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边缘计算产业联盟成立 将深化行业数字化转型

2019-12-17 01:59

【51CTO.com原创稿件】随着物联网和5G网络的发展, “边缘计算”逐渐成为许多大佬的关注点。边缘计算作为新的计算范式,在靠近设备端的运算上,展现出了实时处理与高效节能的优势。那么,业界如何定义边缘计算呢?它目前的市场状况与未来的发展前景又如何呢?

11月30日,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有限公司联合倡议发起的边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium,缩写为ECC)在北京正式成立。该联盟旨在搭建边缘计算产业合作平台,推动OT(Operation Technology)和ICT(Information and Communication Technology)产业开放协作,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。

2018 年 5 月 18-19 日,由 51CTO 主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开。在“IOT开发技术解析”分论坛上,来自华为、及边缘计算产业联盟的技术架构主席史扬,给大家带来了《边缘计算参考架构2.0实践与思考》。

为什么要成立边缘计算联盟?

本文将按照如下三个部分展开:

全球数字化革命正在引领新一轮产业变革,行业数字化转型的浪潮正孕育兴起。这一波浪潮的显着特点是将“物”纳入智能互联,借助OT与ICT技术的深度协作与融合,大幅提升行业自动化水平,满足用户个性化的产品与服务需求,推动从产品向服务运营全生命周期转型,触发产品服务及商业模式创新,并对价值链、供应链及生态系统带来长远深刻的影响。

为什么需要边缘计算 华为如何在边缘计算领域持续发力 边缘计算参考架构2.0实践与思考

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。

为什么需要边缘计算

边缘计算产业联盟理事长、中国科学院沈阳自动化研究所所长于海斌指出:“中国在‘十三五’规划中提出的两化融合、中国制造2025等国家战略,对ICT与OT的融合提出了迫切的需求,而边缘计算是ICT与OT融合的支撑与使能技术,产业发展将进入重要机遇期。工业自动化技术体系将从分层架构、信息孤岛向物联网、云计算、大数据分析架构演进。而边缘计算将是实现分布式自治控制工业自动化架构的重要支撑。边缘计算产业联盟将重点关注体系架构的制定与技术路线的选择,并通过推动标准化来带动产业化发展。同时,将充分关注生态系统的构建。”

行业数字化的转型是当下比较时髦的概念。其本质是:以数字化产生数据,网络化实现价值的流动,通过智能化来创造经济和社会价值。

边缘计算作为新兴产业应用前景广阔,产业同时横跨OT、IT、CT多个领域,且涉及网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用多个产业链角色。

行业数字化的迭代发展是从互联网公司开始,逐步进入互联网金融公司,而近两年则进入了实体行业的智能制造等场景中。

为了全面促进产业深度协同,加速边缘计算在各行业的数字化创新和行业应用落地,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有限公司作为创始成员,联合倡议发起边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium,ECC),致力于推动“政产学研用”各方产业资源合作,引领边缘计算产业的健康可持续发展。

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联盟推行“OICT”理念 发布白皮书

纵观任何一个企业,其运营无非涉及到:人、财、物,应用和环境,而说到底都是源于数据。我们通过对数据的感知、到对数据含义的认知、从而达到对数据进行预测。

据悉,边缘计算产业联盟推行“OICT”理念,倡议 OT、IT和CT各领域产业资源在充分融合与协同的基础上,本着“共识”、“共力”、“共赢”的合作精神,共同推进边缘计算产业联盟的健康发展;同时构建紧密握手工作机制,推动“政产学研用”产业资源协同,基于需求场景、参考架构、测试床、示范推广及产业合作的“五步走”联盟运作主线,切实开展联盟工作。

例如:我们通过关联分析,来对互联网用户做“画像”,进而预测他的购物习惯。凭借着越来越廉价的云计算服务、ERP和CRM等软件的协助,我们能够从历史看未来,不断优化用户体验,进而做出各种决策。

该联盟还于当天举行的边缘计算产业联盟成立暨2016首届边缘计算产业峰会上正式发布了《边缘计算产业联盟白皮书》,重点阐述边缘计算产业趋势与关键挑战,介绍边缘计算定义与内涵,展示边缘计算产业联盟顶层设计与运作模式,制定边缘计算参考架构与技术框架,为联盟后续的发展提供方向指引。

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联盟运作主线“五步走”

