèi)有限

機械制造行業(yè)車(chē)間內的設備多數已有數據采集功能，但是采集的種類(lèi)有限，如數控機床多數能采集電壓、電流等信號，但是振動(dòng)信號等多需要外置傳感器的方式進(jìn)行采集，部分機床還沒(méi)有部署此功能。

3、工業(yè)數據采集實(shí)時(shí)性要求難以保證

生產(chǎn)線(xiàn)的高速運轉，精密生產(chǎn)和運動(dòng)控制等場(chǎng)景則對數據采集的實(shí)時(shí)性要求不斷提高，傳統數據采集技術(shù)對于高精度、低時(shí)延的工業(yè)場(chǎng)景難以保證重要的信息實(shí)時(shí)采集和上傳，無(wú)法滿(mǎn)足生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監控需求。

4、全車(chē)間統一網(wǎng)絡(luò )尚未實(shí)現

機械制造行業(yè)基礎設施建設水平不一，車(chē)間內設備聯(lián)網(wǎng)水平也參差不齊。部分設備已經(jīng)實(shí)現聯(lián)網(wǎng)，但尚未形成全車(chē)間統一網(wǎng)絡(luò )。

5、工業(yè)數據采集存在數據安全隱患

工業(yè)數據采集會(huì )涉及到大量重要工業(yè)數據和用戶(hù)隱私信息，在傳輸和存儲時(shí)都會(huì )存在一定的數據安全隱患，也存在黑客竊取數據、攻擊企業(yè)生產(chǎn)系統的風(fēng)險。

解決方案建議

基于邊緣計算發(fā)展現狀和關(guān)鍵技術(shù)，針對典型行業(yè)的實(shí)際需求，依據工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系中的邊緣層架構，從設備接入、協(xié)議轉換和邊緣數據處理三個(gè)方面提出建議方案。

圖3 邊緣計算體系架構

1、設備接入

針對典型行業(yè)不同企業(yè)開(kāi)發(fā)專(zhuān)用的數據采集聯(lián)網(wǎng)設備，為非企業(yè)自主所有的外國設備裝上“中國腦”，徹底改造國外的自動(dòng)化控制系統；為專(zhuān)用設備配置數據采集端口，采用即插即用的方式，安全的從工業(yè)現場(chǎng)設備里實(shí)時(shí)獲取數據并進(jìn)行傳輸，解決不同設備制造商之間設備的互通互聯(lián)，實(shí)現設備的泛在連接。

2、協(xié)議轉換

基于OPC UA設計工業(yè)網(wǎng)關(guān)設備，將現場(chǎng)各種工業(yè)設備、裝置采用的標準或私有通信協(xié)議轉化成標準OPC UA通訊協(xié)議。針對異構現場(chǎng)總線(xiàn)及以太網(wǎng)總線(xiàn)的不同報文結構的數據，通過(guò)標配數據接入模塊，進(jìn)行標準化報文拆解。工業(yè)網(wǎng)關(guān)應支持多種網(wǎng)絡(luò )接口、總線(xiàn)協(xié)議與網(wǎng)絡(luò )拓撲。

3、邊緣數據處理

部署邊緣端設備實(shí)現邊緣計算與云計算協(xié)同?；谶吘壎嗽O備，根據典型行業(yè)數據接入特點(diǎn)，基于流式數據分析對數據即來(lái)即處理，快速響應事件和不斷變化的業(yè)務(wù)條件與需求。通過(guò)分布式邊緣計算節點(diǎn)進(jìn)行數據和知識的交換，支持計算、存儲資源的橫向彈性擴展，完成本地的實(shí)施決策和優(yōu)化操作，同時(shí)將非實(shí)時(shí)數據聚合后送到云端處理，實(shí)現與云計算協(xié)同。

總結

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域典型行業(yè)由于數字化、智能化水平不一，對邊緣計算的需求也不盡相同，但隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )、計算、存儲和安全等方面技術(shù)的不斷提升，邊緣計算將充分利用物端計算能力，實(shí)現設備的泛在連接和邊緣管理。

可預見(jiàn)的是，隨著(zhù)應用在計算部署上的靈活性不斷增加，云計算和邊緣會(huì )走向融合，并越來(lái)越難以區分。當物聯(lián)網(wǎng)中充滿(mǎn)了隨處可取、隨處即用的計算能力時(shí)，“泛在計算”將應運而生。

來(lái)源：億歐