边缘计算参考架构3.0
边缘计算的体系架构
边缘计算的体系架构
边缘计算是一种在网络边缘执行数据处理和分析的计算模式，它将计算资源和服务从云端推向网络边缘，以提高应用程序的性能、降低延迟和减少网络带宽的使用。
边缘计算的体系架构通常包括以下几个层次：
1. 设备层：这是边缘计算的最底层，包括各种传感器、智能设备、物联网设备等，它们产生和收集数据。
2. 边缘层：这是边缘计算的核心层，它包括各种边缘设备和服务器，如边缘网关、边缘服务器、路由器等。
这些设备负责处理和分析设备层产生的数据，并执行本地的计算和决策。
3. 云层：这是传统云计算的层次，它包括各种云服务器、云存储、云应用等。
云层负责存储和处理大量的数据，并提供各种应用程序和服务。
4. 应用层：这是边缘计算的最上层，它包括各种应用程序和服务，如智能交通、智能制造、智能医疗等。
这些应用程序和服务利用边缘计算的优势，实现低延迟、高带宽和高可靠性的应用。
在边缘计算的体系架构中，边缘层和云层之间通过高速网络连接，实现数据的传输和共享。
同时，边缘层和设备层之间也通过无线或有线网络连接，实现数据的采集和传输。
总之，边缘计算的体系架构是一个分布式的计算架构，它将计算资源和服务从云端推向网络边缘，以提高应用程序的性能、降低延迟和减少网络带宽的使用。
边缘计算研究报告
華辰資本CELESTIAL CAPITAL专注中国产业结构升级与创新，聚焦新一代信息技术产业发展。
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边缘计算网络架构解析
边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性，并优化资源利用率。
以下是边缘计算网络架构的解析：1. 边缘节点：边缘节点是边缘计算网络架构的核心，通常部署在靠近用户设备的网络边缘，如家庭、企业或工业设施。
这些节点通常包括服务器、智能设备和传感器等，负责处理和分析来自用户设备的数据。
2. 分布式架构：边缘计算网络架构采用分布式架构，这意味着网络中的各个边缘节点相互协作，共同完成数据处理和分析任务。
这种架构有助于提高系统的可扩展性和可靠性，因为边缘节点的数量可以根据需求进行动态调整。
3. 云计算与边缘计算的协同：在边缘计算网络架构中，云计算和边缘计算是协同工作的。
云计算提供数据处理和分析所需的通用功能，如数据存储、算法库和模型等。
而边缘计算则负责处理实时数据和特定任务，如视频流处理、实时分析等。
这种协同工作模式可以提高数据处理速度和准确性。
4. 实时数据处理和分析：边缘计算网络架构强调实时数据处理和分析。
由于数据在边缘节点处被处理，因此可以减少数据传输延迟，提高响应速度。
此外，实时分析还可以帮助企业实时监控生产过程、预测故障并及时采取措施，从而提高生产效率和降低维护成本。
5. 安全性和隐私保护：边缘计算网络架构强调安全性和隐私保护。
由于边缘节点通常部署在公共场所或工业设施中，因此需要采取措施确保数据的安全性和隐私性。
例如，可以使用加密技术保护数据传输和存储过程中的安全性，同时使用访问控制策略限制对数据的访问。
6. 开放标准和互操作性：边缘计算网络架构强调开放标准和互操作性。
这意味着不同的边缘计算系统应该遵循相同或相似的标准，以便不同厂商的设备能够相互通信和协作。
这有助于降低系统复杂性、提高可扩展性和互用性。
综上所述，边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性并优化资源利用率。
边缘计算技术的软硬件要求和配置推荐
边缘计算技术的软硬件要求和配置推荐边缘计算技术是一种将数据处理和存储能力向数据源的边缘推进的新型计算模式。
相较于传统的云计算模式，边缘计算能够更好地实现低延迟和高性能的数据处理需求。
在边缘计算领域，软硬件要求和配置决定了系统的性能和可靠性。
本文将重点介绍边缘计算技术的软硬件要求，并给出一些建议的配置推荐。
在软件方面，边缘计算平台需要具备高效的数据处理和分析能力，同时还需要具备实时响应和大规模并发处理的能力。
常见的边缘计算软件包括容器技术、分布式计算框架、数据处理和机器学习库等。
常见的软件要求如下：1. 容器技术：边缘计算平台常使用容器技术来运行和管理应用程序。
容器技术能够实现快速部署和扩展，同时提供隔离和安全性。
建议使用开源的Docker容器技术，可以满足大部分边缘计算场景的需求。
2. 分布式计算框架：边缘计算通常需要处理大规模的数据，因此需要使用分布式计算框架来实现数据的并行处理。
常见的分布式计算框架包括Apache Hadoop和Apache Spark等，它们能够提供高度可扩展的计算能力。
3. 数据处理和机器学习库：边缘计算平台需要具备强大的数据处理和分析能力。
常见的数据处理和机器学习库包括Apache Kafka、TensorFlow和PyTorch等。
这些库可以帮助开发者快速构建边缘计算应用，并提供高性能和高可靠性的数据处理和分析功能。