如今,传统行业需要通过物联网,来获知其核心资产的运行状况和资产利用率,进而打通从云端到边缘计算。

据悉,联盟将通过五步骤推进边缘计算发展。

因此,数字化转型的核心问题是:缔造“数据+模型=服务”的模式,实现如下四个转变:

第一,需求场景:开展边缘计算应用需求分析,汇总行业信息,通过分析不同的边缘计算应用场景梳理出行业关键需求,输出技术架构。

物理世界与数字世界从割裂转变为协作融合。 运营决策从模糊的经验化转变为基于数字化、模型化的科学化。 流程从割裂转变为基于数据的全流程协同。 行业单边创新转变为基于产业生态的多边创新。

第二,参考架构:统一语言,统一架构,实现水平分层解耦和对外开放。通过参考架构指引产业链上下游厂商的定位与分工,促进跨领域的产业协作和生态发展。

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第三,测试床:开展边缘计算测试验证,推动技术产品及应用创新,促进产品互联互通等相关测试规范和标准的制定、测试用例沟通交流、各成员提供相关资源进行测试合作、测试活动推广等。

如今我们的数字化转型技术正变得越来越成熟,门槛也越来越低。例如:在汉诺威工业展上受到追捧的数字孪生,就是通过模型化的方式,使用ICT的技术,在数字世界里构建一个虚拟世界。可见,数字技术其实是可以将物理世界的潜能释放出来的。

第四,示范推广:开展边缘计算的市场推广工作相关活动,促进联盟在市场拓展和品牌推广中形成合力,通过共同市场营销活动推广边缘计算的价值,提升业界关注度,促进行业市场空间的发展。

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第五,产业合作:开展ECC与第三方标准组织、国际平台组织的交流与产业合作。

当然,物理世界与云数字世界的联接也存在各种问题,包括:十毫秒的时延约束,无人驾驶场景中的数据猛增和带宽消耗,人员与企业的数据安全与隐私,以及边缘侧物理设备与云端的联接的不可靠性等。

边缘计算已有多个行业应用

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边缘计算行业应用场景丰富,产业价值突出。一方面支撑行业商业模式创新,实现从产品向服务的价值延伸;另一方面支撑实现产品和服务的定制化与智能化。

因此,我们需要通过智能分布化,来实现物的自主化,从而进一步实现:物与物之间的协助、物与本地系统的协作、物与人的协作、以及物和云的交互协作。那么在整个过程中,我们都需要通过一种数据和支持的共享,来实现全面的协作化。

以华为为例,华为推出的电梯物联网、照明物联网和电力物联网方案都是边缘计算在行业的典型应用。

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在电梯物联网方面,华为电梯物联网方案基于边缘计算和SDN架构,本地的边缘计算网关,将电梯的运行数据实时采集并回传,后台数据中心利用大数据的分析并与外部系统综合决策,实现全网电梯统一管理,故障预知,业务中断时间降低90%,运维成本减低50%,同时为电梯厂商提供了一种新的商业模式创新。

不过,我们所用到的边缘计算、云服务、乃至Docker和K8等技术,其实归根到底都属于分布式系统。

在照明物联网方面,华为照明物联网解决方案通过引入边缘计算,在每个路灯上安装边缘计算网关,根据实际环境和能效控制策略进行实时有序控制,实现精细化管理,并定期与云端同步。方案部署后,管理者可以清楚的了解每一个街区、每一盏路灯的状态信息。可以对每一盏路灯的开关状态、照明亮度进行精准控制,真正实现按需照明,节能效率高达80%。

而对于分布式系统架构来说,除了我们所熟悉的,具有可扩展性和性能优势之外,也带来了如上图所示的各种挑战。

在电力物联网,华为电力物联网解决方案使用边缘计算网关对电表数据进行实时集采并上传,实现数据采集和控制的自动化和智能化,有效提高抄表的准确度和工作效率;实时进行远程控制和故障诊断,分析电力线路损失,及时发现因窃电导致的损失;还可以对配电设备,例如变压器以及线路的运行状态有直观清晰的了解,可以及时发现电网存在的隐患。通过综合分析,可以降低34%的综合线损。

其中包括:部署、学习曲线陡峭、理解整体架构逻辑、以及各种开发成本、维护成本和运营成本等方面。

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同时,那些在工业上被广泛使用到的各种传统软件,如ERP、MES、CAD等,由于具有较强的行业定制化的特点,导致了它们既不赚钱,又难以适应灵活的需求变化。