在硬件方面，边缘计算平台需要具备一定的计算能力和存储能力，以支持实时数据处理和存储需求。
常见的硬件要求如下：1. 高性能处理器：边缘计算平台需要使用高性能的处理器来实现快速数据处理和分析。
建议使用多核处理器和加速器，如英特尔的Xeon系列和NVIDIA的GPU 等。
这些处理器能够提供强大的计算能力，满足边缘计算平台的性能需求。
2. 高速网络：边缘计算平台需要具备高速的网络连接来实现实时数据传输和协同计算。
建议使用支持千兆以太网或更高速率的网络设备，以确保数据的及时传输和处理。
边缘计算参考架构
边缘计算参考架构
边缘计算参考架构
在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯CommunicationTechnology）。
而其计算对象，则主要定义了四个领域：
第一个是设备域的问题，出现的纯粹的IoT设备，跟自动化的I/O采集相比较而言，有不同但也有重叠部分。
那些可以直接用于在顶层优化，而并不参与控制本身的数据，是可以直接放在边缘侧完成处理；
第二个是网络域。
在传输层面，直接的末端IoT数据、与来自自动化产线的数据，其传输方式、机制、协议都会有不同，因此，这里要解决传输的数据标准问题，当然，在OPCUA架构下可以直接的访问底层自动化数据，但是，对于Web数据的交互而言，这里会存在IT与OT之间的协调问题，尽管有一些领先的自动化企业已经提供了针对Web方式数据传输的机制，但是，大部分现场的数据仍然存在这些问题。
第三是数据域，数据传输后的数据存储、格式等这些数据域需要解决的问题，也包括数据的查询与数据交互的机制和策略问题都是在这个领域里。
面向5G网络的边缘计算服务架构
面向5G网络的边缘计算服务架构一、边缘计算服务架构概述随着5G网络的快速发展，边缘计算作为其核心支撑技术之一，正逐渐成为研究和应用的热点。
边缘计算服务架构是5G网络中实现资源优化、服务快速响应和数据本地化处理的关键。
本文将深入探讨面向5G网络的边缘计算服务架构，分析其设计原则、关键技术以及面临的挑战和解决方案。
1.1 边缘计算概念与重要性边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算任务从中心节点转移到网络边缘，即靠近用户和数据源的地方。
这种架构对于5G网络至关重要，因为它能够提供更低的时延、更高的带宽和更好的用户体验。
边缘计算能够支持各种应用场景，包括但不限于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、自动驾驶、智慧城市等。
1.2 边缘计算服务架构的设计原则在设计面向5G网络的边缘计算服务架构时，需要遵循以下原则：- 低延迟：确保服务响应时间尽可能短，满足5G网络低时延的要求。
- 高可靠性：保证服务的连续性和稳定性，以应对网络波动和设备故障。
- 可扩展性：架构应具备良好的扩展性，以适应不断增长的用户需求和数据流量。
- 安全性：保护数据和隐私，防止未授权访问和数据泄露。
二、边缘计算服务架构的关键技术2.1 边缘节点的部署与管理边缘节点是边缘计算服务架构的基础，负责执行计算任务和处理数据。
边缘节点的部署需要考虑地理位置、网络条件和资源可用性等因素。
同时，边缘节点的管理也是一项挑战，需要实现自动化的资源调度和故障恢复。
2.2 计算卸载与任务调度计算卸载是指将任务从用户设备或中心云卸载到边缘节点的过程。
任务调度则是决定哪些任务在边缘节点执行，哪些任务发送到中心云。
这两者对于优化资源利用和降低延迟至关重要。
2.3 网络功能虚拟化(NFV)网络功能虚拟化是一种将网络功能从专用硬件转移到通用硬件的技术。
在边缘计算服务架构中，NFV可以提高资源的灵活性和可扩展性，支持快速部署和更新网络服务。
2.4 服务化架构(SBA)服务化架构是一种基于服务的设计理念，它将网络功能分解为的服务组件，通过服务化接口实现组件间的互操作。
工业互联网边缘计算数据管控标准【最新】
工业互联网边缘计算数据管控标准01 引言边缘计算利用日益提升的设备级计算、储存、网络资源，协同完成高可靠、低延迟的实时控制、数据处理、完全防护等任务。
边缘计算在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域有着广泛的应用前景。
随着边缘计算的崛起，现有工业自动化体系结构发生根本的改变，由原来基于ISA-95的结构[1]逐渐向工业云+边缘计算系统的形态转变。
在新的体系下，工业软件从最上层的ERP、PLM、CRM等系统一直到边缘侧的工控软件都将发生模式上的根本转变。
在ISA-95的传统模式下[2]，信息交互往往只在相邻的层级之间进行。
例如ERP系统只与MES系统直接对接，而MES也只与下层的SCADA系统以及上层的ERP系统进行交互。
当最底层新增的传感数据需要与上层系统交互时，需要对数据链路上的每一个系统进行修改，造成系统开发与维护的效率低下。
在系统规模日益庞大、交互功能复杂的情况下，软件开发与测试的时间将成倍增长，逐步超过项目硬件成本支出。
在工业互联网+边缘计算的模式下，工业软件的开发模式将从传统的桌面应用向基于服务化的工业App过渡。
工业软件根据实时性、可靠性与数据量的需求分为云端或者边缘端应用两类。
CAD、CAE、ERP、MES、PLM、CRM等传统工业设计、运营管理类软件由于功能众多、体积庞大、数据复杂、实时性要求低、扩展性要求强，适合以工业云为载体进行服务化升级转型。
以ERP以及MES系统为例，此类系统由大量的软件模块组成，包括销售、需求计划、供应链管理、计划与执行、库存、财务会计、人力资源、 仓库管理、采购、品质管理等。
由于工业系统具有很强的行业特性，不同行业、不同生产模式的企业对于此类系统的需求有着极大的差异，很难找到两个企业拥有完全相同的运营方式。
因此，如将每个模块单独封装成为工业App部署在云端，可以针对不同企业满足深度定制的需求，减少用户由于频繁升级造成的不便。
单独部署的模块也可以减少企业在此类软件上的投入，避免造成资源浪费。
工业边缘计算参考架构和标准化需求进展
工业边缘计算的概述和参考架构1980年美国普渡大学工业工程系提出计算机集成制造系统的参考模型，被国际工业和学术界奉为经典，后来发展成为ISA 95企业信息系统集成标准的基础；企业信息系统集成国际标准IEC/ISO 62264脱胎于ISA 95。
迄今为止ISA 95的参考架构仍然是工业企业进行数字化转型的基础参考架构，因而在开创工业边缘计算的技术方向时，从总体视角来看它依然是基本的参考架构。
图1完整地表述了将ISA 95的参考模型映射到工业云-边-端所对应的架构。
从工厂的信息集成发展到企业的信息集成，原有的5层模型增加到6层模型，也即从企业内部的管理扩展到把企业经营活动的上下游（涵盖供应链、产品全生命周期等）都包罗进来，目的是保证企业生产和管理的全局优化。
对应由顶层向底层的各个层级，它们的数据流量和时间尺度分别是：管理层为百万字节/天（Megabytes/days），运营操作层为兆字节/小时（Mbytes/hours），监控/协调层为千字节/分（Kilobytes/minutes），直接控制层为字节/秒（Bytes/seconds），设备和过程层为位/微秒（bits/microseconds）。
按照对实时性能的要求可以大致将这些层级划分为两类：L4层的ERP和L3层MES划分为实时性要求低或较低、数据量大的一类，对应于工业云-边-端的架构，这一类可以迁移到云端。
而L2层的SCADA和HMI、L1层的PLC/DCS以及L0层的传感器和执行器，实时性要求高、数据量低，对应于工业云-边-端的架构，这一类必须保留在生产现场，它们都是属于边缘计算节点（ECN）。
图1 ISA 95参考架构对云-边-端的映射图2是一个典型的工业云和边缘计算架构，分为三层。
顶层是工业云平台，提供涵盖设计、制造、管理和维护的各种应用程序。
为了降低部署和运营成本，传统的ERP、MES、产品生命周期管理（PLM）和客户关系管理（CRM）系统都可以迁移到工业云。
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边缘计算产生的背景与需求 /Background and requirements of edge computing 边缘计算的概念与价值 /The concept and value of edge computing边缘计算参考架构 /Edge computing reference architectureECC产业发展与商业实践 /ECC industry development and business practice边缘计算产生的背景与需求Background and Requirements of EdgeComputing 行业数字化转型以数据作为生产要素，以智能化创造经济与社会价值Industry digital transformation uses data as a factor of production and uses intelligence to createeconomic and social value产生数据Generating data价值流动Value flow创造经济与社会价值Creating values行业数字化转型需要四个关键转变，连接+数据+模型是基础The industry's digital transformation requires four key changes . The connection + data + model is the foundation.