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因此,我们需要将原有的工业服务平台从层次化变为扁平化,把它们的业务逻辑打碎成多个模块。我们通过内部封装,以一种组态编排的方式来解决工业现场的多样化问题。

在业界上,我们通过K8之类的技术来构建出一种“高内聚、松耦合”的分布式服务架构,并且使用微服务来为架构提供包括:服务发现、控制总线、业务编排、架构运维在内的一系列基础服务。

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伴随着微服务化,工业界本身的控制架构也产生了分布式化。例如:在工业现场的PLC控制装备上,实现了可交互的分布式控制逻辑。

一般而言,企业每更换一种手机型号,其生产线上所有的工艺都要做出相应的调整。因此,各个企业在生产线水平上的竞争,就主要体现在换装能力和新产品的上线能力等方面。同时,企业需要通过快速地加载和迭代系统工艺,实现灵活的编排和工序控制。

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总结起来,如今行业数字化转型面临着如下的挑战:

OT(Operation Technology)和ICT(Informationand Communications Technology)跨界协作挑战 知识模型化仍是巨大挑战 数据信息难以有效流动与集成 产业链变长,增加了端到端协作集成挑战

我们需要通过AI、大数据、机器学习等技术,将传统的机理模型与数据计算模型相结合,让企业转向运营服务转型和协作型,从而带来整个产业链在生态架构上的变化。

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下面,我们来看看边缘计算的基本概念。简言之,它是一个开放分布式平台,能够解决实时性、数据优化和安全等一系列问题。

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从软件技术的发展历程来看,早年各大软件公司各自为政,都推出过自己的操作系统,后来则由能够跑在X86芯片上的Linux操作系统成为了主流。

近几年,由亚马逊推出的云计算服务封装了底层的操作系统和硬件,用户只需像使用水电煤那样去应用这些云服务便可。

而在工业上,其价值链的最上端是工艺,接着是核心装备,再往下是PLC,以及一些核心的工业软件,而我们常见的IT则处于基础的末端。因此整个价值链的核心是:系统集成商负责把软硬整体打包提供服务。

另外,对于某些通用的软件而言,其实它们并不可能去单独招标。例如:网络软件,一般是被绑定在整个项目中进行招标的。可见,工业上的整体商业模式是不太一样的。

作为类比,边缘计算和云计算的本质都集中在两个方面:

水平解耦,通用化所有组件。例如:我们可以把在边缘侧要用到的所有数据流程分解,做成一个通用工具。 新的商业模式,边缘计算和云计算都屏蔽掉了大部分底层的基础部件,以运营服务的方式来盈利。原来只需提供设备的厂商,如今要提供各种服务,包括:预测性维护、精益类服务等。因此这会是一个技术到商业模式的全栈方案。

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beat365亚洲官方网站,基于上述理论,我们提出了如图所示的模型驱动架构,旨在让物理世界和数字世界协作起来,达到在物理世界里建立各种认知。

如今,工业界很多厂商都强调自己是MBE,就是突出了它们的模型化和协作能力。

由于工业界存在着硬件和操作系统等多方面的异构现象,因此它们希望通过模型封装,将各种KnowHow进行软件化。正如云计算领域经常通过DevOps,来对从开发到部署的整个生命周期进行有效地支撑那样,边缘计算的运营能力也需要有一套工具链和服务,来实现业务编排。

当然我们在技术上应该采取的是一种演进性的,而非推倒重来的模式。各种适合于信息系统的服务器硬件配置和AI的云端模型,它们对于工业环境(如只有几百M的存储空间和内存大小),以及边缘计算的低功耗芯片来说,是无法迅速被移植过去的。我们需要有更多独特的创新机会。

华为如何在边缘计算领域持续发力?

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下面我们来看华为是如何在边缘计算领域持续发力的。如上图所示,这是一个边缘云的协同。在数字世界里,最上方是一个集中式的云服务,它包括公有云和私有云,一般被建立在某个IDC中。

在云服务的PaaS和IaaS之上,可以提供边缘通用的AI、大数据服务,以及上方的Enterprise Intelligence服务。

在边缘侧,我们配有嵌入式LiteOS、物联网关、服务器、以及第三方的节点。在此基础上,我们提供了一个基于K8的、优化了的边缘云。

由于在工业上的诸多场景中,资源都是极其有限的。因此,我们不能直接照搬K8,而需要做适当的优化。

再往上面就是一些诸如:流式数据分析和数据管理等基础服务。同时用户也可以把自己的应用和训练的模型,推送到微服务的架构之中。

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