边缘计算产生的背景与需求Background and Requirements of EdgeComputing•物理世界与数字世界从割裂转变为协作融合；The physical world and the digital world have changed from fragmentation to collaborative integration;•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；Operational decision-making has changed from vague empiricalization to scientificization based on digitization and modelling;•流程从割裂转变为基于数据的全流程协同；The process shifts from fragmentation to data-based full process collaboration;•行业单边创新转变为基于产业生态的多边开放创新;The unilateral innovation of the industry has turned into a multilateral open innovation based on industrial ecology.物理世界与云数字世界连接存在诸多挑战There are many challenges in the connection between the physical world and the cloud digital world.边缘计算产生的背景与需求Background and Requirements of EdgeComputing物理世界 Physical world云数字世界 Cloud digitalworld时延 /Delay 10ms ；Industrial10ms带宽 /Bandwidth 10G 数据/飞机引擎10,000G 数据/飞行分钟；Aircraft engine 安全/Security Data Data 可靠 /Reliable边缘与云的联接不可靠；连接+数据+模型需要分布到网络边缘侧，实现物的自主化和协作化Intelligence needs to be distributed to the edge of the network to achieve autonomy and collaboration.边缘计算产生的背景与需求Background and Requirements of EdgeComputing物自主化 /Object autonomy 物协作化 /Object collaboration边缘计算的概念与价值The Concept and Value of EdgeComputing边缘计算是分布式开放平台 /Edge computing is a distributed open platform边缘计算开放平台Edge computingopen platform智能资产Smart assets智能网关Intelligent gateway智能系统Intelligent system智能服务Intelligent service概念 /Concept•边缘计算是一个开放分布式平台，在网络边缘靠近数据源就近提供网络、计算、存储等服务，满足了行业数字化转型在联接、智能、实时、数据优化和安全的诉求。
•Edge computing is an open distributed platform that provides network,computing, storage and other services close to the data source at theedge of the network, meeting the demands of the industry's digitaltransformation in connectivity, intelligence, real-time, data optimizationand security.边缘计算通过水平解耦与纵向集成协作，实现ICT和OT域融合Edge computing achieves ICT and OT domain fusion through horizontal decoupling and vertical integration.ICT域 / ICT domain OT域 / OT domain 纵向集成/ Vertical integration边缘计算Edge computing水平解耦/ Horizontal decoupling 云计算服务 / Cloud computing service 纵向集成/ Vertical integration边缘计算的概念与价值The Concept and Value of EdgeComputing边缘计算参考架构Edge Computing ReferenceArchitecture设计理念Design Ideas模型驱动的参考架构/Model-driven reference architecture技术迁移/Technology migration技术迁移与创新/Technology migration and innovation独特创新/Unique innovation边缘计算是OT和ICT融合产业Edge computing is the OT and ICT convergence industry实现物理世界和数字世界的协作Achieve collaborationbetween the physical worldand the digital world实现跨产业的生态协作Achieve cross-industryecological collaboration减少系统异构性，简化移植Reduce systemheterogeneity andsimplify cross-platformporting有效支撑系统的全生命周期活动Effective support systemfor full life cycleactivities•TSN•AI algorithmoptimization•CCF•Low power OS•Low power chip•SDN NFV•BusinessOrchestration•Micro service•Virtualization边缘计算参考架构 3.0 Edge Computing Reference Architecture 3.0•基于ISO/IEC/IEEE 42010的多视图呈现 / Viewpoints from ISO/IEC/IEEE 42010•阐述利益相关者间的关系及商业愿景•Explain the relationship between stakeholders and businessvision•阐述如何指导实现可靠、复杂的边缘计算系统功能•Describe how to guide the implementation of reliable,complex edge computing system functions•阐述系统功能组件及及其关系、结构、交互接口•Explain system function components and their relationships,structures, and interfaces•阐述系统部署的模式和部署过程•Explain the pattern and deployment process of systemdeployment•商业视图 /Business Viewpoint边缘计算参考架构 3.0 Edge Computing ReferenceArchitecture 3.0•使用视图 /Usage Viewpoint边缘计算参考架构 3.0 Edge Computing ReferenceArchitecture 3.0•功能视图 /Function Viewpoint边缘计算参考架构 3.0 Edge Computing ReferenceArchitecture 3.0•功能视图 /Function Viewpoint•网络：时间敏感网络（TSN ）提供边缘侧高实时转发能力，软件定义网络（SDN ）提供全局的网络综合管控能力；Network: Time-sensitive network (TSN) provides high real-time forwarding capability on the edge side, and software-defined network (SDN) provides global network integrated management and control capabilities;•计算：包括通用计算能力（x86、ARM ）和专用计算能力（FPGA 、GPU 、AI 芯片）等；Compute: including general computing power (x86, ARM) and dedicated computing power (FPGA, GPU, AI chip), etc.•存储：包括结构化数据库和时序数据库（ TSDB Time Series Database ）等；Storage: including structured database and time series database (TSDB Time Series Database);•虚拟化：将功能与硬件能力分离、解耦，提供灵活的迁移能力；Virtualization: Separating and decoupling functions from hardware capabilities and providing flexible migration capabilities.•基础资源 /Basic Resources边缘计算参考架构 3.0 Edge Computing ReferenceArchitecture 3.0•功能视图 /Function Viewpoint •感知与执行:基本物理接口功能块，提供实时的感知与执行功能。